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【產(chǎn)品簡介】
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今年5月,一個名為“Weird A.I. Yancovic”(古怪AI揚科維奇)的AI軟件,生成了一段模仿邁克爾·杰克遜《Beat it》中樂器音調(diào)的音樂視頻,并發(fā)在了Twitter上面。前幾天,這個AI的開發(fā)者Mark Riedl就收到了國際唱片業(yè)聯(lián)合會的侵權(quán)通知,他們要求要按《數(shù)字千年版權(quán)法》(Digital Millennium Copyright Act)的規(guī)定,Riedl必須刪了該視頻。
Riedl表示自己也不是律師,不得不照做,但是他感覺很委屈。自己的AI軟件生成的其他模仿音樂也并沒有被刪除,那么,他想搞清楚這個視頻對于原作版權(quán)的模仿借鑒,到底在多少程度是對原創(chuàng)版本的侵權(quán)呢?到底何種程度又能算作是真正的原作作品呢?
AI創(chuàng)作音樂的性質(zhì)該如何界定?你認為他是一種和人創(chuàng)作的作品一樣獨特藝術(shù)品,還只是對人類作品的一種拙劣模仿?在AI音樂越來越大行其道的今天,AI音樂的版權(quán)和侵權(quán)問題該如何解決,成為擺在音樂產(chǎn)業(yè)面前的現(xiàn)實難題。
今天我們可以一起聊聊這個有趣的話題。
該認真對待AI音樂了
AI音樂早已不是新鮮事了。簡單來說,音樂旋律的實質(zhì)就是數(shù)字的排列組合,而計算機和人工智能最擅長學習和處理的也正是數(shù)字了。
據(jù)說最早在1957年,就誕生了一首完全由計算機“作曲”的音樂作品《Illiac Suite》,這是由當時的一位美國化學博士Lejaren Hiller在將計算機程序中的控制變量換成音符后,就可以讓程序進行符合規(guī)則的作曲,堪稱數(shù)字音樂和AI音樂的鼻祖。
現(xiàn)在,深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的興起,更是讓AI創(chuàng)作音樂的能力實現(xiàn)指數(shù)級的飛躍。
2016年,研究人員開發(fā)出一個名為“DeepBach” (深度巴赫)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),使用了巴赫創(chuàng)作的352部曲目進行變調(diào),創(chuàng)作出了2503首贊美詩,其中80%用來訓練DeepBach,而剩余20%用來驗證訓練成果。
最終,DeepBach能夠創(chuàng)作出與巴赫風格高度相近的作品。在對包括了400多位音樂家或音樂系的學生的1600多人的測試中,超過一半的人認為這些作品就是巴赫本人的作品,而巴赫本人的作品也僅被75%的人正確識別。
這個成績已經(jīng)非常驚人了。當然我們更知道AI一旦在某一領(lǐng)域有所突破,那就會很快開疆拓土,開掛一般的進化。
2019年,OpenAI發(fā)布了可以進行AI音樂創(chuàng)作的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MuseNet,可以使用10種不同樂器,不同音樂風格,生成長達4分鐘的音樂。MuseNet完全不依賴人類對音樂進行編程,而是使用同GPT-2相同的無監(jiān)督學習技術(shù),通過學習Token來學習和聲、節(jié)奏和風格的模式。只要給定一組音符后,AI就會預測后面出現(xiàn)的音符。
在MuseNet的測試中,當它掌握了不同的風格后,就可以混合生成全新的音樂。比如,研究者提供肖邦夜曲的前6個音符,卻要求MuseNet生成一段流行音樂,并且融合各類樂器,機器就能生成完全融合了肖邦和Bon Jovi兩種風格的音樂。
如此好用的AI生成音樂,怎么能不為音樂產(chǎn)業(yè)所關(guān)注。早在2017年,一家位于盧森堡的AI音樂制作初創(chuàng)公司AIVA和美國的網(wǎng)紅歌手Taryn Southern合作,在YouTube上推出了首張AI專輯《I AM AI》。2018年初,法國作曲家Benoit Carre和索尼的作曲AI Flow Machines合作,發(fā)布了首張專輯《Hello World》,其中包含15首AI參與作曲的歌曲。
中國的AI音樂版權(quán)平臺嗨翻屋,已經(jīng)能夠從幾十萬不同風格、種類的音樂MIDI數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵信息,并通過機器學習算法進行訓練,通過 “小嗨音樂助手”,進行AI音樂的創(chuàng)作和歌曲的識別。而像微軟的AI小冰也早已掌握了歌詞創(chuàng)作和譜曲能力,還舉辦了自己的演唱會。
AI作曲和AI填詞在技術(shù)上已經(jīng)沒有太高的門檻,而且在水平上已經(jīng)可以完勝那些套路式的和弦、編曲,甚至于如果加大數(shù)據(jù)訓練的樣本,甚至可以創(chuàng)作出聲部繁多、編排復雜的音樂來。
現(xiàn)在,一個現(xiàn)實的問題擺在了我們面前,AI創(chuàng)造的音樂可以被視為一種原創(chuàng)的藝術(shù)作品嗎?
