上來(lái)先問(wèn)一個(gè)問(wèn)題：您知道中國(guó)登記在冊(cè)的歌曲有多少首嗎？

答案是：截至2024年底，全國(guó)數(shù)字曲庫(kù)總量2.63億首。

粗暴估算一下，平均5個(gè)人就能分到一首歌。

最新的數(shù)據(jù)我沒有查到，但可以確定的是：總數(shù)一定是增長(zhǎng)的。

因?yàn)殡S著這兩年AI的發(fā)展，AI音樂(lè)開始大行其道——國(guó)外的AI音樂(lè)平臺(tái)Suno上，平均每天會(huì)誕生700萬(wàn)首歌曲；國(guó)內(nèi)的AI音樂(lè)平臺(tái)也不差，每個(gè)月產(chǎn)出的歌曲也“數(shù)以千萬(wàn)計(jì)”，比新生兒數(shù)據(jù)好看多了。

以前是“人比歌多”，現(xiàn)在或許已經(jīng)“歌比人多”了。

數(shù)據(jù)挺不錯(cuò)，頗有一番“勃勃生機(jī)、萬(wàn)物競(jìng)發(fā)”的感覺。但須知，這世間的一切，總還要講一個(gè)供需關(guān)系的。

在聽眾總量沒有顯著變化的情況下，歌曲的數(shù)量卻在暴漲，最終的結(jié)果就是音樂(lè)的泛濫和貶值。接踵而來(lái)的，就是個(gè)體音樂(lè)人的收入困境以及全體音樂(lè)消費(fèi)者的審美危機(jī)。

這是AI高效率、低成本的數(shù)據(jù)模仿能力，與平臺(tái)追求無(wú)限增長(zhǎng)的注意力經(jīng)濟(jì)所造成的必然結(jié)果。

創(chuàng)作音樂(lè)的門檻，從未如此之低

我們之前講過(guò)很多次，當(dāng)下生成式AI的本質(zhì)就是“猜字謎”——AI并不是真的認(rèn)識(shí)了這個(gè)世界，它只是不斷提高自己的“演技”，學(xué)著如何更好地貼合人類的喜好而已。

AI做音樂(lè)，其實(shí)也是這樣一個(gè)模仿和學(xué)習(xí)的過(guò)程。

首先，AI需要“聽”大量的歌曲，不是用耳朵，而是用數(shù)學(xué)。它會(huì)把成千上萬(wàn)首歌拆開，把那些旋律、歌詞變成一堆數(shù)字，然后提煉出不同風(fēng)格的音樂(lè)里這些數(shù)字的排列有什么規(guī)律。

而當(dāng)你用AI進(jìn)行創(chuàng)作的時(shí)候，AI并不是在感受你的情感和審美，它只是單純地提取你的關(guān)鍵詞，然后去按照統(tǒng)計(jì)學(xué)的結(jié)果去猜——當(dāng)你的提示詞里出現(xiàn)“窗外”的時(shí)候，它便開始思考后面到底應(yīng)該接“下著雨”還是“的麻雀”。

它只會(huì)選擇那個(gè)“最常出現(xiàn)”的選項(xiàng)，然后以這個(gè)詞為起點(diǎn)，繼續(xù)查下一個(gè)“最常出現(xiàn)”的詞是什么。就這樣一個(gè)詞一個(gè)詞、一個(gè)音符一個(gè)音符地選下去，所有的選擇都嚴(yán)格遵循它從海量歌曲中學(xué)到的“常見搭配規(guī)律”。

這樣生成的歌曲，最終聽上去自然是非常通順的，往往也很貼合大眾審美——畢竟，這首歌本身就是無(wú)數(shù)同類歌曲規(guī)律的縮影。

因此，它不是在進(jìn)行靈感與情緒的創(chuàng)作，而是在用統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)做高級(jí)模仿，組合出一個(gè)符合概率的、新的音樂(lè)數(shù)據(jù)文件。

打個(gè)比較惡心的比方就是：

藝術(shù)家創(chuàng)作音樂(lè)像做飯，該放肉的時(shí)候放肉，該下菜的時(shí)候下菜——任何音樂(lè)的工程文件打開，里面都被規(guī)劃出了N多條軌道，每一條軌道的設(shè)計(jì)，都有自己的講究。哪怕用的是最庸俗的和弦，起碼藝術(shù)家本人也是知道自己在偷懶的。

一首歌的背后有十幾條不同軌道在共同運(yùn)作

而AI創(chuàng)作音樂(lè)，則好比是消化道，不管之前你吃的是什么，它最后只會(huì)給你輸出一整個(gè)大的——AI輸出的音樂(lè)只有一條軌道，其本質(zhì)是數(shù)學(xué)計(jì)算，AI根本不知道什么時(shí)候該用大提琴、什么時(shí)候該用小號(hào)，只知道這么編曲被接受的概率較高罷了。

