How AI and Algorithms Are Transforming Music
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算法是你最好的朋友，是你内心秘密的知己，这绝对是Spotify希望达到的目标。伙计们，这就是结局吗？这是音乐评论死亡的标志吗？在年末一系列最佳音乐榜单的冲击中，我们反思了音乐评论的现状。评论家与音乐家之间存在着一种平行关系，他们在我们的社会中都被尊崇和蔑视，你知道吗？所有这一切都说明了我们如何对待文化。来自纽约WNYC，这里是《媒体聚焦》。我是布鲁克·格莱德斯通。我是迈克尔·奥林格。本周节目中，还有一个AI音乐生成器让作曲家望尘莫及。我不想承认，但它很棒。

真的很好。感觉不像它是由AI和数据中心创造的。感觉很真实。所有这些都在此之后出现。《媒体聚焦》由Progressive保险公司赞助。你今天选择播放这个播客。明智的选择。使用AutoQuote Explorer做出另一个明智的选择，一次比较多家汽车保险公司的费率。

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来自纽约WNYC，这里是《媒体聚焦》。我是布鲁克·格莱德斯通。我是迈克尔·奥林格。现在是12月，这意味着是“列表季”，评论家喜欢对过去12个月最喜欢的东西进行排名。最佳电影、最佳电视节目、最佳书籍，以及在Spotify的帮助下，在该类型中非常受欢迎的是最喜欢的曲目列表。现在几点？12月。这意味着我们将在年末……

曾经最受吹捧的音乐制作综述之一属于成立于1996年的标志性在线音乐出版物Pitchfork。

他们的排名和年末综述仍然引起轰动，但在1月份，Pitchfork在被康泰纳仕并入GQ并裁员大部分员工后大幅缩水。今年早些时候，我和NPR音乐评论家安·鲍尔斯谈到了Pitchfork在塑造当今品味和音乐评论方面所扮演的角色。

非常有主见的评论、臭名昭著的评分系统（他们会给新发行的唱片打分），以及类似博客的持续内容流，是Pitchfork如此重要的原因。是的，告诉我一些因为Pitchfork而提升的乐队和类型，或者至少……

是其鼎盛时期作家阵容的最爱。好吧，米卡，我很想知道，你与Pitchfork联系在一起的乐队有哪些？我敢打赌你是一位Pitchfork读者。高中和大学时，我是一位狂热的Pitchfork读者。我与之联系在一起的乐队有Spoon、Phoenix或Radiohead、Animal Collective。Broken Social Scene。是的，Broken Social Scene。是的。Arcade Fire是另一个。这些是

实际上是2000年代后期和2010年代初来自独立摇滚传统的领先的“独立摇滚”乐队，在之前的几代人中，这些乐队为我们带来了从REM到涅槃的乐队。所以Pitchfork实际上是21世纪这种音乐的旗手，滚石杂志会在60年代和70年代报道这种音乐，Spin杂志会在80年代和90年代报道这种音乐。

Pitchfork在21世纪初与这种音乐的密切联系使其成为一个强大的品牌，并为其奠定了基础，使其能够真正展现其影响力。是的，更精确地说，Wired杂志在2006年发表了一篇文章，题为《Pitchfork效应》，描述了它对那个时代乐队的成败影响。是的，让我们把它放在……的历史背景下。

音乐杂志，甚至追溯到摇滚时代之前。例如，在爵士乐领域，您有Downbeat。它的年度民意调查、评论和文章对爵士乐界产生了类似的影响。不过，我想问你一下写作风格、声音，因为它不仅仅是他们的策划。还有其他一些关于他们如何……

他们是如何写作的。你能描述一下吗？好吧，Pitchfork的基本单位是专辑评论。什么是专辑评论？这是一个哲学问题，米卡。安妮，什么是专辑评论？好吧，它可以像一个小小的简短评论一样简单，说，嘿，你会喜欢这个的。

或者它可以长达几千字，真正成为一篇论文，从许多不同的角度来考虑音乐。或者它可能是一种表达个人情感、回忆录或从非常有主见的角度表达观点的方式。我认为让Pitchfork如此重要的原因之一是，施赖伯和其他编辑允许

作家真正发展自己的声音。有时这种声音很刻薄。是的。负面评论。它们就像Pitchfork的雷神之锤。是的。

那里的作家和编辑会使用这些负面评论来证明他们的影响力并引发讨论。其中一些零分评论并没有那么好。马特·勒梅给丽兹·菲尔的2003年同名专辑打了零分。

对。对。

语言来玩？艺术家可以尝试的面具？是的，我当然没有理解这一点。丽兹·菲尔在许多人之前就得到了这种方式。

好吧，赞扬马特·勒梅进行了一些非常有建设性的自我批评，也赞扬Pitchfork，因为我认为Pitchfork近年来在主编普贾·帕特尔（Pooja Patel）的指导下所做的最好的事情之一是，他们重新审视了旧评论。他们创建了一个完整的专题，允许他们评论他们忽略的来自他们不太感兴趣的类型的唱片。这种自我反省和反思

