“AI（人工智能）专家正面临‘奥本海默’时刻。” 著名导演克里斯托弗·诺兰（Christopher Nolan）如此说道。
《奥本海默》是诺兰执导的最新电影。 该剧讲述了美国“原子弹之父”罗伯特·奥本海默领导制造世界上第一颗原子弹并呼吁国际控制核武器的故事。
同样，AI技术的快速发展也引起了一些人工智能专家的担忧。 《奥本海默》首映之际，好莱坞也因“人工智能入侵”的威胁而罢工。 一些业内专家甚至认为，人工智能的潜在威胁可以与核武器相比。
诺兰认为，重新观看奥本海默的故事可以提醒科学家们的责任感。 不过，诺兰也认为，对于电影行业来说，生成式AI将在视觉效果等领域创造“巨大机遇”，AI将成为娱乐行业的有力工具。
AI取代演员和歌手？
技术上实现了
近日，代表16万名影视演员的美国演员工会宣布加入自今年5月初开始罢工的美国编剧工会的罢工行列。 这是好莱坞近63年来首次编剧和演员同时罢工。
影视行业向数字流媒体时代的过渡和更广泛的技术变革是罢工的主要原因。 据悉，美国演员工会此前已要求签订新合同，以保护会员免受“不受监管地使用生成式人工智能”造成的收入损失。 工会希望通过在未来的合同中添加“知情同意”来加强这些保护。 工会认为，某些类型的人工智能使用必须予以披露和补偿。
电影制作工作室已经可以通过使用 3D 身体扫描等方法来捕捉演员的相似度，从而创建生成式人工智能合成的数字人类。 此类图像可用于后期制作，以准确替换演员的脸部或创建电影替身。
电影后期制作公司最倾向于采用AI技术。 采用该技术的最大好处之一是可以方便后期制作中的数字修改，例如替换对话文本或快速更换数字服装，这可以节省数十万美元的场景重拍成本。
但美国演员工会警告称，人工智能可能会“越权”，并敦促制作公司在对演员的形象、肖像或声音进行任何改变之前先征求许可。
人工智能对娱乐业的影响不仅限于好莱坞，还延伸到了音乐领域。 之前在国内火爆的“AI孙燕姿”就是一个证明。 通过模型的训练和后处理，AI合成系统可以模仿歌手孙燕姿的声音来翻唱歌曲。
AI对音乐最大的影响在于它让创作变得更加容易，这也将为音乐行业带来深刻的变化。
近日，在网易云音乐与天桥脑科学研究所（TCCI）联合举办的“探索音乐创作的未来”主题论坛上，卡内基梅隆大学计算机科学系博士生戴书奇介绍，自动生成一首音乐并不容易。 除了旋律生成之外，还需要考虑多轨伴奏生成、歌词生成、配器和编曲等元素。 过去，这些过程需要作曲家的灵感、合理的安排和个人的经验才能完成。 如今，这些复杂的过程也可以通过人工智能技术来处理，自动生成一段音乐。
戴书奇认为，生成式AI在音乐中的应用主要包括三种类型：
首先是符号层面的乐谱生成，如旋律生成、多轨伴奏生成、歌词生成、配器、编曲等。
二是音频电平生成，如歌声合成、器乐合成、演奏控制合成、音频端到端合成等。
三是多式联运。 这些相应技术主要基于基于规则的模板、传统机器学习模型和大型深度学习模型。
今年5月，谷歌发布了MusicLM，一款音乐创作工具应用，可以根据书面命令创作音乐； 此前，AI音乐生成器Boomy据称已创作了超过1600万首原创歌曲。
流媒体与传统音乐产业
对人工智能扩展的不同态度
流媒体推荐是AI在音乐领域的应用方向之一。 由于数学关系支撑着音乐中的音符排列，这使得音乐特别适合开发生成式人工智能工具，这些工具可以通过训练模型来识别和创建旋律和节奏。
Spotify 等流媒体平台已经使用人工智能来绘制用户的收听习惯。 它可以根据一个人喜欢的音乐的节奏或情绪来分析他的品味。 深度学习算法可以为其他歌曲构建个性化推荐，并为用户定制播放列表。
“以重复为基础的音乐结构是音乐的一个重要特征。音乐还具有多层次、技术多样性和高度逻辑性的特点。” 戴书奇指出，“音乐的重复结构和结构会影响人们在听音乐时对音乐的期望，进而影响人们对这些期望的情绪反应。基于此，可以通过算法分析音乐的重复结构和期望感知曲线，模仿用户熟悉和喜欢的音乐风格，制作个性化的定制音乐。”
去年夏天，Spotify 斥资近 1 亿美元收购了生成人工智能公司 Sonantic。 基于Sonantic的算法，Spotify于今年2月推出了私人AI DJ，为用户播放歌曲。
近日，网易云音乐也推出了私人AI DJ版本进行内测。 基于歌曲推荐算法的升级，可以进行个性化的歌曲推荐。
但传统音乐行业对人工智能的扩张持谨慎态度。
世界上最大的唱片公司之一环球音乐认为，版权应该适用于机器学习中使用的数据，例如用于训练计算机模仿声音的原始声音材料。
南加州大学安纳伯格创新实验室名誉主任、电影制片人和作家乔纳森·塔普林 (Jonathan Taplin) 公开反对在娱乐行业使用生成式人工智能。
“大型科技公司训练模型的方式是吸收互联网上的所有内容，无论版权如何，”塔普林最近在接受麻省理工学院斯隆商学院采访时表示。 “谷歌有一个音乐生成人工智能，它已经过 YouTube 上每个音频文件的训练。 比如，你可以给我一个提示，让我写一首听起来像泰勒·斯威夫特的歌，或者悲伤的结局，或者快节奏的歌曲，最后听起来有点像她。 这样人们就可以免费将其添加到视频游戏或电影场景中。”
同时，也有人担心，人工智能对音乐的创作和推荐可能会让未来的人们越来越“机械化”，违背了对艺术本质的追求。
塔普林认为，娱乐业面临的最大挑战是“公式太多”和“缺乏原创性”。 他认为：“生成式AI只能产生更多公式化的内容。娱乐依赖于新创意，而AI技术无法产生新创意。”
不过，也有业内人士认为，人们对AI的担忧可能有些夸大，目前的AI还没有发展到具有独立意识的地步，更谈不上取代音乐人或者行业从业者。
“目前，人工智能仍在借鉴现有的物质经验，帮助从业者提高工作效率，达到降本增效的目的。” 盘古智库高级研究员姜瀚表示，从目前行业应用来看，AI技术不仅用于音乐创作和制作，还用于音乐表演的自动化和特效的优化。
还有业内人士认为，AI音乐创作还可能在医疗等领域发挥更大的作用，比如改善人们的生活行为，甚至有助于提高对脑部疾病的治疗效果。
电子科技大学生命科学与技术学院副教授卢静告诉记者，人工智能可以用来创造一种叫做“脑波音乐”的艺术。 当听音乐时，人脑的奖赏系统会被激活，分泌多巴胺，使人感到快乐。 他举例说，如果患者在拔牙时听脑波音乐，镇痛效果会比认知行为疗法更好； 此外，脑波音乐还可以调节睡眠，慢波睡眠时的音乐有更好的促眠效果。
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