今年早些时候,英国广播公司的一篇文章提出了这样一个问题:人工智能(AI)是否已经写出《No. 1 hit》?如果是这样的话,“这是否意味着艾德·希兰(Ed Sheeran)可能很快就会失业?”就像许多关于 AI 的新闻一样,这篇文章的标题很有误导性,因为它承诺计算机即将能像 Dua Lipa 那样创作作品。然而,在现实中,这种技术并不完全存在:一些关于“AI 生成音乐”的报道——就像 BBC 的文章中描述的,或者像《这张滑板朋克专辑是由 AI 创作的》——是夸大其词的,事实上那些所谓 AI 生成的音乐,人类做了很多创造性的工作。关于音乐家让位机器人的令人窒息的问题,告诉我们更多的是关于我们在文化上的焦虑,而不是我们在科技上所达到的高度。

它是如何运作的,它能做什么?

“在人工智能领域有很多哗众取宠的东西。”艺术家和理论家马特·德里哈斯特(Mat Dryhurst)说。他目前正在与著名电子音乐家霍莉·赫恩登(Holly Herndon)在“Spawn”——他们称之为“AI 婴儿”——项目上进行合作。目前,他们正在对 Spawn 进行训练。这是一种神经网络,通过“消化”接受的音频文件来创作自己的音乐,这些音频大部分是来赫恩登自己的音乐,也包括从在二人家乡柏林举行的“训练仪式”中收集的声音。这些仪式都是现场表演:赫恩登、德里哈斯特及他们的合作者和观众与 Spawn 互动,Spawn 通过听取他们的声音来学习。

“在我们的实践中,我们引以为豪的部分是在研究层面上意识到了一些事情,这通常比流行的新闻消费要早许多年,”德里哈斯特继续说道。“当然,你可能会陷入一种偏执的状态,‘哦,他妈的,这将会非常糟糕。’事情并不总是这样的。”

对我们大多数人来说,我们不仅没有关于人工智能将如何影响我们的答案——我们甚至没有提出正确的问题。的确,我们正处于“地震”的边缘,但我们中的许多人还没有真正理解它。对于德里哈斯特和·赫恩登来说,必须要有知情权;他们认为艺术家应该站在这场技术革命的前沿。德里哈斯特说:“在这个挑战中,人们正在等待来自谷歌或 Facebook 的消息,告诉他们 AI 将如何在音乐或文化中发挥作用。”他解释说,他和赫恩登正在进行他们自己的干预,探索其他可能性,而不是“未来机器学习算法会把听起来像 trap 音乐的 muzak 吐出来”。

“重要的是要了解它是如何运作的,以及它能做什么,这样我们就能在它发展的过程中拥有一个声音,以及它周围的道德规范。” 赫恩登说,“为了写出我们自己的关于这项技术可能更准确的叙述,你必须了解它是如何运作的。”

对于赫恩顿和德里哈斯特来说,目前最重要的事情是对 Spawn 进行训练。人工智能从我们提供的数据中学习——我们的干预将决定它的发展。当我们沉迷于 AI 的创造性未来时,技术却在反顾过去。今年早些时候,赫恩顿在对一个名叫 Yona 的 AI“歌手”进行采访时,这个 AI“歌手”对她说:“我被人类行为的模拟所影响。”

这是人类和计算机之间的对话,永远是一种合作

Yona 的创造者是Ash Koosha,他是一位电子音乐家,在职业生涯中投入了大量的精力,试图理解人工智能将如何影响我们的创造性未来。这位伊朗驻伦敦的音乐创作者将 Yona 描述为“Auxuman”(或“辅助人类”):她是由生成软件创造的歌词和旋律的顶点。和赫恩登和德里哈斯特一样,Koosha 也提到了艺术家参与人工智能发展的重要性。“人工智能已经是音乐产业的一个活跃部分,通过音乐发现算法来获得建议。”Koosha 解释道。“在音乐中,人工智能的创造性部分是建立在不规定音乐是什么,或者我们应该复制或自动化的基础上,这是非常重要的。”