与Pitchfork方法的局限性和问题对抗，对我来说，这是过去十年左右音乐写作中最鼓舞人心的方面之一。我们现在拥有一个更加多元化的音乐作家群体。更多的女性、更多的有色人种、更多的LGBTQIA人士正在撰写关于音乐的文章。这种多样性是

是的，你提到过，随着出版物的视野扩大，他们现在涵盖了更多样化的音乐家。例如，您认为这对编辑体验有何影响？是的。Pitchfork涵盖流行音乐，但它也是编辑体验的重要组成部分。

但他们主要在新闻部分报道流行音乐和非常主流的艺术家。是的，例如，他们会评论泰勒·斯威夫特的唱片，当然还有碧昂斯的唱片，就像我们所有人一样。他们还报道，你知道，非常晦涩的电子音乐、先锋爵士乐或先锋古典音乐或美国音乐。我认为正是这种多样性使得评论部分特别有价值，因为它就像进入一个伟大的……

巨大的唱片店，在那里你可能会偶然发现一些你意想不到的东西。让我们面对现实吧，音乐远不止是穿着紧身裤的酷炫新家伙，或者其他什么。演奏一些咆哮的吉他。是的，我的意思是，看，我喜欢那些东西。但我认为Pitchfork成长起来是一件很棒的事情。近年来，我许多最喜欢的作家都来自Pitchfork，他们正在使这个领域多样化。对我来说，这至关重要。

并非每个人都赞同网站上的变化。本周在《卫报》上发表文章的劳拉·斯内普斯回应了Pitchfork的批评者，他们“哀叹”Pitchfork在过去十年中“流行乐观主义”的转变。流行乐观主义者。她在那里指的是什么？好吧，我很高兴你提出了这个词，米卡，因为它让我抓狂。

因此，“流行乐观主义”一词源于Califasane在《纽约时报》上发表的一篇题为《反对摇滚主义的说唱》的文章。Califas对音乐写作领域的批评是，它被喜欢吉他摇滚乐的直男白人所主导，而这些乐队是由直男白人组成的，这在音乐行业内部造成了一种等级制度。

但很快，这种批评为我们中的一些人创造了一个空间，说，嘿，让我们也认真对待主流流行音乐。让我们认真对待舞曲。让我们认真对待这些领域，这些领域恰好由非裔美国艺术家、女性主导。让我们为此创造一个空间。卡尔·威尔逊还写了一本非常重要的书。

它是关于席琳·迪翁的，但实际上是关于我们的品味是如何形成的。哦，是的。《品味之旅的终点》是吗？是的。这是一个引人入胜的前提。他基本上说，席琳·迪翁，我们时代最畅销的艺术家之一。我讨厌她的音乐。对。为什么？为什么？

而且，你知道，他说，好吧，从我作为独立摇滚乐迷、白人等等的角度来看，当我听席琳·迪翁的唱片时，我带来了什么？为什么我认为这是“糟糕的”音乐？为什么这么多其他人认为这是伟大的音乐？这就是流行乐观主义项目真正存在的本质。它不是为了推广主流音乐。而是要认真对待流行音乐。

非常流行的音乐。摇滚乐评论家历史上所蔑视的音乐。我认为Pitchfork从一个体现这种蔑视的网站发展到一个与之对抗的网站，是过去几十年来媒体界发生的最美好的事情之一。

看到Pitchfork在所有这些相互竞争的利益之间所处的位置，这很有趣。我在想2020年对泰勒·斯威夫特惊喜发布的独立民谣专辑《Folklore》的评论，该评论由吉利安·梅普斯撰写。

她对这张专辑写了一篇相当积极的评论，但最终该网站只给了这张专辑8分。对。她收到了死亡威胁，在网上不断受到骚扰。对我来说，一方面，有些人对Pitchfork评论泰勒·斯威夫特这一事实感到恼火，这很有趣。对。另一方面……

泰勒·斯威夫特的粉丝对她的评论并不满意。评论家一直是我们社会中一个饱受争议的人物，既受到尊敬，又受到极大的不尊重，既被认为是只靠他人的作品生存的无名小卒，

而且，你知道，据说有人在他们走进房间时会让他们颤抖，对吧？奇怪的是，评论家与音乐家之间存在着一种平行关系，他们在我们的社会中都被尊崇和蔑视，你知道吗？所有这一切都说明了我们如何对待文化。一方面……

有一些尝试将其运动化、量化、建立等级制度，这些尝试总是不可避免地失败，因为与艺术的相遇是私人的。但另一方面，确实存在审美判断。我认为这种既退后又靠近的结合，是一种谈论文化复杂的方式，可能会让一些人感到不安。

安妮，非常感谢你。很高兴和你交谈。安·鲍尔斯是NPR音乐的评论家和通讯员。她是几本书的作者，包括传记《在乔尼·米切尔的道路上旅行》。这里是《媒体聚焦》。《媒体聚焦》。