創(chuàng)造還是抄襲?AI音樂的艱難自證
先來看人工智能的其他作品能夠成為一種藝術(shù)創(chuàng)作嗎?至少在繪畫界已有先例了。
2018年,一幅由AI創(chuàng)作的畫作《愛德蒙·貝拉米肖像》在佳士得的拍賣會上以 43.25 萬美元的高價成交。這幅畫是由一群法國藝術(shù)藝術(shù)家和人工智能專家,通過對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GAN算法創(chuàng)作完成。盡管這一作品是首次進入拍賣行,還賣出了高價,算是得到了人類藝術(shù)界的“承認”,但也有藝術(shù)評論家認為這是“2018年最無聊的藝術(shù)作品”。
當時,人們爭論的焦點,正是這一AI程序能不能稱之為藝術(shù)家,而這一作品能否被看作是一個藝術(shù)創(chuàng)作的過程。一些人認為,《艾德蒙·貝拉米肖像》不過就是“由其它藝術(shù)家發(fā)明的代碼編輯而成的圖像,在帆布紙上打印出來的數(shù)碼印刷品而已!倍恍┤藙t認為AI的創(chuàng)作過程是一種全新的創(chuàng)造,只要能夠通過藝術(shù)界的“圖靈測試”即可。
而創(chuàng)作這幅畫的AI團隊則認為,如果藝術(shù)家指的是創(chuàng)造圖像的人,那么創(chuàng)作這幅畫的藝術(shù)家就是AI,而如果藝術(shù)家一定是人的話,那么創(chuàng)造它的就是這個團隊。
這樣奇怪的爭論也同樣存在于AI音樂當中。
AI音樂的創(chuàng)作過程,似乎與人類進行創(chuàng)作的過程似乎沒有本質(zhì)差別。AI通過學習大量的數(shù)據(jù)來“培養(yǎng)”自己的樂理知識,通過模型訓練來達成和人一樣的樂感訓練,通過習得的音樂風格再創(chuàng)造,來作出全新的音樂作品。
同樣,我們知道一位音樂人想要創(chuàng)作新的歌曲或者發(fā)行一張專輯,需要經(jīng)歷漫長的學習過程,在創(chuàng)作中也要經(jīng)歷眾多無比艱難的“靈感”時刻,此外還要經(jīng)歷嚴格打磨的制作流程。
我們會將音樂人在創(chuàng)作過程中付出的情感、精力和作品中構(gòu)思和創(chuàng)意,歸之于作者獨特的藝術(shù)創(chuàng)作。而這正是很多人認為人工智能所不具有的特質(zhì)。
不過,一些通過AI創(chuàng)作的藝術(shù)家則認為,AI所創(chuàng)作的音樂,也是要經(jīng)歷一個類似于人類音樂人普遍經(jīng)歷的混亂過程而才能寫出來的,這些音樂歌曲也是對人類曾經(jīng)創(chuàng)作的歌曲、大量的文本信息的學習,而創(chuàng)作出來的,也代表了我們的想法和觀點。
反對“AI音樂是藝術(shù)作品”的人則認為,機器創(chuàng)造的音樂里并沒有包含人的主觀意圖、情感和個人觀點,而只是對大量數(shù)據(jù)學習之后的模仿加工。但是支持的一方則認為,AI作品是否稱得上是藝術(shù)作品,需要從受眾的感受來看待,如果聽眾能夠從中得到與自身感受合拍的主觀享受,來說就可以稱之為一種藝術(shù)作品了。
我們其實可以將問題具體化。AI的創(chuàng)作能力也有高下之別,AI音樂的受眾也有陽春白雪和下里巴人的區(qū)別,AI音樂作品對標的對象也有小白、專業(yè)歌手和音樂創(chuàng)作者。
首先,AI可以低成本、高效率低創(chuàng)作大批量的伴奏音樂,由于這類音樂節(jié)奏簡單,短小精干,對于眾多電視劇、罐頭音樂、廣告、視頻制作來說,是再合適不過的渠道。由于不用高價購買由人類創(chuàng)作的這些批量化音樂,人們似乎對這類AI音樂的“原創(chuàng)性”沒有疑議,足夠便宜就可以了。
其次,對于大多數(shù)普通的音樂欣賞者來說,他們并不總是需要原創(chuàng)性很高的作品,而只是在健身、休息的時候,需要相似度很高的情緒相關(guān)的音樂。而AI在創(chuàng)作這類包含各種情境和情緒的音樂流,其實是非常擅長的。
此外,對于AI原創(chuàng)的威脅性問題,我們應該這樣來看到。AI自身并不會“主動”去爭這個“原創(chuàng)藝術(shù)家”的名號,爭風吃醋的還是人類自己。高產(chǎn)的AI創(chuàng)作者只不過是極大地降低了音樂制作的門檻,使得很多門外漢都來搶音樂創(chuàng)作的飯碗。這可能才是音樂藝術(shù)家們不爽的地方。
