Mga Oportunidad at Hamon ng AI sa Musika sa 2024
Sa madaling sabi
Tingnan ang mga pagkakataon at hamon ng AI Music, at ang kasalukuyan at potensyal nitong mga aplikasyon sa loob ng industriya ng musika.
Isang taon na ang nakalipas, noong Abril 2023, hinimok ni Grimes ang kanyang mga tagahanga na gamitin ang kanyang boses sa paggawa ng mga kanta sa pamamagitan ng kanyang website, Elf.Tech. Ang AI platform ay nagbibigay-daan sa mga user na malayang mag-upload ng kanilang mga vocal at i-synthesize ang mga ito sa istilo ng artist.
Si Grimes, sa kanyang tweet na nagbubunyag ng software, ay nagpahayag ng kanyang pagpayag na gamitin ang kanyang boses nang malaya, na itinatampok ang kanyang kalayaan mula sa mga label at legal na limitasyon. Masigasig niyang tinanggap ang kumbinasyon ng pagkamalikhain ng tao at potensyal ng makina, na nagsusulong para sa bukas na pagbabahagi ng sining at nakakagambala sa mga kumbensyonal na paradigma sa copyright.
Gayunpaman, hindi lahat ng musikero ay tinanggap ang pangunahing pagsasama ng AI sa industriya. Sa parehong buwan nang inanunsyo ni Grimes ang kanyang AI software na nagpapagana ng pakikipagtulungan sa kanyang mga tagahanga, noong Abril 2023, nagsagawa ng legal na aksyon ang Universal Music Group kasunod ng viral na tagumpay ng AI collaboration sa pagitan ni Drake at The Weeknd na tinatawag na "Heart on My Sleeve," na binabanggit ang mga alalahanin sa intelektwal na ari-arian .
Ang AI-generated music ay nag-aalok sa mga artist ng pagkakataong galugarin ang mga bagong paraan ng paglikha ng musika, na binabago hindi lamang ang proseso ng paggawa ng musika kundi pati na rin kung paano ito ginagamit at ibinabahagi. Ang mga kilalang tao sa industriya ng musika, tulad nina Grimes at Brian Eno, ay tinanggap na ang potensyal nito. Gayunpaman, tulad ng karamihan sa mga inobasyon, ang musikang hindi gawa ng tao ay nakakuha ng parehong pagbubunyi at pagpuna.
Sa artikulong ito, nilalayon naming komprehensibong saklawin ang tema ng musikang binuo ng AI. Tingnan natin ang mga pagkakataon at hamon na ipinakita ng teknolohiya. Ang kasalukuyan at potensyal na aplikasyon nito sa industriya ng musika.
Ginagawa ang musikang binuo ng AI sa pamamagitan ng paggamit ng mga teknolohiya ng AI, paggamit ng mga algorithm at mga modelo ng machine learning (ML). Ang mga sistemang ito ay sinanay sa makasaysayang data ng musika, na sumasaklaw sa mga kanta mula sa iba't ibang genre na nilikha ng mga tao sa buong kasaysayan. Ang rich input na ito ay nagbibigay-daan sa mga AI system na suriin at makita ang mga pattern na likas sa musika.
Kasunod nito, AI ay may kakayahang gumawa ng mga musikal na piyesa na gayahin ang istilo, istraktura, at iba pang katangian ng musikang nilikha ng tao bago ang paglitaw ng AI. Ang prosesong ito ay nagsasangkot ng pagsasanay sa mga modelo ng ML sa malawak na mga dataset ng dati nang umiiral na musika, na nagbibigay-daan sa kanila na matutunan ang mga salimuot ng mga pattern, istruktura, at istilo ng musika.
Sa yugto ng pagsasanay, ang mga modelong ito ay nakakakuha ng mga insight sa pamamahagi ng mga pattern ng musika, na sa kalaunan ay ginamit nila upang makabuo ng mga bagong komposisyon. Maaari silang gumamit ng mga pamamaraan tulad ng interpolation at extrapolation upang gumawa ng mga variation ng mga kasalukuyang komposisyon, na kumukuha mula sa kanilang natutunang kaalaman sa mga pattern ng musika.
