你聽(tīng)過(guò)懶羊羊唱的《Love Story》嗎？

或是孫燕姿唱的《發(fā)如雪》?

“AI翻唱”正在成為B站音樂(lè)區(qū)的熱門(mén)節(jié)目。

如今，人工智能在越來(lái)越多的領(lǐng)域開(kāi)展拳腳，音樂(lè)也不例外。

許多AI音樂(lè)軟件，如Suno、MusicFX、Stable Audio等等，都可以根據(jù)用戶(hù)給的關(guān)鍵詞生成符合要求的AI音樂(lè)。

可如果將AI音樂(lè)與人類(lèi)創(chuàng)作音樂(lè)放在一起，你能聽(tīng)出來(lái)嗎？不妨來(lái)試一試：

第一首音樂(lè)片段，和第二首音樂(lè)頻段，哪一個(gè)是AI創(chuàng)作的？

如果做不出決定，可以再聽(tīng)一遍，仔細(xì)感受每個(gè)音符和節(jié)奏的細(xì)微差別。

好，現(xiàn)在讓我們揭曉答案：

第二個(gè)音樂(lè)片段是由AI創(chuàng)作的，而第一個(gè)則是首真實(shí)存在的歌曲《un-unnoticed》。

超六成人無(wú)法區(qū)分AI音樂(lè)和人類(lèi)音樂(lè)

這個(gè)實(shí)驗(yàn)不僅是為了測(cè)試大家的耳朵，更為了引出一個(gè)重要的問(wèn)題——在音樂(lè)領(lǐng)域，AI創(chuàng)作是否已經(jīng)達(dá)到了難以識(shí)別的程度？

為了回答這一點(diǎn)，我們制作了一些AI音樂(lè)，并完成了一次211位用戶(hù)參與的小實(shí)驗(yàn)，來(lái)了解公眾對(duì)AI音樂(lè)的識(shí)別能力與接受度。

結(jié)果顯示，超過(guò)60%的受訪(fǎng)者在聆聽(tīng)多段音樂(lè)后，無(wú)法正確判斷哪些是由AI生成，而哪些又是由人類(lèi)藝術(shù)家創(chuàng)作。僅有不到40%的參與者，能夠準(zhǔn)確辨別兩者之間的差異。

這說(shuō)明AI音樂(lè)已經(jīng)和人類(lèi)音樂(lè)很相像了！

當(dāng)下的AI技術(shù)通過(guò)大數(shù)據(jù)挖掘與深度學(xué)習(xí)，能夠模仿并生成與人類(lèi)音樂(lè)高度相近的作品，而我們聽(tīng)眾幾乎難以察覺(jué)其中的細(xì)微區(qū)別。

00后最熟悉AI音樂(lè)，90后至70后的了解逐代變少

不過(guò)，不同年齡的被調(diào)查者對(duì)于AI音樂(lè)的了解程度存在較大差異。

00后中，有48%表示“聽(tīng)過(guò)AI音樂(lè)”，這一比例遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他年齡段。00后也是唯一一個(gè)年齡群體，“聽(tīng)過(guò)AI音樂(lè)”的比例超過(guò)了“知道但沒(méi)聽(tīng)過(guò)”?！熬W(wǎng)絡(luò)原住民”對(duì)于新興技術(shù)表示了濃厚的探索興趣。

而90后和80后，則分別有49%和34%表示“完全不知道”，70后中有56%表示“知道AI音樂(lè)但沒(méi)聽(tīng)過(guò)”。事實(shí)上，三個(gè)群體，都有超過(guò)70%的受訪(fǎng)者沒(méi)有聽(tīng)過(guò)AI音樂(lè)，只停留在“完全不知道”或“只是聽(tīng)說(shuō)”的階段。