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我是凯·赖特。在接下来的《美国札记》中，讲述了我们国家首都配乐背后的故事。在您获取播客的任何地方收听。这里是《媒体聚焦》。我是布鲁克·格莱德斯通。我是迈克尔·洛温格。在我获得这份工作之前，我在纽约市的一些唱片店断断续续地工作了几年。至今，我的一些最喜欢的专辑都是我的同事推荐给我的，包括

我认为是档案管理员的男性和女性，他们不仅是旧格式（如黑胶唱片、磁带和CD）的档案管理员，也是未被充分重视的艺术家和利基类型的档案管理员。对音乐史的了解只能来自终生痴迷的聆听、研究和策划。

现在，我付费使用Spotify。我试图从应用程序中了解音乐，然后将其保存起来以便以后在Spotify上收听。但有时我发现自己只是让它的推荐算法排队播放下一首曲目和下一首曲目。它绝对有效。Spotify帮助我发现了很棒的音乐，但它从未像朋友、唱片店专家或独立广播电台的个人推荐那样具有启发性。

这种感觉，我用便利换取了更深层次的东西，这让我想要阅读凯尔·查伊卡（Kyle Chayka）的《过滤器世界：算法如何使文化扁平化》，他是《纽约客》的撰稿人。

查伊卡说，像Spotify和TikTok这样的应用程序非常擅长研究用户行为，但我们应该对它们真的了解你的品味这一想法持怀疑态度。您并不知道每次点击Spotify曲目时的情况。您不知道何时收藏专辑。在TikTok上，您绝对不知道您喜欢翻转视频的每一微秒，也不知道您比其他内容更关注一小段时间。

所以它并不知道你到底在做什么。而且它不会忘记你曾经在瓷砖视频上停留太久的那一次。它就像，你还记得那些瓷砖视频吗？就像，让我再给你看一些。最好定义一下我们的术语。我知道Spotify的算法是一个商业秘密。我们不知道它到底是如何工作的，但是

但正如你在书中写的那样，根据关于推荐算法发展的文献，有一些线索可以告诉我们它可能的工作方式。大多数推荐算法都是黑盒，因为公司本身不希望你知道它是如何工作的，因为你可能会利用它，这会毁掉他们的产品。

但它们中的许多都遵循相同的思路，基本上测量其平台上内容的一堆变量。人们点击了多少次，收藏了多少，转发了多少，观看了多长时间。然后用它来确定推广什么，以及将什么推到一边。Spotify不知道什么是好什么是坏。

对吧？这是一件根本性的事情。算法推荐与质量无关。没有质量的基本指标。只有关注。它可以点赞，也可以点踩，但它不能说，哦，巴赫。

巴赫比莫扎特更好。Spotify的推荐算法只是你所说的“过滤器世界”的一部分。这是你书的名字，但它也是一个概念。你能描述一下吗？是的，对我来说，“过滤器世界”是一个术语，用来描述我们所存在的整个算法提要生态系统。所以当我们今天在互联网上时，我们正在

在所有这些不同的平台上移动，无论是Facebook、TikTok还是Instagram，它们都由算法推荐驱动，这些算法不断尝试猜测我们可能喜欢什么，并根据我们之前消费的内容在我们面前放置下一个内容。

我的意思是，我个人感觉完全被这种几乎是算法的球体所包围。我找不到东西或听不到东西，而不会面临对我所做事情的监控和推荐。我想深入探讨一些被算法框住的例子，同时感觉它们为我们提供了可以填补我们时间和心灵的东西，你知道，电视节目、电影。

电影、专辑。例如，让我们谈谈Netflix。当我打开电视或笔记本电脑上的应用程序时，感觉我收到了许多为我量身定制的节目和电影。但那里真正发生的事情是什么？主页应该反映您的品味，并过滤掉您会喜欢的东西。

但更常见的是，这些类别非常广泛，标签非常模糊，以至于它们实际上并没有承诺个性化。例如，有一个前十名，或者有一个“现在很流行”的类别。

这些节目只是Netflix在特定时间方便推广的内容，对某些用户群体很流行的内容，以及他们最方便说服您观看的内容。就像Netflix有一个算法系统来更改节目的缩略图一样。是的，这太令人毛骨悚然了。是的。

当您访问Netflix时，每个电视节目和电影的图像都根据您的喜好量身定制。例如，在2018年，发生了一场争议，许多人被推荐观看电影《真爱至上》，这是一部向许多人推荐的相当安全的电影。非常受欢迎。但是……

事实证明，有些人被推荐的突出图像是黑人演员奇维特尔·埃吉奥福，他在这部电影中只扮演了一个次要角色。如果我是Netflix算法，我知道你看过很多有黑人演员的电影，那就太具有操纵性了。

