文|Alter

网易云音乐正式向港交所递交了IPO招股书，除了阐述营收、月活、社区、原创音乐等维度的数据，提及最多的关键词就是科技和技术，“提高技术能力”也被纳入募集资金的主要用途之一。

早在半年多前的网易未来大会上，网易就借机首发了AI原创单曲《醒来》。有不少网友在网易云音乐评论区称听出了邓紫棋和周深的绝绝子结合体，一开口又有点像张韶涵，还有网友直接“吹起彩虹屁”：“简直是音乐人要失业的节奏。” 

自从第四次人工智能浪潮兴起，“AI让人失业”的操作便比比皆是。2016年前后就有媒体利用AI写作，随后衍生出了各种各样的AI主播；B站上一度流行起AI续写小说的桥段，创作出了诸葛亮开战斗机、庄子研究“三体”的脑洞故事；即使是在音乐领域，虚拟偶像洛天依都有了站姐……

只是深究以往的案例，几乎都有着清晰的“人工”痕迹。当《醒来》为代表的AI作品开始以假乱真，网易云音乐等音乐平台开始推崇新科技的时候，是否预示着音乐人即将走向失业的边缘？

01 音乐人“领跑”失业？

关于音乐人的“饭碗危机”，早已不是什么新鲜话题。

2016年的时候，索尼计算机科学实验室的DeepBach项目就曾仿照巴赫的风格创作曲目，连专业的音乐家都误认为这就是巴赫的作品。

法国计算机科学家Pierre Barreau创造的AI作曲应用Aiva，可以根据需求创作不同风格的音乐，甚至可以根据图画信息进行作曲，并在2017年被“法国及卢森堡作曲家协会”吸纳为首个非人类会员。

就在几个月前，防弹少年团所属的Big Hit娱乐向一家名为Supertone初创企业注资40亿韩元，原因是这家AI语音企业可以创造出“无法区别于真实人类的、超逼真、富有表现力的声音”。Big Hit娱乐希望在防弹少年团“不在场”的情况下，为粉丝们提供个性化、私人化的语音内容服务。

仅仅是这些被熟知的案例，AI在音乐界的进展不可谓不惊人：最初还只是在作曲方面以假乱真，然后借助语音技术进入到了“模唱”阶段，最后可以独立作词作曲甚至有了难以分辨的“人声”。

不过，音乐人们似乎可以稍稍松口气，用AI取代音乐人并不在一些玩家的思考范围内，更多的意图或许在于技术上的练兵。

比如《醒来》的幕后团队网易伏羲，在作词方面自主研发了有灵智能创作平台，利用大规模预训练的语言模型GPT-2实现了端到端的歌词生成。用户如果以“雪”作为标签，AI算法会自动推荐与“雪”相关的场景、意象、画面，来保证歌词生成得到更好质量；用户甚至可以只输入一段自己的故事，在AI的辅助下转换为专属歌词。

在作曲和编曲方面，网易伏羲自主研发了一套旋律生成算法和智能编曲引擎，15-30秒就能生成一首出版级歌曲，而相同质量的人工编曲，市场价格在1-1.5万元。同时建立了一个庞大的歌唱合成库，涵盖古风、流行、电子、民谣等主流华语音乐风格。

所幸网易伏羲并没有“出道”的计划，《醒来》只是一个小彩蛋，在网易内部扮演的仍是“技术中台”的角色，一个服务对象是游戏，比如《逆水寒》《倩女幽魂》等爆款游戏的音频开发；另一个服务对象就是文娱，即深耕音乐赛道的网易云音乐。

02 AI曾是行业变量

即便没有和音乐人抢饭碗的意思，AI对音乐圈的影响仍然不可小觑。

2009年豆瓣正式推出了豆瓣FM，不同于酷狗等音乐点播平台，豆瓣FM的特色是算法推荐，时间上比以算法横扫互联网的今日头条，整整早了三年。

到了在线音乐多方混战的阶段，表面上的战况是轰轰烈烈的版权战，深层次的变量其实是算法，直接左右了后来腾讯音乐和网易云音乐“二分天下”的市场格局，并深度影响了用户的听歌习惯。

最初的较量是曲库的争夺，在线音乐平台可以通过播放量判别热门和冷门音乐，这样在线音乐平台就不再盲目下注，可以优先购买用户真正喜欢的曲目。正如后来大家所熟悉的：一些平台看似在版权上占据了相对优势，却未能利用规模优势碾压对手，算法在其中有着不可或缺的贡献。

除了商业竞争中的深度参与，算法的核心价值在于个性化推荐。

豆瓣FM等早期平台采用的是协同过滤算法，即用户A和用户B听了同样的歌曲，算法会把他们视为相似用户，然后把用户A听过的其他歌曲推荐给用户B。但协同过滤算法只是根据用户行为进行推荐，准确性难免不尽如人意。