從藝術(shù)的角度來(lái)看，你很難說(shuō)這種東西有什么價(jià)值。

但從商業(yè)和技術(shù)的角度而言，從事藝術(shù)活動(dòng)的門檻，則被前所未有地降低了。

過(guò)去，創(chuàng)作一首完整的歌曲需要多年學(xué)習(xí)的樂(lè)理知識(shí)、樂(lè)器技能或高昂的制作費(fèi)用。如今，只要你會(huì)有手機(jī)、會(huì)打字，你就可以當(dāng)一個(gè)“作曲家”。

音樂(lè)創(chuàng)作的工具和機(jī)會(huì)，正變得對(duì)所有人更加平等。它不再只是專業(yè)音樂(lè)人的特權(quán)。任何一個(gè)有靈感的普通人，都可以借助工具，將想法變成可聆聽的作品。從理論上，這實(shí)現(xiàn)了一種“藝術(shù)創(chuàng)作的平權(quán)”——表達(dá)的舞臺(tái)，正在向更多人敞開。

但是，這樣真的好嗎？

創(chuàng)作平權(quán)帶來(lái)的好處和壞處

“藝術(shù)創(chuàng)作平權(quán)”帶來(lái)的好處是真實(shí)且立竿見影的。

最基礎(chǔ)的一條就是“省錢省事”。

“音樂(lè)”這個(gè)詞很大，貝多芬的交響樂(lè)是音樂(lè)，春節(jié)超市里放的“恭喜發(fā)財(cái)”也是音樂(lè)。

但對(duì)無(wú)數(shù)中小商家、自媒體博主和普通人來(lái)說(shuō)，音樂(lè)需求其實(shí)是“功能性的”。

比如，一個(gè)火鍋店需要熱鬧的背景音樂(lè)，一個(gè)知識(shí)博主需要不打擾說(shuō)話的氛圍音，這些音樂(lè)，不要求什么華麗的編曲，只要“聽個(gè)響”就行。

又到了一年一度劉德華老師解凍的時(shí)候

過(guò)去，如果你需要一段音樂(lè)，要么去找無(wú)版權(quán)的開源曲庫(kù)，要么就得花錢買授權(quán)，否則就有可能被專業(yè)的“版權(quán)獵人”盯上，給你來(lái)一波“以訴代銷”。

但現(xiàn)在，AI音樂(lè)工具可以免費(fèi)使用，付費(fèi)的一個(gè)月也不過(guò)幾十元，輸入“熱鬧中式火鍋店氛圍”或“輕柔專注學(xué)習(xí)背景”，就能無(wú)限生成安全可用的配樂(lè)，版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)瞬間清零。

好的說(shuō)完，該說(shuō)壞的了。

AI音樂(lè)的負(fù)面影響，和它的好處一樣，真實(shí)且立竿見影。

AI會(huì)取代周杰倫、林俊杰嗎？

并不會(huì)。

真正被AI取代的，其實(shí)是那些在各種文化產(chǎn)業(yè)園區(qū)的公司里打卡上班的“音樂(lè)打工人”——一個(gè)有經(jīng)驗(yàn)的編曲師，以往為一部網(wǎng)劇制作片頭曲和幾段情景配樂(lè)，整體報(bào)價(jià)可能在2萬(wàn)到5萬(wàn)元。但現(xiàn)在，制片方很可能要求他“參考AI生成的一個(gè)小樣來(lái)做”，或者干脆只用AI生成，將預(yù)算砍到幾千元“修改費(fèi)”，甚至人家制片方可能直接就自己上了。

這意味著，整個(gè)市場(chǎng)為“達(dá)標(biāo)級(jí)”和“功能性”音樂(lè)所支付的費(fèi)用正在急劇蒸發(fā)。

而更恐怖的效應(yīng)則是：創(chuàng)作的門檻確實(shí)是降低了，但同時(shí)，成功的門檻也被拉高了。

你能作曲，我也能作曲，手機(jī)里的那些AI，個(gè)個(gè)有情有義，沒日沒夜作曲，一分錢都不要。當(dāng)一首歌的制作成本接近零時(shí)，競(jìng)爭(zhēng)就完全變成了流量的戰(zhàn)爭(zhēng)，誰(shuí)的歌曲有流量，誰(shuí)賺的錢就更多。

音樂(lè)人從Spotify這樣的歐美平臺(tái)獲得每萬(wàn)次播放的收入大約只有30美元，而在國(guó)內(nèi)平臺(tái)，每一萬(wàn)次播放最多也就賺個(gè)100元——國(guó)內(nèi)某個(gè)頭部音樂(lè)平臺(tái)，日活雖然突破了3000萬(wàn)，但在入駐的音樂(lè)人里，卻只有4%的人月入能超過(guò)5000元。

