Variant Fund:人工智能音乐能做什么和不能做什么?
站长之家(ChinaZ.com) 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。」
AI视频流编辑工具Capturelab 可自动化抓取直播亮点
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