那么我将呈现每部电影，就好像它都以黑人演员为中心一样。因此，在《真爱至上》的情况下，这部电影绝对没有以黑人演员为中心，我将突出显示其中包含这个人的少数场景之一，以试图让你观看它。不是因为你一定喜欢《真爱至上》，也不是因为你会喜欢

休·格兰特在政府大厅跳舞等等，而是因为如果你观看这部电影，对Netflix来说会很方便。这是一个令人震惊的“诱饵和转换”的例子。我想谈谈你书中的另一个主题。你谈论的是一些更阴险的东西，那就是像Spotify这样的推荐算法，它可能是在有史以来最大的合法音乐库中，

我被微妙地鼓励一遍又一遍地收听我喜欢的相同内容。这是怎么回事？这些公式中有很多旋钮和变量可以改变。但对于Spotify来说，如果您播放专辑然后让它播放，通常在几首歌内，我认为它会为您提供您不断收听的内容。

不断地，它知道你不会关闭它，以便让你进入那种催眠状态，只是听无限播放列表而不去思考它。这与你想要从聆听体验中获得什么或你想要从文化库中获得什么有关。

我自己在音乐好奇心方面的飞跃来自于收听广播。令人震惊的是，你知道的。我在一家公共广播电台工作，我真的很喜欢广播，但我想到新泽西州的独立广播电台WFMU，或者哥伦比亚的广播电台WKCR。我记得第一次听到印度音乐节目并听到它。

30分钟的拉格，然后有人在最后解释了它为什么有趣，而我以前从未遇到过这种音乐。你在书中论证了一些东西，当我们从人类手中夺走策划权时，这些东西就会丢失。

是的，人类策划以及DJ的想法，一个选择这个拉格的人。即使是30分钟，这个人也会说，你会喜欢这个的。这很重要。这与你在Spotify上获得的文化体验或在YouTube推荐中获得的文化体验大相径庭。人类策展人的工作就像DJ、博物馆策展人或图书馆员一样，对吧？

是通过并置来构建意义，然后以一种帮助他们拓宽视野的方式引导消费者进入它，就像你所说的那样，或者像带他们到一个新的品味或思想的地方一样。而我们从机器那里得不到这一点。

也就是说，我相信听众现在会说，但是“发现每周”为我提供了一些很棒的东西，或者我密切关注一些由人类策划的知名Spotify播放列表。所以这不是纯粹的非此即彼，对吧？互联网与算法并不相同。还有许多非算法的数字平台。还有许多使用Spotify的方式不受算法指导。

我们不能过多地责怪算法。它们在对信息进行排序方面发挥着非常重要的作用。但我认为我们可以夺回一些自主权。在将过去的音乐消费方式（例如通过广播）与你所说的“过滤器世界”进行比较时，我们确实有过度怀旧的风险。

过去的品味塑造者，广播电台DJ、唱片店店员、评论家，他们都有自己的盲点和偏见。顶级40电台的DJ受到金钱、唱片公司的压力以及公众普遍认为会回应的东西的影响。这并不完全是为了对音乐的纯粹热爱，对吧？

旧的算法是人类看门人，他们决定应该推广什么文化，不应该推广什么文化。杂志编辑、唱片公司高管、可能受到……影响的DJ，你知道的，贿赂。

所以我认为这并不一定好。我认为在最好的例子中，例如不受公司高层监督的独立广播电台DJ，可以创造真正美好的策划和文化传播时刻，但YouTube推荐也可以做到这一点。我从YouTube推荐中获得了一些非常有趣的东西，而我不知道谁能给我，而且我不知道去寻找它。给我一个算法的例子……

提供了一些绕过旧看门人僵化偏见的东西。我个人喜欢的一个例子是日本的城市流行音乐类型，这是一种主要在70年代和80年代制作的音乐。这是一种非常欢快的R&B，大型管弦乐队，强劲的节奏，大胆、疯狂的音乐，而且非常棒。♪

它很长时间都被隐藏起来。80年代之后，日本人很少听这种音乐。然后在21世纪初，一些唱片DJ把它拿出来，然后它在YouTube上爆红，因为出于某种原因，它对推荐引擎有效。很多人都在听这种音乐。他们喜欢它。他们正在与之互动。他们正在寻找更多这样的音乐。

YouTube 在唱片公司高管或电台DJ 采取任何行动之前很久就注册了这首音乐在美国观众中越来越受欢迎。这是一种在线音乐类型的一种民主复兴，我认为这真的很酷。所谓的社交媒体承诺的民主化是放大和它带来的所有问题。

算法挑选一些本来可能不会流行起来的东西，让它们病毒式传播，而你也在书中探讨了对算法的任何监管都应该要求对推送给人们的信息流的内容有更大的透明度。请告诉我一下，为什么我们应该规范算法，以及你认为有哪些可能的途径。

嗯，现在基本上没有关于算法信息流可以向你推荐什么内容或如何与你互动之类的规则。你可以规范算法推荐的各种内容。你可以说，煽动暴力或自残的有问题的內容不能成为算法推荐的对象。