Higit pa rito, maaaring ilapat ang mga diskarte sa post-processing tulad ng harmonization, pagsasaayos ng ritmo, at pagbuo ng melody upang mapahusay at pinuhin ang nabuong musika. Ang multi-faceted na diskarte na ito ay nagbibigay-daan sa AI na gumawa ng mga tono na tumutugma sa mga partikular na genre o istilo, na nagpapayaman sa musical landscape na may mga makabagong likha.
Ilang diskarte sa musikang binuo ng AI
- Ang mga modelong nakabatay sa parameter ay bumubuo ng musika batay sa predefiMga opsyon tulad ng key, tempo, ritmo, at melody. Ang mga parameter na ito ay gumagabay sa proseso ng komposisyon at nagbibigay-daan para sa pagmamanipula upang magpakilala ng mga variation.
- Ang mga text-based na modelo, sa kabilang banda, ay bumubuo ng musika gamit ang textual o simbolikong representasyon. Sinusuri nila ang mga pattern at istruktura sa loob ng teksto upang lumikha ng mga melodies, harmonies, at ritmo. Kasama sa mga karaniwang pamamaraan ang mga paulit-ulit na neural network (RNN) o mga modelo ng transformer.
- Gumagamit ang mga visual-based na modelo ng mga visual na representasyon tulad ng sheet music o piano roll upang makabuo ng musika. Sa pamamagitan ng pagsusuri sa mga visual na pattern at ugnayan sa mga tala, ang mga modelong ito ay gumagawa ng mga bagong komposisyon.
Mahalagang tandaan na habang ang musikang binuo ng AI ay maaaring maging kahanga-hanga, nananatili itong isang lugar ng patuloy na pananaliksik at pag-unlad. Ang pagiging kumplikado at mga nuances ng mga komposisyon na nilikha ng tao ay maaaring hindi palaging ginagaya, at mayroong isang pansariling elemento sa pagsusuri sa kalidad at artistikong halaga ng mga gawang binuo ng AI.
Mga pagkakataon para sa musikang binuo ng AI
Ang musikang binuo ng AI ay nagbubukas ng napakaraming pagkakataon para mapahusay ang malikhaing paglalakbay, gawing simple ang komposisyon, at mag-alok ng mga naka-customize na mungkahi. Sa pamamagitan ng pagsasaliksik sa malawak na mga dataset ng musika, ang mga algorithm ng AI ay maaaring magbigay ng inspirasyon para sa mga musikero, hubugin ang mga melodies, at itaguyod ang pamana ng musika. Higit pa rito, pinapadali ng AI ang paglahok ng mga indibidwal na walang background sa musika sa paglikha ng musika at pinalalakas ang mga collaborative na partnership sa pagitan ng mga tao at mga makina, na nagtutulak sa mga hangganan ng tradisyonal na komposisyon at naggalugad ng mga hindi pa natukoy na teritoryo ng musika.
Ang mga kasalukuyang tool tulad ng Jukedeck at Amper Music ay pinapa-streamline ang komposisyon ng musika at mga proseso ng pag-aayos sa pamamagitan ng pagbibigay sa mga kompositor ng musikang binuo ng AI na iniayon sa kanilang mga kinakailangan, kaya nakakatipid ng oras at pagsisikap sa paggawa ng mga pasadyang soundtrack.
Tungkol sa pangangalaga ng musikal na legacy, makukuha ng mga modelo ng AI ang kakanyahan at katangian ng mga partikular na genre sa pamamagitan ng pagsusuri sa mga makasaysayang komposisyon at pagbuo ng bagong musika na sumusunod sa mga istilong iyon.
Mga platform tulad ng AIVA at OpenAIAng MuseNet ay nagbibigay ng kapangyarihan sa mga user na mag-input ng mga partikular na parameter o istilo at bumuo ng mga orihinal na piraso ng musika na may kaunting kaalaman sa musika o pagsasanay. Ginagawa nitong demokrasya ang paglikha ng musika, na nagpapahintulot sa mga hindi musikero na makibahagi sa pagpapahayag ng musika.