在谷歌方面,从事艺术机器学习开发的研究人员意识到音乐家可能对自动化产生的焦虑,并热衷于强调人工智能如何被用来创造令人兴奋的新工具(而不是完全取代艺术家)。就研究科学家 Douglas Eck 领导的 Magenta 项目而言,这意味着探索 AI 如何为新乐器和声音提供动力。NSynth 是由 Magenta 团队设计的乐器,它融合了不同现有乐器的声音,创造出全新的声音。“我们正在尝试构建某种机器学习工具,为音乐家提供表达自己的新方式,”Eck 在一部关于该项目的电影中解释道。

在诺丁汉,Sevenism 就是这样一位艺术家,他利用 NSynth,在他的 Bandcamp 页面中加入了有氛围、质感的梦幻般的专辑,他以大约每周一次的速度更新。他说,与人工智能合作,可以让他加速自己的练习,而且还能让他在计算机创造的声音中加入人性元素——这是一种双向交流。“这些声音不仅仅是分层的。”他说,“我觉得令人兴奋的是,有些是不可能的——比如,吉他的音质和猫的哭声。在我的作品中,我将这些声音重新人性化,与它们一起即兴创作,让一些情感共鸣,并与其他世俗交融。”

对于 Sevenism 来说,至少在某种程度上,打开自己与人工智能的合作意味着找到一种方法,让它更接近于创造没有自我的音乐的理想。“最近,我对相互依赖/西方的个人主义/自恋感兴趣——在音乐中放弃身份认同。” 他解释说,“把控制权交给人工智能使得这种情况在某种程度上发生了,但我意识到我的选择会渗透到音乐中,不过它是间接的。”

这样的想法有一种乌托邦式的感觉——它可以让我们从所有权或“天才”的概念中解放出来。“再一次,我们知道,这是人类和计算机之间的对话,而不是像在反乌托邦科幻小说中那样,处在电脑控制的单边关系中,这是一种解脱。”正如 Sevenism 所说,“这将永远是一种合作。”

AI 音乐的发展是一种自然的艺术进步

比这种无自我的想法更进一步的,是瑞典制片人丹尼·卡尔松(Daniel M Karlsson)。他是超人类主义的信徒(人类可以在技术的帮助下进化到一个新的潜能水平)。卡尔松主要使用现场编码语言 TidalCycles,其结果,正如他在 2017 年的专辑《Expanding and overwriting》中所做的那样,是一种自由自在、好玩的网络旋风。节拍匆匆而摇摇欲坠,旋律在其周围折叠,并且白噪音洒落在表面上。正如他在 Bandcamp 上描述的那样,这是“新世界的新音乐”。

对卡尔松来说,人工智能音乐的发展是一种自然的艺术进步,任何可能因被这样的过程“取代”而感到焦虑的人,都是出于错误的原因创作音乐。“我一点也没感到受到人工智能的威胁,”他在一封电子邮件中说。“我创作的音乐是它自己的奖赏。如果我一直在为它付钱,我怀疑我的音乐会听起来像它的方式。我认为,如果你在如何制作音乐方面优化货币收益,那么你做错了。人类的长期目标必须是后稀缺。从中期来看,我会说抓住生产资料。如果你担心在某种程度上被取代,那么就爬上抽象的阶梯,试着用你自己的方式来代替你自己。获得新技术在很多方面都是有回报的。”

这是一场技术革命,也是一种艺术革命

这种关于与机器和谐共同创造的乌托邦式思维方式——与我们听到的“被替换”的通常说法相反——有点让人想起完全自动化的技术爱好者的想法。FALC 是一种乐观的说法,当机器取代了社会的体力劳动,而不是让人类变得多余时,它将把我们从资本主义的束缚中解放出来,引领我们进入一个幸福、充实的“后工作社会”。从音乐上来说,我们有可能实现一个类似的梦想吗?一个艺术家不是被裁掉的,而是实际上被提升了,并且从对金融的关注中解放出来?(哈德斯菲尔德大学的保罗·沃林斯基(Paul Wolinski)在 2017 年发表了一篇论文,阐述了“完全自动化的奢侈品构成”这一术语,探讨了乌托邦式的想法如何应用于自动的歌曲创作。)