如果这被全面禁止，就像它很快就会在欧盟那样，那么社交网络就不太可能在其信息流中接触到这种材料。突然之间，你只能在你选择加入的情况下才能找到这些东西。它不会被推送给更多的人。所以，对可以推荐或推广的內容类型进行监管。

对算法信息流的透明度进行监管，这意味着我们可以看到某些东西是如何运作的，并且知道在向我们推广某些东西时考虑了哪些变量。还有一种监管要求你能够选择退出推荐。

它们有可能通过并实施吗？嗯，在欧盟，他们已经通过了《通用数据保护条例》，这导致了那一波弹出窗口，上面写着：“请允许我给你饼干”。最近又通过了《数字服务法案》，该法案确实要求算法透明度和选择退出信息流。

在美国，我们远远落后于此。像Facebook这样的公司正在根据欧洲法规改变其信息流的运作方式。但在美国，我们实际上没有任何这些规则。政府方面所做的几次努力根本没有取得什么进展。

在你的结论中，你承认艺术、文化和技术之间的交叉点一直以来都充满挑战。照相机和收音机引发了恐惧。电话也是如此。事实上，你引用了一位日本小说家的话，他哀叹19世纪末20世纪初东京引入路灯后所失去的东西。

算法是否从根本上颠覆了我们世界的运作方式，或者这只是我们对变化的一种更大的恐惧的一部分？

我们总是害怕技术对文化的影响。文化受到相机、录音音乐、收音机等事物的影响，然后艺术家们找到了一种继续创作伟大作品的方法，然后我们适应并重新构建我们的想法。没有人会说录音音乐是一种罪过，或者我们应该回到只有现场音乐，因为那样会更真实。没有纯粹的文化。但我确实认为钟摆会摆动。

我们已经深入到这个算法生态系统中，我认为我们渴望从中稍微撤退一下。就像我们不得不为安全带和汽车安全制定法规一样，而不是让人们在路上猛踩油门，没有任何安全检查。金融交易也大不相同。艺术是如何维持的。

以前，音乐家会把他们的专辑卖给你，他们会赚钱。现在它是由Spotify这个巨大的算法平台来调解的，他们只根据某些指标赚钱，根据流媒体数量赚钱。所以我认为，从这一点上退一步，往回走一点的方法，就是找到方法直接支持你喜欢的那些声音。

一位设计师，甚至是一位策展人或一位制作酷炫播放列表的DJ。我们确保这类关系生存的最佳方式就是付钱给他们。这比Spotify订阅更贵。你不会得到无限的音乐

但是每月10美元就能获得无限的音乐，这意味着音乐家很难谋生。尽管在TikTok信息流上看到你喜欢看到的人是很好的，但这最终是你最喜欢的创作者谋生的艰难方式。凯尔，非常感谢你。感谢你邀请我。凯尔·柴卡是《纽约客》的专栏作家。他的最新著作是《过滤世界：算法如何使文化扁平化》。

接下来，人工智能机器人将要来抢你的音乐了。这是《媒体在线》。《媒体在线》由像你一样的听众支持。今天就通过捐款来支持OTM（https://pledge.wnyc.org/support/otm）。在Instagram、Twitter和Facebook上关注我们的节目@onthemedia，并通过电子邮件[email protected]与我们分享您的想法。

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无限套餐的速度超过40 GB。需另加税费和限制。详情请见Mint Mobile。在Radiolab，我们最喜欢的事情莫过于对科学、神经科学、化学进行深入研究。但是，我们也喜欢进入其他类型的故事情节。关于警务或政治、乡村音乐、曲棍球、性的故事。

虫子的。无论我们是否关注科学或非科学，我们都会带着严谨的好奇心去寻找答案。并希望让你以新的视角看待世界。Radiolab，在我们认为我们所知的边缘的冒险。无论你在哪里收听播客。

这是《媒体在线》。我是迈克尔·洛温格。我是布鲁克·格拉德斯通。我们将继续本节目的音乐主题，但我们将把重点从听众转向创作者。这来自前OTM制作人马克·亨利·菲利普斯。你可能不记得他的名字，但你可能熟悉他的作品。♪现在和未来的业务♪ ♪将他的造纸业货币化♪

是的，那首臭名昭著的广告歌是马克创作的。14年前他离开节目时，是为了追求音乐事业，而且它成功了。他开始为谷歌、贝宝和福特等客户制作电影配乐和广告。他还为《连续剧》、《创业公司》、《美国生活》和《回家》等播客制作音乐。正如他所说，他不是摇滚明星，但他靠制作音乐过着体面的生活。

直到现在。在过去的几个月里，马克对人工智能音乐生成器感到恐惧和着迷，尤其是一款今年4月推出的产品。当他第一次遇到它时，马克意识到他的工作将永远不会一样了。我知道这听起来很戏剧化，但当我第一次使用这个AI音乐生成器时……

