Peluang dan Tantangan AI dalam Musik pada tahun 2024
Singkatnya
Lihatlah peluang dan tantangan AI Music, serta penerapannya saat ini dan potensinya dalam industri musik.
Setahun yang lalu, pada bulan April 2023, Grimes mendorong para penggemarnya untuk memanfaatkan suaranya dalam membuat lagu melalui situs webnya, Elf.Tech. Platform AI memungkinkan pengguna mengunggah vokal mereka secara bebas dan mensintesisnya sesuai gaya artis.
Grimes, dalam tweetnya saat memperkenalkan perangkat lunak tersebut, menyampaikan kesediaannya untuk memanfaatkan suaranya secara bebas, menyoroti kemandiriannya dari label dan batasan hukum. Dia dengan antusias merangkul perpaduan antara kreativitas manusia dan potensi mesin, menganjurkan pertukaran karya seni secara terbuka dan mendobrak paradigma hak cipta konvensional.
Namun, tidak semua musisi menerima integrasi arus utama AI ke dalam industri. Pada bulan yang sama ketika Grimes mengumumkan perangkat lunak AI-nya yang memungkinkan kolaborasi dengan penggemarnya, pada bulan April 2023, Universal Music Group mengambil tindakan hukum menyusul kesuksesan viral dari kolaborasi AI antara Drake dan The Weeknd yang disebut “Heart on My Sleeve,” dengan alasan kekhawatiran kekayaan intelektual .
Musik yang dihasilkan AI menawarkan para seniman kesempatan untuk mengeksplorasi metode baru dalam penciptaan musik, mengubah tidak hanya proses pembuatan musik tetapi juga cara musik dikonsumsi dan dibagikan. Tokoh ternama di industri musik, seperti Grimes dan Brian Eno, sudah memanfaatkan potensinya. Namun, seperti kebanyakan inovasi, musik yang bukan buatan manusia telah menuai pujian dan kritik.
Dalam artikel ini, kami bertujuan untuk membahas secara komprehensif tema musik yang dihasilkan AI. Mari kita lihat peluang dan tantangan yang ditimbulkan oleh teknologi. Penerapannya saat ini dan potensial dalam industri musik.
Musik yang dihasilkan AI diproduksi melalui pemanfaatan teknologi AI, memanfaatkan algoritme, dan model pembelajaran mesin (ML). Sistem ini dilatih berdasarkan data musik sejarah, yang mencakup lagu-lagu dari berbagai genre yang diciptakan oleh manusia sepanjang sejarah. Masukan yang kaya ini memungkinkan sistem AI menganalisis dan membedakan pola yang melekat dalam musik.
Kemudian, AI mampu membuat karya musik yang meniru gaya, struktur, dan atribut lain dari musik ciptaan manusia sebelum munculnya AI. Proses ini melibatkan pelatihan model ML pada kumpulan data ekstensif musik yang sudah ada sebelumnya, sehingga memungkinkan mereka mempelajari seluk-beluk pola, struktur, dan gaya musik.
Selama fase pelatihan, model-model ini mendapatkan wawasan tentang distribusi pola musik, yang kemudian mereka gunakan untuk menghasilkan komposisi baru. Mereka mungkin menggunakan teknik seperti interpolasi dan ekstrapolasi untuk membuat variasi komposisi yang ada, berdasarkan pengetahuan yang mereka pelajari tentang pola musik.
Selain itu, teknik pasca-pemrosesan seperti harmonisasi, penyesuaian ritme, dan pembuatan melodi dapat diterapkan untuk menyempurnakan dan menyempurnakan musik yang dihasilkan. Pendekatan multi-aspek ini memungkinkan AI menghasilkan nada yang sesuai dengan genre atau gaya tertentu, memperkaya lanskap musik dengan kreasi inovatif.
Beberapa pendekatan terhadap musik yang dihasilkan AI
- Model berbasis parameter menghasilkan musik berdasarkan pradefiopsi yang diperlukan seperti kunci, tempo, ritme, dan melodi. Parameter ini memandu proses komposisi dan memungkinkan manipulasi untuk memperkenalkan variasi.
- Model berbasis teks, sebaliknya, menghasilkan musik menggunakan representasi tekstual atau simbolik. Mereka menganalisis pola dan struktur dalam teks untuk menciptakan melodi, harmoni, dan ritme. Metodologi umum mencakup jaringan saraf berulang (RNN) atau model transformator.
- Model berbasis visual memanfaatkan representasi visual seperti lembaran musik atau gulungan piano untuk menghasilkan musik. Dengan menganalisis pola visual dan korelasi antar nada, model ini menciptakan komposisi baru.
Penting untuk dicatat bahwa meskipun musik yang dihasilkan AI bisa sangat mengesankan, hal ini masih merupakan area penelitian dan pengembangan yang berkelanjutan. Kompleksitas dan nuansa komposisi buatan manusia mungkin tidak selalu dapat ditiru, dan terdapat elemen subjektif dalam mengevaluasi kualitas dan nilai artistik karya yang dihasilkan AI.