“完全不知道AI音樂(lè)”的比例，70后竟然低于80后和90后。這或許是因?yàn)?，年輕一代影響了自己70后的父母。或許是飯桌上的一次科普，或許是一個(gè)相關(guān)視頻的轉(zhuǎn)發(fā)，總之，70后高達(dá)56%的了解率，讓我們丟棄了一些“年紀(jì)大就跟不上社會(huì)潮流”的刻板印象。

調(diào)查結(jié)果還顯示，不同年齡層對(duì)于AI音樂(lè)的識(shí)別能力呈現(xiàn)特定規(guī)律——AI音樂(lè)識(shí)別能力，隨著年紀(jì)增長(zhǎng)逐步下降。

將近70%的00后，能夠準(zhǔn)確識(shí)別由AI生成的音樂(lè)作品，他們對(duì)于人工智能音樂(lè)表現(xiàn)出了較高的接受度和識(shí)別度；然而，僅有大約52%的90后和37%的80后能夠正確辨別AI音樂(lè)；在70后群體中，只有25%的被調(diào)查者能夠正確識(shí)別AI音樂(lè)——盡管有所耳聞，但大部分人也沒(méi)有真正聽(tīng)過(guò)一首AI音樂(lè)，要識(shí)別出來(lái)，對(duì)他們來(lái)說(shuō)還是太難了。

越了解，越反感AI音樂(lè)？

除了性別上的差異，不同年齡段對(duì)AI音樂(lè)的總體喜好程度也顯現(xiàn)出有趣的規(guī)律。

00后似乎對(duì)AI音樂(lè)尤其“苛刻”，打出了3.33的平均分（5分滿(mǎn)意），剛剛及格。

而有接近一半的人表示“從未聽(tīng)說(shuō)過(guò)AI音樂(lè)”的90后，對(duì)待AI音樂(lè)這個(gè)新鮮產(chǎn)品似乎還相當(dāng)喜歡，打出了4.46的高分，差距顯著。

在焦點(diǎn)訪(fǎng)談中，我們也能觀察出許多00后受訪(fǎng)者對(duì)專(zhuān)業(yè)歌曲屬性的期許，比如“呼吸感”、“即興感”、“情感傳達(dá)”等，看來(lái)，00后對(duì)音樂(lè)的要求似乎不止是“旋律好聽(tīng)”，而是要了解音樂(lè)創(chuàng)作背后是否是真誠(chéng)的、自然的。

因此，我們發(fā)現(xiàn)，在對(duì)AI音樂(lè)的了解程度上，呈現(xiàn)出的規(guī)律是：00后>70后>80后>90后；而對(duì)AI音樂(lè)的喜好程度，卻呈現(xiàn)出：00后<70后<80后<90后。恰好相反。

AI音樂(lè)就像大家說(shuō)的：“你越了解一個(gè)人，可能就越不喜歡一個(gè)人”。

00后與AI共生共長(zhǎng)，對(duì)于AI音樂(lè)具有更高的敏感度和理解能力。而年齡較長(zhǎng)的群體，對(duì)于新興科技的理解力逐漸降低，這與教育背景、社會(huì)環(huán)境、數(shù)字素養(yǎng)等都有著密不可分的關(guān)系。

雖然對(duì)于不同的人群和不同的音樂(lè)類(lèi)型，AI音樂(lè)的被識(shí)別率存在差異，但我們?nèi)匀豢梢赃@么說(shuō)：AI音樂(lè)已經(jīng)幾乎做到了“以假亂真”。

流行與藍(lán)調(diào)音樂(lè)更容易識(shí)別，說(shuō)唱音樂(lè)識(shí)別度低

調(diào)查中使用的AI音樂(lè)是由Suno軟件生成的。根據(jù)較為普遍的分類(lèi)方式，我們將音樂(lè)分為八類(lèi)，并在Suno軟件中根據(jù)相同的提示詞生成對(duì)應(yīng)的AI音樂(lè)。