于是乎，許多音樂(lè)人為了能從音樂(lè)平臺(tái)那邊薅到更多羊毛，紛紛開始使用“聽歌外掛”，用各種技術(shù)手段強(qiáng)行給自己的歌曲刷播放量數(shù)據(jù)，希望借此可以騙過(guò)系統(tǒng)，獲得更多流量分成。

這已經(jīng)不是藝術(shù)理想的問(wèn)題了，再努努力就到“破壞計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)罪”了。

注意力經(jīng)濟(jì)，被砸盤了

上文我們已經(jīng)說(shuō)過(guò)了：在聽眾總量沒有顯著變化的情況下，歌曲的數(shù)量卻在暴漲，最終的結(jié)果就是音樂(lè)的泛濫和貶值。

這世上最大的公平就是每人每天都只有24小時(shí)，排除掉吃飯、睡覺，能用來(lái)聽歌娛樂(lè)的時(shí)間，其實(shí)真不多。

當(dāng)AI技術(shù)使音樂(lè)可以近乎零成本地?zé)o限量生產(chǎn)時(shí)，人類有限的注意力便成為平臺(tái)算法競(jìng)爭(zhēng)的唯一終極資源——因?yàn)槟呐戮椭皇Ｏ碌倪@么幾個(gè)小時(shí)的時(shí)間，音樂(lè)、社交、短視頻、小說(shuō)、游戲彼此之間還要爭(zhēng)奪人們的注意力。

于是乎，音樂(lè)消費(fèi)的模式開始劇變：從聽完整首歌，變成了消費(fèi)一個(gè)片段。

在實(shí)體唱片時(shí)代，聽眾購(gòu)買《范特西》或《葉惠美》專輯，消費(fèi)的是從第一首到最后一首的完整作品序列。歌曲的前奏、間奏、編曲細(xì)節(jié)和歌詞敘事，都作為不可分割的整體被反復(fù)聆聽，從而塑造了深刻的集體記憶——《以父之名》開頭那段女聲吟唱，想必聽過(guò)的人都會(huì)印象深刻。

而在當(dāng)前的注意力經(jīng)濟(jì)模式下，算法為了在15秒內(nèi)抓住用戶并最大化平臺(tái)停留時(shí)間，會(huì)主動(dòng)將完整的歌曲解構(gòu)，我們聽到的，只是最抓耳朵的那幾秒鐘罷了。

這種“切片化”傳播帶來(lái)了什么呢？

帶來(lái)了更極端的“歌紅人不紅”。

人們能記住作為短視頻BGM的那十幾秒，卻不會(huì)記住這個(gè)歌手、甚至記不得這首歌的名字。

我們會(huì)記得“誤闖天家”“想吃廣東菜”，但誰(shuí)知道這兩首歌的名字其實(shí)是《辭·九門回憶》和《你若三冬》呢？又有誰(shuí)會(huì)記得這兩首歌的歌手、作詞是何許人也呢？

周杰倫和方文山這樣的組合，以后怕是不會(huì)再有咯。因?yàn)橐魳?lè)已經(jīng)從專注欣賞的對(duì)象，變成了服務(wù)短視頻的情緒素材。

我們確實(shí)獲得了音樂(lè)創(chuàng)作的自由，但音樂(lè)顯然已經(jīng)變成了精密的流量生意，和浪漫不沾半毛錢關(guān)系。

受到這種沖擊影響的，也不單純是音樂(lè)從業(yè)者——當(dāng)注意力成為稀缺資源，并被算法極致地個(gè)性化分配后，一部分公共記憶也就此消失了。

“宮廷玉液酒”的下一句是什么，是個(gè)中國(guó)人都知道。

“我愛你，愛著你，就像老鼠愛大米”也是大眾的共識(shí)。

在以往，社會(huì)依靠共同的文化作品來(lái)凝聚共識(shí)、標(biāo)記時(shí)代。這種共同記憶不僅是懷舊素材，更是社會(huì)成員間無(wú)需解釋的情感紐帶和對(duì)話起點(diǎn)。

但未來(lái)，情況會(huì)很不同。在個(gè)性化推薦算法的指引下，歌曲將會(huì)被推送個(gè)特定的群體，有些人在歌曲發(fā)布后的一小時(shí)內(nèi)就能進(jìn)入單曲循環(huán)，有的人則終其一生都不會(huì)聽到這首歌。即便同一首歌，有人只聽過(guò)副歌剪輯版，有人則可能從未被推薦過(guò)。