它引发了我的存在危机。我彻夜难眠，盯着天花板，心想，这将是我最后一年靠做音乐赚钱吗？好吧，发生了什么事？我偶然发现了一个名为“人或怪物”的用户创作的曲目。

他试图重现一首Toots and the Maytals的曲目，然后输入了一些歌词，以及灵魂乐、雷鬼斯卡、1969年、哈蒙德风琴、男声歌手。然后就出现了这个。我不想承认，但这很好。真的很好。很好。

它感觉不像是在某个数据中心由人工智能创造的。它感觉像是1969年一个炎热的夏夜在牙买加的一个临时录音棚里制作的。感觉很真实。

当然，这带来了各种版权问题，因为这听起来很像Toots，也称为Frederick Hibbert，也称为一个真实的人。而且我敢打赌，听起来这么好是因为Toots的全部作品都被用在这个AI音乐生成器的训练数据中。

但让我们暂时忽略这一点。相反，让我们只关注它听起来有多好。人工智能生成的图像通常会有故障，比如人的照片通常会有多余的手指。人工智能文本也有其微妙的特征，使其感觉不太像人类。

但这首曲目，它可能并不完美，但感觉像是真正的音乐。如果感觉真实，那就有很大的影响。你问什么？好吧，让我给你举个假设的例子。

你是一个制作啤酒广告的广告主管。你想要一首听起来像是1969年在牙买加录制的曲目，但你不想处理许可复古曲目所带来的所有金钱和法律上的来回往复。所以你转向像我这样的作曲家。你付给我的钱不如付给Toots或Desmond Decker的多，但仍然足够让我觉得值得。砰！你得到了一则广告，而我有一份工作。

几年前，这正是发生在我身上的事。我被雇来创作一首听起来像是1969年牙买加早期摇摆乐的歌曲。基本上，我得到了与那首AI曲目相同的提示。这是我创作的。我花了两天时间，还不错，很好，平庸。♪

现在播放它有点尴尬，我实际上打算把人声去掉，因为那部分超级尴尬。但如果我们要进行比较，这有点相关。所以它们来了。♪

无论你对我的曲目有什么看法，AI版本的演唱听起来都好得多。你知道，以一种在法律和道德上都可疑的方式。别误会我的意思，有很多音乐家可以创作出比我或AI好得多的作品。但是人声？这是AI生成的曲目。我喜欢它。

要获得这样的东西，你必须雇佣或成为一位拥有优秀伴唱乐队的令人惊叹的牙买加传奇人物。即使你是Toots本人，你也无法在一分钟内创作、制作、录制和混音一首曲目。

这就是疯狂之处。我们假设的广告主管现在可以在五分钟内制作这首曲目，甚至可以制作10首这样的曲目。而且它是免费的。明白为什么我会经历存在危机了吗？在过去的十年里，发生了很多变化，而且资金一直在稳步下降。但是现在，在人工智能之后，我认为很多作曲家都将失业，包括我。

如果你已经使用过这些服务，你可能会想，“呃，它们很有趣，但它们并没有那么好。这家伙在说什么？”但你可能并没有用它来制作我制作的相同的东西。人工智能不会取代碧梨或Radiohead，至少在一段时间内不会。但我的生计？主题歌、商业音乐、配乐？是的，它可以取代我，就像今天一样。

而且我认为这对于ChatGPT或DALI等其他AI产品来说并不一定是真的。它们绝对很酷或很可怕，这取决于你的方向。但它们并没有真正取代专业人士。ChatGPT并没有撰写大型广告宣传活动。Midjourney并没有取代杂志中的照片专题。但是音乐？不。

它与其他媒介不同。我认为思考为什么这一点很有趣。我一直被教导，音乐的黄金法则是：如果听起来好，那就好。听起来很基本，但它确实有很大的影响。

对于听众来说，这意味着你不必理解一首歌曲是如何创作的就能欣赏它。这是一个黑盒过程。大多数人完全不知道他们最喜欢的歌曲是如何创作的。这并不重要。如果结果很好，那就很好。

但最奇怪的部分来了。对于音乐家来说，创作音乐的过程也是一个黑盒过程。音乐家从不那么清楚自己在做什么。你有一个模糊的想法、目标或感觉，但你只是胡乱尝试并发现这首歌。

在某种程度上，即使你非常清楚自己处于哪个音阶和调式，和弦在做什么，以及这种音乐风格中有什么共同之处，在某种程度上，你真的只能猜测下一个音符是什么。当我有一份工作时，有时我会非常明确地说明我需要做什么。我会对自己说……

好吧，这是一个情侣互相了解的场景。这需要像1997年约翰·布莱恩的配乐一样。你知道，有点傻气，有点浪漫。

如果你不知道约翰·布莱恩的话，他是一位了不起的作曲家和制作人，他为《木兰》、《美丽心灵的永恒阳光》和《我爱你，胡卡比斯》等电影创作了配乐。无论如何，我实际上并没有回顾并聆听约翰·布莱恩的作品，剖析和弦进行或乐器编排，我并没有找到一首可以抄袭的作品。我只是在我的脑海中得到一个模糊的概念，然后我开始演奏。然后出现了这样的东西。♪

