“沒有發新專輯，最近卻唱了很多歌。”近日，AI孫燕姿火爆全網。在視頻平臺“嗶哩嗶哩”上，借用Sovits4.0模型，使用AI技術模仿孫燕姿翻唱其他歌手的歌曲的視頻大量出現，其中“AI孫燕姿”翻唱周杰倫的《發如雪》播放量超過了160萬。作者在簡介中表示：視頻使用AI音色替換技術制作而成，視頻中演唱人聲并非孫燕姿本人，僅作為娛樂目的發布，如有侵權請告知刪除。

　　“AI孫燕姿”的Sovits4.0模型可以基于AI 技術模擬出不同歌手的聲音，用戶只需輸入歌詞和曲調，就能夠讓Sovits4.0自動生成一首翻唱歌曲。隨著翻唱題材越來越多，有些是翻唱名曲，有些卻有點惡搞味道，引發了一些爭議。有人認為 AI 翻唱名曲是幫歌迷圓夢，但“AI翻唱”的版權問題也受到了質疑。截止稿件完成時，B站發起的話題“AI虛擬之聲實驗室”已瀏覽量破億。

　　版權困局

　　在過去的四月，各家云廠商相繼亮招，誰都希望在大模型開啟的人工智能新戰場占據先發優勢。AI將成為各行各業的新型生產力，帶來一個全新的萬億AI大市場。但隨著AI的技術飛躍帶來的版權困境依舊是亟待解決的問題。

　　實際上，即使是一個開源的項目，So-Vits為了免責還是給出了一大堆提醒，劃清了責任界限。其中一條就是要在取得模擬對象授權的情況下使用對方的聲音。

　　在北美，由AI模仿知名歌手Drake的《Heart on My Sleeve》一度被上傳到各大音樂平臺，后來Drake本人在社交媒體表達了不滿。和很多劇作家和畫家等一樣，他也認為這將是“壓倒駱駝的最后一根稻草。”

　　AI 在音樂創作方面的應用已經變得越來越普遍，但是其涉及到的版權問題也日益引起人們的關注。AI 技術復制人類歌手的聲音可以帶來一定的關注度和流量，但由于使用藝術家的音樂進行訓練生成式人工智能可能違反了版權法，一些平臺已經刪除了相關作品。未來也可能會出現人類版權、機器版權或人類加機器版權三類不同的版權規則，以分別滿足不同情況下的保護需求。但是，即便得到了本人的同意、解決了版權問題，人工智能創作音樂依舊存在著困境。

　　創造還是稀釋

　　隨著各類音樂平臺興起，創作門檻大大降低，歌手可以隨時在線發歌，但是音樂質量參次不齊。有人說“華語樂壇江郎才盡，大家寧愿聽AI也不愿聽新歌”，也有視頻創作博主表示，就像《流浪地球2》中的“數字生命計劃”，AI或許真的可以保留優秀歌手的聲線，甚至實現歌手在樂壇的“永生”。

　　但用AI復制人類歌手的聲音，是在創造價值還是稀釋價值?

　　孫燕姿從出道到現在23年，發行過14張專輯和若干單曲。孫燕姿如今被調侃為“冷門歌手”“宅女”的背后，也有歌迷苦苦等待她新歌的因素，因此“AI歌手”也有了市場。另一方面，孫燕姿本人音色特別、咬字清晰，對于AI模型而言容易調試與模仿，才出現了大量“AI孫燕姿”。

　　AI翻唱走紅、歌曲數量的增多意味著作品將從“稀缺”變為“充足”甚至“過剩”，提升數量并不代表提升質量。低門檻的AI 技術，讓更多人可以發揮創意做出“AI歌手”作品，卻難以保證每一首都是精品，甚至可能出現殘次品。隨著技術的不斷優化，未來“真人歌手”和“AI歌手”的作品可能真假難辨，而低水平作品有可能拉低整體作品質量，甚至會讓優秀作品的價值進一步稀釋。