流行音樂(lè)提示詞（Prompt）包括：現(xiàn)代流行音樂(lè)類(lèi)型歌曲、具備流行音樂(lè)的典型特征、英文歌詞。

我們發(fā)現(xiàn)，不同類(lèi)型的AI音樂(lè)，被識(shí)別度差異很大。

盡管我們說(shuō)，有的音樂(lè)類(lèi)型，AI非常擅長(zhǎng)、“以假亂真”。而有些時(shí)候，AI模仿效果稍顯拙劣。這是因?yàn)?，音?lè)類(lèi)型具有不同的特征和音樂(lè)屬性，而AI模仿這些音樂(lè)各個(gè)特征和屬性的能力存在差異。

調(diào)查結(jié)果發(fā)現(xiàn)，八類(lèi)音樂(lè)中，流行（Pop）音樂(lè)的猜測(cè)正確率最高，達(dá)到了53%；其次是藍(lán)調(diào)（Blues）音樂(lè)，達(dá)到了44%。而說(shuō)唱（Hiphop）音樂(lè)識(shí)別度最低，只有12%。

猜測(cè)時(shí)一共有3個(gè)選項(xiàng)，受訪(fǎng)者是在1首AI音樂(lè)和2首人類(lèi)音樂(lè)中作選擇，因此嘻哈音樂(lè)的12%正確率與爵士音樂(lè)的16%，已經(jīng)低于了“猜對(duì)”的平均正確率即33%，這表明在特定音樂(lè)類(lèi)型上，AI音樂(lè)給聽(tīng)眾帶來(lái)了相當(dāng)大的混淆。

而流行音樂(lè)，大部分人都聽(tīng)，接觸最多，也最了解。因此，這場(chǎng)“知己知彼”的對(duì)抗，讓流行歌曲獲得了最高的正確率。

識(shí)別不同音樂(lè)類(lèi)型，為什么會(huì)有難易之分？

我們從問(wèn)卷受訪(fǎng)者中隨機(jī)選取了五人進(jìn)行焦點(diǎn)訪(fǎng)談。

我們?cè)俅问褂肧uno分別生成五段流行、藍(lán)調(diào)和說(shuō)唱類(lèi)型的AI音樂(lè)（指定關(guān)鍵詞相同），將生成的AI音樂(lè)播放給受訪(fǎng)者，并詳細(xì)記錄他們?cè)隈雎?tīng)這些音樂(lè)時(shí)的感想與體會(huì)，以及他們是通過(guò)什么正確判斷出AI音樂(lè)的。

由于五位受訪(fǎng)者猜對(duì)的音樂(lè)類(lèi)型不同，所以針對(duì)不同問(wèn)題我們選擇了相應(yīng)的受訪(fǎng)者記錄他們的回答。

對(duì)于流行音樂(lè)（Pop），共有4位受訪(fǎng)者成功猜對(duì)，他們認(rèn)為這些AI音樂(lè)在節(jié)奏上過(guò)于規(guī)律，缺乏自然的波動(dòng)和變化，并且AI音樂(lè)聽(tīng)起來(lái)像是缺乏靈魂，顯得過(guò)于邏輯化，且在和聲的使用方面過(guò)于單一。

對(duì)于藍(lán)調(diào)音樂(lè)（Blues），共有4位受訪(fǎng)者成功猜對(duì)，他們認(rèn)為這些AI音樂(lè)缺乏情感表達(dá)，缺乏旋律復(fù)雜性且缺乏節(jié)奏連貫性，并且缺乏呼吸感。

對(duì)于說(shuō)唱音樂(lè)（Hip-hop），共有3位受訪(fǎng)者猜錯(cuò)，總結(jié)原因，他們認(rèn)為這些AI音樂(lè)節(jié)奏精準(zhǔn)，押韻復(fù)雜，語(yǔ)言處理能力強(qiáng)，很難判斷。