我們正在被算法精準(zhǔn)地取悅，但反過(guò)來(lái)說(shuō)，我們也正被算法精準(zhǔn)地禁閉。

本身代際之間、群體之間就存在著不小的溝通問(wèn)題，而隨著各種各樣文化共識(shí)的瓦解，日后的溝通與理解難度，怕是要更高了。

AI音樂(lè)和算法的“左腳踩右腳”

發(fā)展到今天，AI音樂(lè)與平臺(tái)算法之間，構(gòu)成了一個(gè)高效運(yùn)轉(zhuǎn)、自我強(qiáng)化的共生系統(tǒng)。

一方面，AI音樂(lè)是算法系統(tǒng)最理想的“內(nèi)容燃料”。

平臺(tái)算法的核心目標(biāo)是通過(guò)不斷推陳出新，最大化用戶的停留時(shí)間。傳統(tǒng)的音樂(lè)生產(chǎn)速度實(shí)在太慢，而AI音樂(lè)正好解決了這個(gè)問(wèn)題：它能以極低的成本和秒級(jí)的速度，生成海量的標(biāo)準(zhǔn)化音樂(lè)，為算法提供了近乎無(wú)限的推送素材庫(kù)，這確保了用戶的“推薦流”永不枯竭。

另一方面，算法數(shù)據(jù)是AI音樂(lè)進(jìn)化的“考核體系”。

AI音樂(lè)工具并非盲目生成，其進(jìn)化方向由算法反饋的數(shù)據(jù)嚴(yán)格指導(dǎo)。平臺(tái)算法實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)每一首歌曲（包括AI作品）的“完播率”、“分享率”、“停留時(shí)長(zhǎng)”等數(shù)據(jù)。哪些前奏模式能讓用戶更快進(jìn)入？哪種副歌結(jié)構(gòu)更能引發(fā)互動(dòng)？這些數(shù)據(jù)會(huì)反饋給AI模型，使其在下次生成時(shí)，更傾向于模仿那些被數(shù)據(jù)驗(yàn)證為“成功”的模式。

插圖：這種關(guān)系形成了一個(gè)閉環(huán)：AI生產(chǎn)海量?jī)?nèi)容喂養(yǎng)算法 → 算法用數(shù)據(jù)甄別出最抓注意力的模式 → 這些模式再指導(dǎo)AI進(jìn)行更精準(zhǔn)的“爆款”生產(chǎn)。

這個(gè)飛輪一直轉(zhuǎn)下去，結(jié)果就是：音樂(lè)創(chuàng)作開始遵循“流量?jī)?yōu)化”的邏輯，一切都向算法偏好靠攏，進(jìn)而一切都開始同質(zhì)化——歌曲的創(chuàng)作開始從“表達(dá)微妙情感”變成了“通過(guò)數(shù)據(jù)驗(yàn)證”。無(wú)論是AI批量生成的音樂(lè)，還是人類為求曝光而創(chuàng)作的音樂(lè)，都會(huì)主動(dòng)向算法驗(yàn)證過(guò)的“高數(shù)據(jù)區(qū)間”靠攏，從而在聽感、結(jié)構(gòu)和情緒上越來(lái)越趨同。

藝術(shù)、審美，已經(jīng)徹底被算法牽著鼻子走了。

最終，隨著這個(gè)閉環(huán)系統(tǒng)不斷自我強(qiáng)化，我們逐漸來(lái)到了這樣的一個(gè)市場(chǎng)：誰(shuí)掌握了AI工具和算法，誰(shuí)就掌握了藝術(shù)的定義權(quán)。

在生產(chǎn)端，國(guó)內(nèi)外幾乎所有主流視頻平臺(tái)都在積極研發(fā)自己的AI音樂(lè)工具，恰如當(dāng)年都在研發(fā)自己的視頻剪輯工具一般。平臺(tái)不甘心只當(dāng)一個(gè)傳播者，更希望成為內(nèi)容的生產(chǎn)者。音樂(lè)人若想使用最便捷、與平臺(tái)最兼容的工具，往往不得不進(jìn)入其生態(tài)系統(tǒng)。

在分發(fā)過(guò)程中，平臺(tái)的推薦算法更是絕對(duì)的主導(dǎo)。算法決定了一首歌能否被聽見、被推送給誰(shuí)、以及以何種形式（完整作品或15秒片段）被推薦。因此，一首歌的成敗幾乎完全取決于是否符合算法的流量邏輯，傳統(tǒng)的電臺(tái)打榜、媒體樂(lè)評(píng)等價(jià)值評(píng)價(jià)體系被邊緣化。

而在更宏觀的層面上，平臺(tái)更是穩(wěn)賺不賠。

畢竟，任何內(nèi)容創(chuàng)作者，不論粉絲多少，都不具有和平臺(tái)掀桌子的實(shí)力。

····· End ·····

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