网易云音乐代表的在线音乐平台采用了基于标签簇的推荐算法，利用算法抽取歌词和音乐的特征，给每一首歌都打上多个标签，然后通过标签理解歌曲的内容，再将其匹配给最合适的听众。

同时为了规避用户只收听某个特定类型的歌曲而陷入“听歌茧房”的问题，网易云音乐在算法中加入了扰动因素，主动推荐用户平时不太接触的风格，并将歌单细分为治愈、怀旧、清新等13个类型，再根据用户的喜好推荐特定情绪类型的音乐。

正是算法推荐的规模化应用，不同音乐平台的用户群体进一步分化，避免了整体市场陷入同质化的无序竞争。根据交银国际2020年中期发布的报告，网易云音乐的内容增长策略更偏UGC，而腾讯音乐擅长以PGC为主的长音频制作，二者的用户付费率在2020年分别为8%和7.7%，内容风格和用户粘性都存在明显的差异化。

其实被算法拯救的恰恰还有音乐人，得益于算法推荐将音乐情绪和用户情绪的连接，处于“长尾市场”的冷门歌曲开始被推荐、被收听、被记住，原本话语权高度集中的音乐市场早已被看不见的算法打破，那些处在腰部尾部的音乐人终于被看见。

03 音乐的“零界时代”

厘清了音乐和算法的机缘，AI可能并不是音乐人的宿敌。

在过去很长一段时间内，音乐都是一个高门槛的游戏：只有少数经过专业训练的人才有玩音乐的资格，消费者对于音乐作品只能被动接受，而且哪怕是声名显赫的艺术家也有创意枯竭的时候……人工智能对音乐的影响，可能不在于是否抢夺了音乐人的生存机会，而是对整个音乐产业链的冲击。

这一点从巨头们整齐划一的动作中就能看出。

网易云音乐在2020年战略投资了AI音乐公司AIVA，双方将合作的重点放在了AI辅助音乐创作领域；腾讯AI Lab推出了AI数字人“艾灵”，可以通过用户提供的关键词自动生成歌词并演唱；深耕短视频赛道的字节跳动收购了音乐创业公司Jukedeck，以资本并购的方式进军AI作曲；2020年的国际音频检索评测大赛中，网易云音乐音视频实验室凭借领先的 “旋律抽取”技术夺得世界冠军......

科技巨头们的频繁布局，意味着音乐的围墙正在被推倒，即将到来的是生产力被重构的“零界时代”。

比如AI辅助音乐创作。当音乐人为灵感而头秃时，或许可以利用AI创作引擎输入调号、节拍等参数，先让AI打头阵创作一段音乐，再从中找出和自己情绪相符的片段，作为灵感的迸发点，以此降低创作的时间成本。

至少就目前来说，类似的音乐创作引擎并非遥不可及。就像网易伏羲已经打造了智能创作平台、旋律生成算法、智能编曲引擎和歌唱合成库，是否进一步沉淀为音乐创作引擎，剩下的只是市场需求的挖掘。

比如音乐消费的“C2M”定制化。对于大多数普通用户而言，第一需求可能并非原创音乐内容，而是和情绪吻合的音乐，目前AI已经非常擅长基于情境和情绪的音乐创作，为用户定制音乐不失为一种可行的方向。

如同电商市场流行的柔性生产，音乐市场似乎也可以根据对用户需求，预测下一波可能的流行风格，然后为音乐人提供精准的创作引导，进行定制化创作，以一种全新的机制孵化下一个周杰伦、林俊杰。

再比如释放音乐“玩”的价值。借鉴当年合成器对音乐产业的推动，AI的辅助创作将进一步降低门槛，促使一大批音乐爱好者进阶为音乐创作者，让“玩音乐”成为一种越来越大众化的兴趣爱好。

这可能是音乐平台激活社区氛围、找到更大想象空间的新法门，至少网易云音乐已经推出了“爆改歌词”的玩法，未来可以通过AI进行作曲、编曲甚至是演唱，进一步刺激用户的付费意愿、增强用户粘性。

种种新场景的背后，音乐产业链的市场规则正在被改写，可能会损害一部分玩家的利益，但整个市场的想象空间将进一步增长。

04 写在最后

可能就现阶段来说，AI对于音乐产业的价值仍然比较有限，大多数AI创作的音乐还有些玩闹的性质。

但新技术对社会的影响从来都是不可逆的，哪怕是感性至上的音乐也不会例外。作为普通的消费者，我们可以尽情享受AI带来的音乐红利，但对音乐人和音乐平台而言，行业的风向正在悄悄改变，长远来看，不去做风口上的“猪”似乎并不是什么明智之举。

特别是激战正酣的在线音乐市场，价值的衡量标准已经发生了变化，不仅仅是曲库、用户数量和变现能力的较量，是否有足够的技术硬实力，是否对市场趋势有深入的洞察，都将直接影响下一个赛段的排位。

毕竟AI已经改写了一整个时代，总归是事实。