它可能并不惊人，但它符合我正在制作的节目的要求。重要的是，我认为它并不是约翰·布莱恩的抄袭作品。我的脑海中有一个很好的目标，我没有得到一个完美的靶心。但这是一件好事，因为它意味着我想出了新的东西。

这就是音乐的运作方式。我认为这是一个非常关键的点。以披头士乐队为例。他们试图听起来像巴迪·霍利和猫王。他们失败的尝试成就了披头士乐队。这就是音乐发展的过程。关键是，我无法准确地告诉你我是如何创作这首歌的。

即使这是一个相当有意识的付费过程。即使是这样，为一个节目创作和录制一首歌曲，对我来说也是一个黑盒过程。这就是为什么这些AI音乐服务如此优秀的原因。它以完全相同的方式处理音乐创作。它不会有意识地说，创作一个四和弦进行和一个混合利底亚调式的旋律。不，相反，它会像我一样创作一首约翰·布莱恩风格的曲目。

它听过他所有的音乐，然后使用神经网络（无论它们是什么），它对约翰·布莱恩的风格有一个模糊的印象。我不知道它到底是如何运作的，但我认为它总是猜测下一个声音将会是什么。在一个层面上，这意味着猜测旋律中的下一个音符。但在另一个层面上，这意味着猜测接下来应该加入什么乐器，或者猜测接下来应该使用什么酷炫的制作技巧来保持曲目的趣味性。

换句话说，它的方法和我一样。这是AI音乐服务为约翰·布莱恩曲目所做的工作。它的过程与人类音乐家非常相似，这就是为什么结果也如此相似的原因。当ChatGPT在“写作”时，它也仅仅是在猜测接下来应该写什么。但这与真正的写作大相径庭。

作家知道他们在写什么，但音乐家，我们并不完全知道我们在创作什么。因此，AI更容易复制这个过程。这就是为什么我认为这些AI音乐生成器的下一个版本很快就会取代我的原因。让我们以我目前正在进行的一个项目为例。我正在为一个希区柯克风格的节目制作配乐。希区柯克式的？

该节目涉及火车，即使《火车怪客》的配乐是德米特里·蒂奥姆金创作的，但我显然想到了伯纳德·赫尔曼，他为《精神病患者》和《迷魂记》等其他希区柯克电影创作了配乐，而且他非常棒。所以在我在钢琴前坐下并试图弄清楚一些事情之前，我想做一个小的实验。所以我登录到AI音乐生成器，输入伯纳德·赫尔曼、主题、阿尔弗雷德·希区柯克、电影、火车、神秘。

这就是我得到的。在我听来，这真的很好。好得吓人。我一直等着它崩溃并做一些不可思议和奇怪的事情，但它从未这样做。当然，我在它制作曲目的过程中引导了它，但我真的不需要做太多。这有点像在非常好的选择之间自己选择冒险。所以这首曲目真的让我害怕。

我无论如何也无法创作和录制出这么好的东西。即使我能做到，我也需要花费该项目整个预算的三倍来雇佣一位音乐编曲家、一个真正的管弦乐队和一个录音棚，所有这些都是创作出听起来如此接近伯纳德·赫尔曼配乐的东西所必需的。但AI，它在五分钟内免费完成了。

这就是我们这些肉体凡胎的音乐家无法竞争的地方。我们都不是每种风格的专家。我或许能够在独立流行音乐曲风上胜过它，但我无法创作出更好的德彪西作品和更好的中世纪合唱圣歌，当然也无法创作出更好的伯纳德·赫尔曼曲目。此外，它在每种乐器上都是一位演奏大师。小提琴。钢琴。人声。

是的，在氛围方面，我可能占有一点优势，但也可能没有。那些例子真的很好。这就是AI对我来说如此令人不安的原因。这不仅仅是工作岗位的流失。它是我身份的一部分。这是我的事情。你可以给我一个广告、一部电影或一个播客，我可以为它创作一首歌曲。这是让我有点特别的东西。

当我告诉别人我是一个音乐家时，很多时候他们的眼睛都会亮起来。他们认为这很酷。有些人甚至问我，你怎么创作歌曲？但现在有了AI，任何人都可以创作歌曲。我的特殊技能已经不再那么特别了。从音乐和经济的角度来看，AI已经打败了我。这就是我今年夏天的情况，我感到很害怕。我开始骑山地自行车来分散注意力。我考虑过开一家格兰诺拉麦片公司。

但后来发生了一些事情。但对我来说，它改变了一切。我一直在使用的AI音乐生成器添加了一项新功能，允许你上传你自己的音乐。其想法是它可以倾听你正在做什么，并将其扩展。为了测试它，我上传了我十年前为一个我推销但没有成功获得的广告制作的12秒钟的广告歌。这是我当时制作的。

