AI写的歌，算原创吗？
美国当地时间5月8日上午10点，2018年谷歌I/O开发者大会在加州山景城正式拉开帷幕。会上，谷歌CEO Sundar Pichai表示，今年AI（人工智能）将真正成为谷歌各项产品中“水电煤”基础设施，而现场展示中，AI打电话订餐甚至能够骗过人类。
而近年来，我们看到人工智能也越来越多地进军乐坛，甚至成为音乐宣传中的时髦元素。去年8月21日，美国网红歌手Taryn Southern在YouTube上传了单曲《Break Free》，据称这是她和AI平台Amper Music共同创作的歌曲。
Taryn Southern
据说Taryn Southern写了一段主旋律，放入Amper Music中，选择情绪、乐器、节奏等参数，AI自动生成副歌、添加和弦，变成一首完整的曲子。可以说，歌曲听起来和专业音乐人制作的作品并没有太大差别。
“人工智能”这个极具科幻色彩的概念似乎已经不再那么遥远，在音乐领域，多年以来便一直有爱好音乐的科技工作者尝试过让AI参与到音乐创作甚至演唱中来。其中，部分“以假乱真”的作品更是掀起了职业音乐人对于自己的“饭碗”是否稳固的担忧。
可能有人会认为，音乐属于创意艺术，并不能被简单粗暴地取代。据2016年一项研究结果表明，AI不仅可以进行复杂的音乐创作，甚至有可能达到“大师级”水平。
索尼巴黎计算机科学实验室研究人员盖坦·哈杰里斯与弗朗索瓦·帕切特就研究了一个课题：人工智能机器能否创作出与巴赫（西方近代音乐之父）一样风格的赞美诗？
为了寻找答案，哈杰里斯和帕切特曾开发了一个名为“DeepBach”（深度巴赫）的神经网络。他们利用巴赫创作的352部作品目来训练DeepBach。接下来，在预定义音域内，他们将这些作品变调，创作出了2503首赞美诗。
研究团队对1600多人进行了测试，其中包括400多位音乐家或音乐系的学生。测试结果表明，超过50%的人认为，DeepBach生成的作品就是巴赫本人的作品。这表明，AI不仅可以进行复杂的音乐创作工作，还能达到“大师级”水平。
其实AI在音乐领域的涉猎并不新奇了，早在计算机刚出现的上世纪50年代，美国化学博士Lejaren Hiller在使用计算机工作时发现将程序中的控制变量换成音符后程序便可用来作曲，且曲子符合作曲法则。1957年，在Lejaren的计算机上诞生了历史上第一首完全由计算机“作曲”的音乐作品《Illiac Suite》。
近年来，人工智能发展得到了很大的进步，比如2016年谷歌成立的项目Magenta，可以让机器模仿人类的想象思维并进行艺术创作。在这股大潮里，索尼模仿披头士风格创作出歌曲《Daddy’s Car》，百度则开发了“看图作曲”的黑科技，看视频作曲估计也不会太远了。
Taryn Southern说，人机配合的创作方式是人类音乐家创作速度的20倍，让她比以往更有创造力。目前，人工智能已经开始渗透进音乐产业链的各个环节，AI创作也在影视、广告和游戏配乐等领域大量应用。这也让人担心，AI的出现会抢了音乐人的饭碗吗？
众所周知，有些危险度高、重复低效、标准化的工作被AI取代已是大势所趋，这也是人创造机器的价值所在，但创意程度高和面向人的工作目前看来是很难被取代的。
回到问题上，未来的人工智能作曲是否将取代音乐人呢？音乐先声认为暂时还不会，因为人工智能技术是在模仿、理解人类并制造固定性，但艺术则需要在理解人类之上制造不固定性，两种截然不同的创作逻辑。
AmperMusic的CEO Drew Silverstein也认为，“人类创造者和音乐家不会因此消失，而是可以让你不必花费数万小时和数千美元购买设备表达你的情绪。 我们有一个非常强烈的信念，那就是音乐的未来将通过人类和人工智能的合作来创造”。
也就是说，AI只是降低创作的时间和金钱成本，帮你更轻松地用音乐表达情感。音乐原创的核心“人”是不会被取代的，人类所产生的社会经验、思考、情感也是AI技术所无法拥有的。
尽管这些人工智能创作的作品是否算真正的音乐创作还存在争议，但毫无疑问，它作为一种辅助创作工具，必将大大降低普通人参与创作的门槛。
一切超越都是从模仿开始，人工智能也不例外。AI的创造力来源于人类的知识成果，它模仿了人类的复杂思路并提取关键步骤，用最快最高效的方式创造新的音乐成果。
就像提取了公因式，在节省人力物力成本的同时，不可避免的对人类创造进行了“抄袭”，也会让人产生“耳熟感”、“亲切感”和“接地气”等感觉。所以，要说人工智能到底有没有创造力，取决于对于“原创”的定义，毕竟人类的创作也是基于对之前的个人体验和专业学习来进行的。
有意思的是，Google Brain团队科学家Douglas Ec曾在分享中表示，“现有模型不仅不能讲出任何笑话，连让代码收敛都做不到。”这大概也侧面说明，人工智能离真正意义上的创作，还差一点点人性的距离。
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