審美隨流量?jī)A斜，藝術(shù)被算法裹挾

先拋出一個(gè)問題：您知道中國(guó)登記在冊(cè)的歌曲數(shù)量有多少嗎？

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

粗略估算，平均每5個(gè)人就能分到一首專屬歌曲。

雖然最新數(shù)據(jù)暫未查到，但可以肯定的是，這個(gè)數(shù)字還在持續(xù)增長(zhǎng)。

近兩年AI技術(shù)的爆發(fā)式發(fā)展，讓AI音樂迅速普及——國(guó)外AI音樂平臺(tái)Suno日均產(chǎn)出700萬首歌曲；國(guó)內(nèi)平臺(tái)也不遜色，每月生成的歌曲“數(shù)以千萬計(jì)”，遠(yuǎn)超新生兒數(shù)量增長(zhǎng)速度。

從前是“人比歌多”，如今或許已變成“歌比人多”。

數(shù)據(jù)看似一片繁榮，充滿生機(jī)。但世間萬物皆需遵循供需規(guī)律。

聽眾總量未顯著增加，歌曲數(shù)量卻暴漲，最終導(dǎo)致音樂泛濫貶值。隨之而來的是個(gè)體音樂人的收入困境，以及全體音樂消費(fèi)者的審美危機(jī)。

這是AI高效低成本的數(shù)據(jù)模仿能力，與平臺(tái)追求無限增長(zhǎng)的注意力經(jīng)濟(jì)共同作用的必然結(jié)果。

音樂創(chuàng)作門檻，降至歷史最低

我們?cè)啻翁峒?，?dāng)下生成式AI的本質(zhì)是“猜字謎”——AI并非真正認(rèn)知世界，只是不斷提升“演技”，學(xué)著更好地貼合人類喜好。

AI創(chuàng)作音樂，同樣是模仿與學(xué)習(xí)的過程。

首先，AI需“聽”大量歌曲，不過是用數(shù)學(xué)方式。它會(huì)拆解成千上萬首歌，將旋律、歌詞轉(zhuǎn)化為數(shù)字，提煉不同風(fēng)格音樂中數(shù)字排列的規(guī)律。

當(dāng)你用AI創(chuàng)作時(shí)，它并非感知你的情感與審美，只是提取關(guān)鍵詞，按統(tǒng)計(jì)學(xué)結(jié)果猜測(cè)——提示詞出現(xiàn)“窗外”，它便思考后續(xù)接“下著雨”還是“的麻雀”。

它只會(huì)選“最常出現(xiàn)”的選項(xiàng)，以此為起點(diǎn)繼續(xù)查下一個(gè)“最常出現(xiàn)”的詞。就這樣逐詞、逐音符選擇，所有選擇嚴(yán)格遵循從海量歌曲中學(xué)到的“常見搭配規(guī)律”。

如此生成的歌曲，聽感自然通順，也貼合大眾審美——畢竟它是無數(shù)同類歌曲規(guī)律的縮影。

所以，AI并非進(jìn)行靈感與情緒的創(chuàng)作，而是用統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)做高級(jí)模仿，組合出符合概率的新音樂數(shù)據(jù)文件。

打個(gè)不太恰當(dāng)?shù)谋确剑?/p>

藝術(shù)家創(chuàng)作音樂如同做飯，該放肉時(shí)放肉，該下菜時(shí)下菜——任何音樂工程文件打開，都規(guī)劃有多條軌道，每條軌道的設(shè)計(jì)都有講究。哪怕用最庸俗的和弦，藝術(shù)家至少清楚自己在偷懶。

一首歌背后有十幾條不同軌道共同運(yùn)作

而AI創(chuàng)作音樂，就像消化道，不管之前“吃”了什么，最終只輸出一個(gè)整體——AI輸出的音樂只有一條軌道，本質(zhì)是數(shù)學(xué)計(jì)算，它根本不知道何時(shí)用大提琴、何時(shí)用小號(hào)，只知道這樣編曲被接受的概率較高。

從藝術(shù)角度看，很難說這種作品有什么價(jià)值。

但從商業(yè)與技術(shù)角度，藝術(shù)創(chuàng)作的門檻被前所未有地降低了。

過去，創(chuàng)作一首完整歌曲需要多年學(xué)習(xí)的樂理知識(shí)、樂器技能，或高昂制作費(fèi)用。如今，只要有手機(jī)、會(huì)打字，就能當(dāng)“作曲家”。

音樂創(chuàng)作的工具與機(jī)會(huì)，正變得對(duì)所有人更平等。它不再只是專業(yè)音樂人的特權(quán)。任何有靈感的普通人，都能借助工具將想法變成可聆聽的作品。理論上，這實(shí)現(xiàn)了“藝術(shù)創(chuàng)作平權(quán)”——表達(dá)的舞臺(tái)向更多人敞開。