AI音樂(lè)，男性總體更喜歡

還記得你開(kāi)頭聽(tīng)的那首AI音樂(lè)嗎？你覺(jué)得好聽(tīng)嗎？

在我們的問(wèn)卷測(cè)試中，無(wú)論受訪(fǎng)者是否猜對(duì)了AI音樂(lè)，我們最終都向他們呈現(xiàn)了答案，并請(qǐng)他們?cè)俅务雎?tīng)后選擇自己對(duì)這首歌曲的喜愛(ài)程度。

音樂(lè)的偏好總是眾口難調(diào)的，有人喜歡平和，有人喜歡熱烈；有人喜歡聽(tīng)最熱歌單排行榜，有人將“小眾”作為自己的歌曲標(biāo)簽……網(wǎng)易云集合大量數(shù)據(jù)為用戶(hù)提供“日推”、“猜你喜歡”、“專(zhuān)屬歌單”等功能，就是為了滿(mǎn)足千人千面的音樂(lè)喜好。

AI音樂(lè)雖然可以規(guī)定關(guān)鍵詞，但總有一套基于大數(shù)據(jù)的創(chuàng)作規(guī)則。而這條規(guī)則，聽(tīng)眾是否買(mǎi)賬？

問(wèn)卷中受訪(fǎng)者的打分結(jié)果（5為最喜歡，1為最不喜歡）告訴我們——從音樂(lè)類(lèi)型上看，不同音樂(lè)類(lèi)型受喜愛(ài)的程度存在較明顯的差異，其中“古典（Classical）”和 “嘻哈（Hiphop）”兩種音樂(lè)類(lèi)型總體上最受聽(tīng)眾喜愛(ài)，而男性尤其喜愛(ài)嘻哈音樂(lè)，女性尤其喜愛(ài)古典音樂(lè)。

從性別上，我們明顯能看到男女對(duì)于AI音樂(lè)的偏好差異。

男性總體上為AI音樂(lè)打出更高的分?jǐn)?shù)（約4.1分，滿(mǎn)分5分），而女性的平均分?jǐn)?shù)為3.6分。更多女性將AI創(chuàng)作的音樂(lè)與“平淡”、“重復(fù)”等詞相關(guān)聯(lián)，因此，對(duì)AI音樂(lè)不太感冒。

除此以外，在“爵士（Jazz）”音樂(lè)上，男女雙方有些分歧——男性相當(dāng)喜歡，而女性卻打出了2.91的低分。以及，男性對(duì)“嘻哈（HipHop）”音樂(lè)表達(dá)了很高的喜愛(ài)程度，評(píng)分來(lái)到4.8分。

AI音樂(lè)從何而來(lái)？用戶(hù)需要UGC內(nèi)容

從口口相傳到樂(lè)譜記載、從錄音復(fù)制到網(wǎng)絡(luò)傳輸，“音樂(lè)”已走過(guò)很長(zhǎng)的路。

20世紀(jì)的音樂(lè)世界屬于黑膠唱片、磁帶、CD等實(shí)體媒介；21世紀(jì)則成了數(shù)字音樂(lè)和流媒體音樂(lè)的天下。每一次技術(shù)革新都徹底改變著音樂(lè)陪伴人類(lèi)的方式。

數(shù)據(jù)來(lái)源：RIAA（美國(guó)唱片業(yè)協(xié)會(huì)）

上述產(chǎn)業(yè)，一直在為人類(lèi)帶來(lái)更便捷、更豐富的音樂(lè)享受，但有一個(gè)模塊是音樂(lè)產(chǎn)業(yè)始終不太觸及的——用戶(hù)生成內(nèi)容(User Generated Content，簡(jiǎn)稱(chēng)UGC)。

互聯(lián)網(wǎng)的創(chuàng)作門(mén)檻不斷降低，文字、圖片、視頻的UGC催生了網(wǎng)文、社媒、短視頻平臺(tái)等。但音樂(lè)作為情感傳達(dá)的方式之一，其UGC內(nèi)容仍處于萌芽階段，但不意味著，用戶(hù)沒(méi)有音樂(lè)UGC的需求。

