Variant Fund：人工智能音乐能做什么和不能做什么？「人工智能音乐创作」

8月10日消息:Variant Fund 的联合创始人兼普通合伙人 Li Jin 和音乐家兼技术专家 Holly Herndon 以及 Mat Dryhurst 就人工智能生成音乐在播客节目中进行了讨论，并总结了他们的对话要点。

Li Jin 表示，Web3 基础设施仍然可以为艺术家带来新的经济模式，例如 Audius 等平台正在利用区块链技术来平衡艺术家的地位，而 Sound 则在 NFT 中增加了所有权。目前，这些平台主要面向独立艺术家和唱片公司。Mat 认为，「这些群体在很大程度上对 Web2 基础设施感到失望。」Holly 表示，一些人没有得到流媒体生态系统的良好服务，「很多音乐无法按次收费，需要开发不同的经济模式。」Web3 是「将代理权重新交给艺术家的基石，让他们围绕自己的作品创建经济模型。」

AI 不会取代社区：并非所有事情都围绕流媒体进行，很多人希望现场体验音乐。Holly 认为，「AI 并没有从根本上消除人类对音乐集会的渴望，但它的变现方式和组织方式可能会发生变化。」

AI 工具提高了每个人的基本能力：Holly 认为，机器学习很快将在行业中变得普遍。「对于某些人来说，这意味着能够生成整首歌曲、所有的音色和乐器。对于其他人来说，它将生成自然歌声的完美版本，或者具有奇特物理特性的混音。人们如何将其纳入自己的工作中有一定的灵活性。」

AI 可能需要一些时间来颠覆幂律：在流媒体中，艺术家的成功遵循幂律法则，流媒体推荐和网络效应可以发挥作用。尽管 AI 工具可能会通过降低进入门槛来促进小型玩家的发展，但 Jesse 认为，在短期内，AI 将保留并可能加剧创作者音乐的幂律现象。「中长期来看，也许会有更多的机会带来改变，我们将看到新的音乐形式的出现，因为工具更易获得。」Holly 认为，最终，提高音乐的基本水平将产生破坏性的影响，「我们对音乐的理解将发生根本性的变化，将会出现使用我们无法想象的新技能的新人才。」

超个性化不应该成为目标：最具物质形式的创作过程是为他人制作他们想要消费的作品。流媒体算法已经使消费者的发现过程更容易，但有时会损害自发的探索。然而，推荐模式仍然依赖于创作者。AI 可能通过直接为消费者提供高度个性化的内容来完全颠覆创意过程。然而，Mat 认为，超个性化忽略了大多数艺术的关键点。它无法创造出与其他人现场分享的感觉和共同点。「将音乐简化为可以消费和个性化的媒体当然很好，但它忽略了音乐的重要组成部分。」