但這樣真的好嗎？

創(chuàng)作平權(quán)的利弊兩面

“藝術(shù)創(chuàng)作平權(quán)”的好處真實(shí)且立竿見影。

最基礎(chǔ)的就是“省錢省事”。

“音樂”范疇很廣，貝多芬的交響樂是音樂，春節(jié)超市播放的《恭喜發(fā)財(cái)》也是音樂。

但對(duì)無數(shù)中小商家、自媒體博主和普通人而言，音樂需求其實(shí)是“功能性的”。

比如，火鍋店需要熱鬧的背景音樂，知識(shí)博主需要不打擾說話的氛圍音，這些音樂不要求華麗編曲，“聽個(gè)響”就行。

又到了一年一度劉德華老師“解凍”的時(shí)候

過去，需要音樂時(shí)，要么找無版權(quán)開源曲庫(kù)，要么花錢買授權(quán)，否則可能被專業(yè)“版權(quán)獵人”盯上，遭遇“以訴代銷”。

現(xiàn)在，AI音樂工具可免費(fèi)使用，付費(fèi)版每月也僅幾十元，輸入“熱鬧中式火鍋店氛圍”或“輕柔專注學(xué)習(xí)背景”，就能無限生成安全可用的配樂，版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)瞬間清零。

好處說完，該談弊端了。

AI音樂的負(fù)面影響，與好處一樣真實(shí)且立竿見影。

AI會(huì)取代周杰倫、林俊杰嗎？

不會(huì)。

真正被AI取代的，是在各類文化產(chǎn)業(yè)園區(qū)公司打卡上班的“音樂打工人”——有經(jīng)驗(yàn)的編曲師，以往為網(wǎng)劇制作片頭曲和情景配樂，整體報(bào)價(jià)可能2萬到5萬元?，F(xiàn)在，制片方可能要求他“參考AI生成的小樣來做”，或干脆只用AI生成，將預(yù)算砍到幾千元“修改費(fèi)”，甚至制片方自己就能操作。

這意味著，市場(chǎng)為“達(dá)標(biāo)級(jí)”和“功能性”音樂支付的費(fèi)用正在急劇減少。

更可怕的是：創(chuàng)作門檻降低的同時(shí)，成功的門檻卻被拉高了。

你能作曲，我也能作曲，手機(jī)里的AI沒日沒夜作曲還免費(fèi)。當(dāng)歌曲制作成本接近零時(shí)，競(jìng)爭(zhēng)變成流量戰(zhàn)爭(zhēng)，誰的歌曲有流量，誰賺錢更多。

音樂人從Spotify等歐美平臺(tái)每萬次播放收入約30美元，國(guó)內(nèi)平臺(tái)每萬次播放最多賺100元——國(guó)內(nèi)某頭部音樂平臺(tái)日活超3000萬，但入駐音樂人中僅4%月入超5000元。

于是，許多音樂人為從平臺(tái)多賺分成，開始使用“聽歌外掛”，用技術(shù)手段刷播放量數(shù)據(jù)，希望騙過系統(tǒng)獲得更多流量分成。

這已不是藝術(shù)理想問題，再發(fā)展就可能觸及“破壞計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)罪”。

注意力經(jīng)濟(jì)的“砸盤”效應(yīng)

前文已提及：聽眾總量無顯著變化，歌曲數(shù)量卻暴漲，最終導(dǎo)致音樂泛濫貶值。

世上最大的公平是每人每天都有24小時(shí)，扣除吃飯、睡覺，能用來聽歌娛樂的時(shí)間其實(shí)不多。

當(dāng)AI技術(shù)讓音樂可近乎零成本無限生產(chǎn)時(shí)，人類有限的注意力成為平臺(tái)算法競(jìng)爭(zhēng)的終極資源——因?yàn)閮H存的幾小時(shí)娛樂時(shí)間，音樂、社交、短視頻、小說、游戲等還要互相爭(zhēng)奪。

于是，音樂消費(fèi)模式劇變：從聽完整首歌，變成消費(fèi)片段。

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，作為不可分割的整體被反復(fù)聆聽，塑造深刻集體記憶——《以父之名》開頭的女聲吟唱，聽過的人想必印象深刻。

當(dāng)前注意力經(jīng)濟(jì)模式下，算法為在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)解構(gòu)完整歌曲，我們聽到的只是最抓耳朵的幾秒鐘。