没有什么特别的，但我一直认为，这可能是某种东西的开始。所以我上传了它，并通过一些提示，它变成了这样。它从一开始就完全相同，然后，完全无缝地继续下去。♪

这比我听到它从头开始制作的曲目更令人震惊，因为它感觉不像其他音乐家。它感觉像是我。这首曲目从传统意义上来说不是我的，但因为它从我播下的种子中生长出来，它确实感觉像是我想把这首曲目变成一首完整的歌曲时会做的事情。

就像刚刚加入的打击乐器一样。我完全想象的是一个复古的CR-78鼓机循环，而这正是AI加入的。我知道，我知道，这就像有人说他们本来可以发明Instagram，或者本来可以在股票飙升之前投资英伟达一样。是的，伙计，你可以，但你没有。所以也许这只是我在欺骗自己，认为这是我的音乐，即使它不是。但玩得越多，

就越令人兴奋。以这首曲目为例。

这是一个我用来测试新吉他音箱的小演示。我甚至不记得制作过它。但我偶然发现了它，并认为，呃，听起来很酷。你现在听到的仍然只是我最初录制的。但我把它上传到AI音乐生成器，然后提示它做一个铜管乐器编排。当然，它照做了，它现在正在切换到AI版本。♪

但为什么止步于此呢？我尝试了提示，并让它想出另一个版本。它在几秒钟内就弹出了那个。那个版本现在开始了。同样令人惊叹。同样，它听起来确实像是我想象中歌曲的下一个方向。然而，我永远不会觉得舒服地将它生成的音频用作我自己的作品。这感觉像是走得太远了。

但我可以把它做的一些片段作为跳板。这就是它变得如此令人兴奋的地方。如果我创作一首歌曲卡住了，比如说我无法想出一个新的部分，我可以让AI音乐生成器为我创作10个新的副歌。我可以从不同的版本中提取元素，一个版本的节奏变化，另一个版本的和弦变化，另一个版本的低音部分。当然，我会自己演奏所有这些。

由于我只是从不同的版本中提取片段，并在演奏时加入我自己的风格，所以它听起来不会像AI创作的任何一个版本。在所有权方面，这种做法会使事情变得更加模糊。它不是AI创作的，但也不是完全属于我的。尽管它很模糊，但它确实是一种将AI融入我的工作流程中非常有吸引力的方式。

这就像拥有有史以来最好的音乐创作伙伴一样。他们总是醒着，他们很快、热情且优秀。我有大量的未完成歌曲。有些是我无法完成的制作曲目。有些像是我为广告制作的这些15秒钟的样本，但没有制作出来。还有一些是语音备忘录。对于所有这些，我没有完成曲目，因为我卡住了。

我认为每个音乐家，也许每个有创造力的人都对此感同身受。想出一个很酷的东西的雏形很容易，但要把它从70%完成到100%完成却很难。现在，我没有借口留下未完成的歌曲。我从未像现在这样不确定我作为专业音乐家的未来，但尽管我很痛苦地说出这句话，但我很久没有像现在这样兴奋地创作音乐了。

我有这么多歌曲，这么多项目，我觉得我现在可以完成了。这真的很令人兴奋。所以，尽管使用AI作为合作者对我来说感觉很奇怪，但我认为现在涌现的年轻音乐家可以依赖这些工具，就像我从小就在Microsoft Word中使用拼写检查一样。

是的，肯定会有坚持反对的人，但作为一个社会，它将成为常态，对音乐家和听众都是如此。我不禁认为这是音乐发展的一个奇怪的分岔点。就像，音乐直到2023年都是纯粹的，但从那时起，它将不再是纯粹的，因为AI音乐已经存在于水中。

因此，所有未来的模型都将基于使用AI制作的音乐进行训练。这可能会导致算法中的反馈循环，一个谚语中AI蛇吃自己的尾巴。它可能会变得非常奇怪。这可能是我最后一年靠做音乐赚钱了。如果是这样的话，它将腾出时间让我完成我那半打未完成的专辑。我很高兴能够使用AI作为创作伙伴来完成它们。

是的，这带来了各种道德和法律问题，所以我可能不会发行它们。我只是会制作它们，因为这很有趣。难道创作音乐不正是为了这个吗？对于《媒体在线》，我是马克·亨利·菲利普斯。

这就是本周节目的全部内容。《媒体在线》由莫莉·罗森、丽贝卡·克拉克·卡伦德、坎迪斯·王和卡特丽娜·巴顿制作。我们的技术总监是詹妮弗·芒森。我们的工程师是布兰登·达尔顿。埃洛伊斯·布隆迪奥是我们的高级制作人，我们的执行制作人是卡佳·罗杰斯。《媒体在线》是WNYC工作室的制作。我是布鲁克·格拉德斯通。我是迈克尔·奥林格。

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