如果说有什么是显而易见的,那就是,在努力解决这些问题的过程中,整个社会都远远落后于这些正在掌控这个新时代的艺术家们。“一些研究人工智能经济学的研究人员认为,这可能导致下一次工业革命,创造新的就业类别。”赫恩登说。“其他研究人员认为,这将取代整个社区的工作。我认为答案介于两者之间。让我感到困扰的是,我们的政治没有准备好应对它。如果你与扎克伯格一起观看 Facebook 听证会,你会听到国会在一些非常基本的概念上蹒跚而行。当我想到那些围绕着 AI 立法的同一群人时,这让我很紧张。这将是一个戏剧性的全球政治问题——它已经存在。”

与人工智能工作的艺术家交谈最吸引人的是了解他们在其中看到的所有潜在的未来。这是一场技术革命,也是一种艺术革命;它发掘了计算机的创造性潜能,也向我们揭示了讲故事的人类力量,并让我们抓住自己的叙述。

“人类创意的新时代即将开始”

德里哈斯特将人工智能比作人们用来预测未来的古代占卜井的实践,“人们会看着一口井,看看他们想看什么。”他指出,如今人们在讨论新技术时也会做同样的事情。“如果这是一个参与的机会,一个人发表他们的偏见,还有两个,有一些好的想法来重组我们的文化——这是非常受欢迎的。不要和炒作牵涉,但要认真对待,看看这是不是一个机会。”

对于那些已经在盯着人工智能水晶球的音乐家们来说,未来似乎充满希望。“我不认为机器会在创意领域占据人的位置,”Ash Koosha 说。“它们将增强我们的力量,并推动我们提出机器尚未学习的新想法。这将把我们推向一个全新的文明水平。”

那些渴望人工智能黎明的人,相信 Koosha。年轻的艺术家们没有意识到“真正的成功/成就来自创造新事物,而不是成为‘下一个蕾哈娜’。人类将永远能够创造新的,因为意图和自我意识。机器总是会执行它们被训练去做的事情(一个可以学习的现有创造物)。换句话说,如果我们为它做好了充分的准备,人工智能将迫使我们去问自己存在的问题,这只会驱使我们去改进,并记住我们自己的潜能。或者,正如 Koosha 所言:“人类创意的新时代即将开始。”

【数字叙事 原作:Aimee Cliff;编译:Lighting】

4 评论

  1. […] 随着人工智能技术的发展,AI 创作在音乐领域越来越有影响力,特别是生成对抗网络(GAN)的诞生使程序达到了新的高度,比如丹尼·卡尔松的 TidalCycles,Sevenism 的 NSynth,霍莉·赫恩登的 Spawn,Ash Koosha 的Yona……音乐家们正在跟他们的 AI 伙伴一起推动一场音乐创作的革新。这场革新以发掘计算机的潜能来增强音乐家的创造力,同时赋予工具以辅助创作者的角色。 […]

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  2. […] 论文标题名为《锻造新世界:具有链式生成对抗网络的高分辨率合成星系》。从中,我们看到,研究团队采用的机器学习系统核心是生成对抗性网络(GAN),这是一种由两部分——产生样本的生成器与试图区分生成样本和真实样本的鉴别器——组成的神经网络。我们此前报道过,GAN 目前已应用于很多领域,甚至用于绘画、写诗和作曲。 […]

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  3. […] 人工智能如今已经成为音乐产业的一个活跃部分。作为先驱者,Koosha 投入了大量的精力,试图理解人工智能将如何影响人类的创意。他认为,在音乐中,人工智能的创造性部分是建立在不规定音乐是什么的基础上的。Koosha 出生在伊朗,目前在伦敦生活。他曾在虚拟现实中举办过现场演唱会,展示没有边界的世界。 […]

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