Mga Hamon sa AI-Generated Music
Gayunpaman, nagpapatuloy ang mga hadlang at kahirapan sa loob ng domain ng musikang binuo ng AI na nangangailangan ng pansin. Sa kabila ng potensyal nito para mapabilis ang paglikha ng musika, nakakaharap ang AI ng iba't ibang hamon. Pangunahin, nariyan ang pag-aalala tungkol sa pagkamalikhain ng tao, dahil ang AI ay madalas na nagpupumilit na i-encapsulate ang emosyonal na kayamanan na matatagpuan sa musikang nilikha ng mga tao. Ang karamihan ng mga algorithm ng AI para sa musika ay ginawa upang makagawa ng mga komposisyon na nakabatay sa mga pattern o istilong natukoy sa pamamagitan ng machine learning. Dahil dito, madalas itong nagreresulta sa musikang kulang sa emosyonal na lalim at pagiging mapag-imbento na katangian ng musikang nilikha ng tao.
Bukod dito, ang kasalukuyang teknolohiya ng AI ay nakakaranas ng mga hadlang na nagmumula sa pag-asa nito sa mga limitadong dataset, na nagreresulta sa pinaghihigpitang pagkakaiba-iba ng musika at mga hamon sa pagkuha ng ekspresyon ng tao. Ang mga legal na isyu na nakapaligid sa mga copyright ay higit na nagpapalubha sa sitwasyon, dahil ang mapag-unawang pagmamay-ari at pagiging tunay ay nagiging kumplikado sa musikang binuo ng AI. Bagama't nilalayon ng batas sa copyright na pangalagaan ang mga orihinal na tagalikha ng musika, ang pagkakaiba sa pagitan ng orihinal at nabuong mga komposisyon ay lumalabo sa pagkakasangkot ng AI. Ang paggamit ng mga algorithm sa pag-aaral ng machine at mga dataset para sa pagbuo ng musika ay nagpapalubha sa pagpapasiya ng pagmamay-ari at pagka-orihinal, na humahantong sa mga legal na hindi pagkakaunawaan at pagiging kumplikado.
Lumalabas din ang mga etikal at panlipunang alalahanin. May pangamba na ang musikang binuo ng AI ay maaaring mabawasan ang kahalagahan ng pagkamalikhain ng tao sa proseso ng paggawa ng musika, na posibleng makabawas sa artistikong pagpapahayag at talento. Bukod pa rito, ang kapasidad ng musikang binuo ng AI na tularan ang mga komposisyon na nilikha ng tao ay naglalabas ng mga katanungan tungkol sa pagiging tunay at pagka-orihinal, partikular sa loob ng industriya ng musika.
Ang pagdating ng generative AI technology ay nagmamarka ng isang makabuluhang pagbabago sa industriya ng musika, na nag-aalok ng mga hindi pa nagagawang pagkakataon at mabigat na hamon. Habang sumusulong tayo, lumalabas ang dumaraming bilang ng mga proyekto at platform patungkol sa musikang binuo ng AI, at medyo nakakapanabik na panoorin kung saan nagbabago ang teknolohiya.
Pagtanggi sa pananagutan
Sa linya na may Mga alituntunin ng Trust Project, pakitandaan na ang impormasyong ibinigay sa pahinang ito ay hindi nilayon at hindi dapat bigyang-kahulugan bilang legal, buwis, pamumuhunan, pananalapi, o anumang iba pang paraan ng payo. Mahalagang mamuhunan lamang kung ano ang maaari mong mawala at humingi ng independiyenteng payo sa pananalapi kung mayroon kang anumang mga pagdududa. Para sa karagdagang impormasyon, iminumungkahi naming sumangguni sa mga tuntunin at kundisyon pati na rin sa mga pahina ng tulong at suporta na ibinigay ng nagbigay o advertiser. MetaversePost ay nakatuon sa tumpak, walang pinapanigan na pag-uulat, ngunit ang mga kondisyon ng merkado ay maaaring magbago nang walang abiso.
Tungkol sa Ang May-akda
Si Zhauhazyn ay isang copywriter at sociology major. Nabighani sa masalimuot na dynamics ng Science and Technology Studies, malalim ang kanyang pinag-aralan sa larangan ng Web3 na may taimtim na pagnanasa para sa blockchain.
Mas marami pang artikulo
Si Zhauhazyn ay isang copywriter at sociology major. Nabighani sa masalimuot na dynamics ng Science and Technology Studies, malalim ang kanyang pinag-aralan sa larangan ng Web3 na may taimtim na pagnanasa para sa blockchain.