反過來,藝術(shù)家們其實正可以用AI技術(shù)來增強自己的作曲作詞的能力。就像當年的音樂人接受了合成器一樣,現(xiàn)在也可以接受AI對于創(chuàng)作的創(chuàng)意輔導,音樂人可以在AI創(chuàng)作的基礎(chǔ)上加入自己獨特的部分,來構(gòu)成全新的音樂。各大唱片公司已經(jīng)開展這方面的嘗試了。
現(xiàn)在我們看到AI在完整的流行音樂的創(chuàng)作上,還存在著一些套路化的痕跡(其實,人類創(chuàng)作的流行曲也存在類似討論),也還需要人類音樂家進行潤色、修改。
但我們不得不面對這樣一個可能,當有一天一首AI創(chuàng)作歌曲沖進流行音樂榜的前幾名,但人們在不知情的情況下,并不能分別這是人類創(chuàng)作還是AI創(chuàng)作的?這個時候,我們該不該承認AI也稱得上一位“藝術(shù)家”了嗎?
AI原創(chuàng)音樂“合法”轉(zhuǎn)正的邊界何在?
隨著AI音樂在商業(yè)領(lǐng)域越來越多的應用,另一個不容忽視的問題擺在我們面前,AI生成的音樂可以擁有版權(quán)嗎?
AI音樂的算法是由人來編寫的,但是AI音樂的創(chuàng)作,卻是由算法自己來實現(xiàn)的。這就如同老師教會了學生作曲的技巧,學生經(jīng)過一番學習后自己譜出了曲子,那么這首曲子自然不能算在老師的頭上,但關(guān)鍵是現(xiàn)在這個學生不是人類,而是AI算法。
但是,AI算法是無法申請到原創(chuàng)版權(quán)的。從當前各國的版權(quán)相關(guān)的法律規(guī)定來說,原創(chuàng)作品必須是由人來創(chuàng)作,而申請版權(quán)的主體也必須得是公民、法人或非法人組織。正如我們之前提過的AI發(fā)明申請專利權(quán)的困境一樣,AI音樂同樣也存在版權(quán)歸屬困境的問題。
目前的權(quán)宜之計自然就是,即使是AI創(chuàng)作的音樂,那么版權(quán)應該要算在編寫AI算法的發(fā)明人頭上,或者相關(guān)的組織機構(gòu)上面。
“暫時性”解決版權(quán)歸屬的問題之后,如果AI是對有版權(quán)音樂的一種學習和模仿,那么如何來認定是否存在侵權(quán)呢?
正如開篇提到的Mark Riedl和他開發(fā)的“Weird A.I. Yancovic”,它的實現(xiàn)方式是利用GPT-2和XLNET這兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對現(xiàn)有歌曲的音節(jié)和旋律進行模仿生成,并曲調(diào)匹配上原創(chuàng)的歌詞進行創(chuàng)作。這其實是有點“二次創(chuàng)作”的味道。
現(xiàn)在爭論的焦點就在于,Riedl的AI軟件在對一首歌曲進行“二次創(chuàng)作”前,是否要爭得作品版權(quán)方的同意?AI創(chuàng)作出帶有全新風格或內(nèi)容的音樂作品,是否可以被“合理的使用”呢?
這里所謂“合理的使用”意思是不會為這些AI音樂去申請所謂版權(quán),也自然不會從中獲利,而只是作為一個個人娛樂化的作品獲得公開展示的機會。
Riedl的這一作品中確實存在問題,因為其中植入了帶有明顯的原版旋律的曲調(diào),但如果AI軟件創(chuàng)作的是一個全新曲調(diào)的話,那么似乎就沒有什么好指責的地方了。
當然,外界存在著更深層的爭論。一種認為AI只要是對有版權(quán)的原創(chuàng)音樂進行學習,并且還沒有支付版權(quán)費,也沒有經(jīng)過版權(quán)所有者的同意,那么這種應用就是一種侵權(quán)。反對者認為,如果過分要求AI對于原創(chuàng)音樂學習中的版權(quán)保護,那簡直是過于吹毛求疵了,況且人類音樂家也做不到所有聽過的音樂都是經(jīng)過授權(quán)的。
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