　　“AI孫燕姿”憑借孫燕姿本人獨特的音色和演繹風格，在各大平臺上收獲了海量的播放量和粉絲，隨之興起的AI周杰倫、AI陳奕迅、AI林俊杰等，仿佛讓華語樂壇重回了黃金時代。AI歌手的出現，讓很多人感嘆華語樂壇的衰落和缺乏創新。事實上，華語樂壇的現狀并非一片慘淡，而是正處于一個轉型和變革的階段。

　　隨著互聯網和社交媒體的發展，音樂的生產和消費方式發生了巨大的變化，音樂市場也變得更加多元和開放。越來越多的新人和新聲音涌現出來，通過各種平臺展示自己的才華和個性，為華語樂壇注入了新鮮的血液和活力，也有越來越多的音樂人和音樂機構開始嘗試使用AI技術來輔助或創新音樂創作，為音樂提供了更多的可能性和選擇。

　　潘多拉魔盒

　　波蘭作家斯坦尼斯瓦夫·萊姆在小說《索拉里斯星》中，構建了不可思議的索拉里斯星文明�！端骼�里斯星》中的仿生人“通過對人類記憶和思維的復制并不斷地學習，逐漸與真實人類更加接近”，就像黑匣子里不知疲倦地自主學習不斷進化的人工智能。

　　2023年3月14日，陳珊妮發布新歌《教我如何做你的愛人》。隨后，陳珊妮公開表示，這首歌是“AI陳珊妮”演繹的。但在歌曲制作過程中，她為調教AI演唱做了充足的工作，這些工作量不低于親自演唱�，F如今，AI音樂因ChatGPT的飛躍發展再次面臨“轉機”。以陳珊妮為代表，率先使用AI技術制作完成音樂作品的音樂人，不斷走上臺前發聲，論述AI對音樂產業的利好與弊端。

　　音樂作品的核心表達在于歌詞和曲譜的構成，盡管歌曲動機、和弦走向、歌詞風格可能會形成某一個音樂人的風格化特征，但對于有歌詞的歌曲而言，普通聽眾識別歌曲還有一項很關鍵的因素，即歌手的聲線。這是歌手的價值所在，而這一特征從歌手的藝術生涯開始就已經定型。因此，對于 AI 音樂而言，可以使用的特定藝術家訓練數據更一致也豐富，更容易使得 AI 音樂作品更趨近于真實。如果說圖文 AI 模型還追求一定的“求同存異”，AI翻唱作品可能更傾向于“趨同”。

　　AI孫燕姿、AI周杰倫、AI陳奕迅，這些在大熱的AI翻唱充分滿足了粉絲的“私欲”，如果他們并非知名音樂人，這些翻唱本身不會具有任何標志性。AI技術在樂壇的使用仍大面積停留在調教、翻唱等方面，音樂人與AI的對抗，歸根究底是大眾對音樂情感性的識別。AI注定不能擁有情感，但音樂人和音樂可以。

　　雖然AI技術愈發成熟，但AI音樂的概念在大眾眼中還是不夠明晰，這也導致了許多人誤以為AI音樂的目的就是徹底取代音樂人，但細究起來并非如此。AI沒有獨立工作的能力，始終還是需要一個人去帶領它。

　　AI音樂的本質，是通過各種算法對音樂數據進行分析與學習，形成審美相對確定的風格模型，然后基于用戶的輸入在選定的風格模型中進行內容生成。這些模型同樣依賴人工去使用。AI音樂成為“音樂人”前，它只能算作是一個搜索引擎，但不具備獨立工作的能力。

　　人工智能技術成熟對樂壇的優勢，則是“降低門檻”。讓普通人即使沒有高深的樂理知識、不精通任何樂器、不懂得詞曲編唱，仍然能通過AI模型就能根據自己的音樂品味制作完成一首完成度頗高的歌曲�，F在，潘多拉魔盒已經開啟，“AI歌手”對“真人歌手”的創作積極性和作品質量的影響還有待觀察。不過，從藝術創作的角度，讓人著迷的不只是可復制的高超技巧，更重要的是作品中的創作情感表達。