在最受年輕群體歡迎的視頻平臺(tái)Bilibili上，翻唱、改編歌曲的視頻熱度居高不下，就能夠驗(yàn)證音樂(lè)UGC需求的存在。

AI制作的以孫燕姿的聲音翻唱的《發(fā)如雪》，截至2024年6月18日B站播放量已超333萬(wàn)次。

許多彈幕諸如“這個(gè)尾音完全就是本人”、“轉(zhuǎn)音真假音都很流暢”、“連呼吸也模仿了” 等，都體現(xiàn)聽(tīng)眾對(duì)AI制作的翻唱音樂(lè)，感到驚喜和喜愛(ài)。

圖源B站UP主

平臺(tái)用戶(hù)也會(huì)基于熱點(diǎn)事件或特定事件進(jìn)行AI歌曲創(chuàng)作，比如針對(duì)國(guó)足的《窮開(kāi)擺》填詞創(chuàng)作，截至2024年6月18日B站播放量已超1752萬(wàn)次。

每個(gè)人都有自己的音樂(lè)偏好。正是UGC偏好，催生了AI在音樂(lè)領(lǐng)域嶄露頭角。

用戶(hù)使用相關(guān)軟件，就可以創(chuàng)作自己喜歡的風(fēng)格、旋律和段落，甚至加入和聲等元素，制作的不是一個(gè)簡(jiǎn)短的片段，而是具有相當(dāng)高完整度的“自己的歌曲”。

比如，用AI歌曲的形式吐槽國(guó)足、吐槽電競(jìng)、做華語(yǔ)天后孫燕姿的鬼畜歌曲串燒……雖然AI技術(shù)尚未完全成熟，但絲毫沒(méi)影響用戶(hù)用自己的方式表達(dá)情緒，也為大家?guī)?lái)快樂(lè)。

AI音樂(lè)的未來(lái)，需注意潛在隱患

AI音樂(lè)，剛剛起步，但已在各類(lèi)廣告和品牌宣傳片中投入使用。

在社交媒體平臺(tái)上，許多博主也開(kāi)始嘗試使用AI音樂(lè)作為其背景音樂(lè)。

然而，有待商榷的是，這樣的技術(shù)所創(chuàng)作的AI音樂(lè)，其旋律和節(jié)奏上可能涉及到版權(quán)問(wèn)題。

如果說(shuō)AI音樂(lè)能夠被生產(chǎn)出來(lái)的前提，是人工智能提取數(shù)據(jù)和模仿已有音樂(lè)的能力，那么，AI音樂(lè)的原創(chuàng)性又該如何被證明？虛擬藝術(shù)家的作品是否能超越人類(lèi)？我們又如何能確保AI音樂(lè)技術(shù)不被用于不道德目的，如深度偽造技術(shù)在音樂(lè)領(lǐng)域的濫用？……

看起來(lái)，AI音樂(lè)的興起將關(guān)于技術(shù)倫理的爭(zhēng)論再次強(qiáng)調(diào)。蓬勃的技術(shù)浪潮下， AI音樂(lè)最終會(huì)去向何方，我們?nèi)晕纯芍?/p>

但可以期許的是，AI音樂(lè)的未來(lái)，不會(huì)剝奪人類(lèi)的創(chuàng)造力，而是與人類(lèi)共同推動(dòng)跨領(lǐng)域融合，實(shí)現(xiàn)人機(jī)共創(chuàng)。

下面兩首歌，你更喜歡哪首？在評(píng)論區(qū)說(shuō)出你的選擇吧。

（上：流行AI音樂(lè) 下：說(shuō)唱AI音樂(lè)）

特約作者：丁彤彤；蔣佳芮

指導(dǎo)老師：趙鹿鳴

編輯：張鈴媛

海報(bào)設(shè)計(jì)：王亞賽

本文為上海外國(guó)語(yǔ)大學(xué)新聞傳播學(xué)院《數(shù)據(jù)可視化》（本科）課程作品