這種“切片化”傳播帶來了什么？

帶來了更極端的“歌紅人不紅”。

人們能記住短視頻BGM的十幾秒，卻記不住歌手，甚至記不得歌名。

我們會(huì)記得“誤闖天家”“想吃廣東菜”，但誰知道這兩首歌實(shí)際是《辭·九門回憶》和《你若三冬》？又有誰記得歌手、作詞是誰？

周杰倫和方文山這樣的組合，以后怕是難再有了。因?yàn)橐魳芬褟膶Ｗ⑿蕾p的對(duì)象，變成服務(wù)短視頻的情緒素材。

我們確實(shí)獲得了音樂創(chuàng)作的自由，但音樂顯然成了精密的流量生意，與浪漫毫不沾邊。

受沖擊的不只是音樂從業(yè)者——當(dāng)注意力成為稀缺資源，被算法極致個(gè)性化分配后，一部分公共記憶也隨之消失。

“宮廷玉液酒”的下一句，中國(guó)人都知道。

“我愛你，愛著你，就像老鼠愛大米”也是大眾共識(shí)。

以往，社會(huì)依靠共同的文化作品凝聚共識(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)成員間無需解釋的情感紐帶和對(duì)話起點(diǎn)。

但未來情況不同。在個(gè)性化推薦算法指引下，歌曲會(huì)推送給特定群體，有人發(fā)布后一小時(shí)就能單曲循環(huán)，有人則終生不會(huì)聽到。即便同一首歌，有人只聽過副歌剪輯版，有人可能從未被推薦。

我們正被算法精準(zhǔn)取悅，也正被算法精準(zhǔn)禁閉。

代際、群體間本就存在溝通問題，隨著各類文化共識(shí)瓦解，日后的溝通與理解難度怕是會(huì)更高。

AI音樂與算法的“閉環(huán)共生”

發(fā)展至今，AI音樂與平臺(tái)算法構(gòu)成了高效運(yùn)轉(zhuǎn)、自我強(qiáng)化的共生系統(tǒng)。

一方面，AI音樂是算法系統(tǒng)最理想的“內(nèi)容燃料”。

平臺(tái)算法的核心目標(biāo)是通過推陳出新，最大化用戶停留時(shí)間。傳統(tǒng)音樂生產(chǎn)速度太慢，AI音樂正好解決此問題：它能以極低成本和秒級(jí)速度生成海量標(biāo)準(zhǔn)化音樂，為算法提供近乎無限的推送素材庫(kù)，確保用戶“推薦流”永不枯竭。

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

AI音樂工具并非盲目生成，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)更易引發(fā)互動(dòng)？這些數(shù)據(jù)會(huì)反饋給AI模型，使其下次生成時(shí)更傾向于模仿被數(shù)據(jù)驗(yàn)證為“成功”的模式。

插圖：這種關(guān)系形成閉環(huán)：AI生產(chǎn)海量?jī)?nèi)容喂養(yǎng)算法→算法用數(shù)據(jù)甄別最抓注意力的模式→這些模式指導(dǎo)AI更精準(zhǔn)地生產(chǎn)“爆款”。

這個(gè)飛輪持續(xù)轉(zhuǎn)動(dòng)，結(jié)果就是：音樂創(chuàng)作開始遵循“流量?jī)?yōu)化”邏輯，一切向算法偏好靠攏，進(jìn)而同質(zhì)化——歌曲創(chuàng)作從“表達(dá)微妙情感”變成“通過數(shù)據(jù)驗(yàn)證”。無論是AI批量生成的音樂，還是人類為求曝光創(chuàng)作的音樂，都會(huì)主動(dòng)向算法驗(yàn)證過的“高數(shù)據(jù)區(qū)間”靠攏，聽感、結(jié)構(gòu)和情緒越來越趨同。

藝術(shù)、審美，已徹底被算法牽著鼻子走。

最終，隨著閉環(huán)系統(tǒng)不斷自我強(qiáng)化，我們逐漸進(jìn)入這樣的市場(chǎng)：誰掌握AI工具和算法，誰就掌握藝術(shù)的定義權(quán)。

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)AI音樂工具，如同當(dāng)年研發(fā)視頻剪輯工具。平臺(tái)不甘心只做傳播者，更想成為內(nèi)容生產(chǎn)者。音樂人若想使用最便捷、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)。

分發(fā)過程中，平臺(tái)推薦算法更是絕對(duì)主導(dǎo)。算法決定一首歌能否被聽見、推送給誰、以何種形式（完整作品或15秒片段）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)電臺(tái)打榜、媒體樂評(píng)等價(jià)值評(píng)價(jià)體系被邊緣化。

更宏觀層面，平臺(tái)穩(wěn)賺不賠。

畢竟，任何內(nèi)容創(chuàng)作者，不論粉絲多少，都沒有與平臺(tái)“掀桌子”的實(shí)力。

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