Peluang untuk musik yang dihasilkan AI
Musik yang dihasilkan AI membuka banyak peluang untuk meningkatkan perjalanan kreatif, menyederhanakan komposisi, dan menawarkan saran yang disesuaikan. Dengan menggali kumpulan data musik yang luas, algoritme AI dapat memberikan inspirasi bagi musisi, membentuk melodi, dan menjunjung tinggi warisan musik. Selain itu, AI memfasilitasi keterlibatan individu tanpa latar belakang musik dalam penciptaan musik dan mendorong kemitraan kolaboratif antara manusia dan mesin, mendorong batas-batas komposisi tradisional dan mengeksplorasi wilayah musik yang belum dipetakan.
Alat yang ada seperti Jukedeck dan Amper Music menyederhanakan proses komposisi dan aransemen musik dengan melengkapi komposer dengan musik yang dihasilkan AI yang disesuaikan dengan kebutuhan mereka, sehingga menghemat waktu dan tenaga dalam membuat soundtrack yang dipesan lebih dahulu.
Mengenai pelestarian warisan musik, model AI dapat menangkap esensi dan ciri-ciri genre tertentu dengan meneliti komposisi sejarah dan menghasilkan musik baru yang menganut gaya tersebut.
Platform seperti AIVA dan OpenAIMuseNet memberdayakan pengguna untuk memasukkan parameter atau gaya tertentu dan menghasilkan karya musik orisinal dengan pengetahuan atau pelatihan musik minimal. Hal ini mendemokratisasi penciptaan musik, memungkinkan non-musisi untuk mengambil bagian dalam ekspresi musik.
Tantangan dalam Musik yang Dihasilkan AI
Meskipun demikian, masih terdapat rintangan dan kesulitan dalam bidang musik yang dihasilkan AI yang memerlukan perhatian. Meskipun berpotensi mempercepat penciptaan musik, AI menghadapi berbagai tantangan. Terutama, ada kekhawatiran mengenai kreativitas manusia, karena AI sering kali kesulitan merangkum kekayaan emosional yang ditemukan dalam musik yang diciptakan manusia. Mayoritas algoritme AI untuk musik dibuat untuk menghasilkan komposisi berdasarkan pola atau gaya yang diidentifikasi melalui pembelajaran mesin. Akibatnya, hal ini sering kali menghasilkan musik yang tidak memiliki kedalaman emosi dan daya cipta yang khas seperti musik ciptaan manusia.
Selain itu, teknologi AI saat ini menghadapi kendala karena ketergantungannya pada kumpulan data yang terbatas, sehingga membatasi keragaman musik dan tantangan dalam menangkap ekspresi manusia. Masalah hukum seputar hak cipta semakin memperparah situasi ini, karena kepemilikan dan keaslian menjadi berbelit-belit dengan musik yang dihasilkan oleh AI. Meskipun undang-undang hak cipta bertujuan untuk melindungi pencipta musik asli, perbedaan antara komposisi asli dan komposisi buatan menjadi kabur karena keterlibatan AI. Pemanfaatan algoritme dan kumpulan data pembelajaran mesin untuk pembuatan musik mempersulit penentuan kepemilikan dan orisinalitas, yang menyebabkan perselisihan dan kerumitan hukum.
Masalah etika dan sosial juga muncul. Ada kekhawatiran bahwa musik yang dihasilkan oleh AI dapat mengurangi pentingnya kreativitas manusia dalam proses pembuatan musik, sehingga berpotensi mengurangi ekspresi artistik dan bakat. Selain itu, kemampuan musik yang dihasilkan AI untuk meniru komposisi buatan manusia menimbulkan pertanyaan tentang keaslian dan orisinalitas, khususnya dalam industri musik.
Munculnya teknologi AI generatif menandai transformasi signifikan dalam industri musik, menawarkan peluang dan tantangan berat yang belum pernah terjadi sebelumnya. Seiring dengan kemajuan kita, semakin banyak proyek dan platform terkait musik yang dihasilkan AI bermunculan, dan cukup menarik untuk menyaksikan perkembangan teknologi tersebut.
Penolakan tanggung jawab
Sejalan dengan Percayai pedoman Proyek, harap dicatat bahwa informasi yang diberikan pada halaman ini tidak dimaksudkan untuk dan tidak boleh ditafsirkan sebagai nasihat hukum, pajak, investasi, keuangan, atau bentuk nasihat lainnya. Penting untuk hanya menginvestasikan jumlah yang mampu Anda tanggung kerugiannya dan mencari nasihat keuangan independen jika Anda ragu. Untuk informasi lebih lanjut, kami menyarankan untuk merujuk pada syarat dan ketentuan serta halaman bantuan dan dukungan yang disediakan oleh penerbit atau pengiklan. MetaversePost berkomitmen terhadap pelaporan yang akurat dan tidak memihak, namun kondisi pasar dapat berubah tanpa pemberitahuan.
Tentang Penulis
Zhauhazyn adalah seorang copywriter dan jurusan sosiologi. Terpesona oleh dinamika rumit Studi Sains dan Teknologi, ia mendalami bidang ilmu pengetahuan dan teknologi Web3 dengan hasrat kuat untuk blockchain.
lebih artikel
Zhauhazyn adalah seorang copywriter dan jurusan sosiologi. Terpesona oleh dinamika rumit Studi Sains dan Teknologi, ia mendalami bidang ilmu pengetahuan dan teknologi Web3 dengan hasrat kuat untuk blockchain.
