由于AI音乐的产生是根据算法模型,让计算机在大量现成作品中寻求“规律”,按照这些规律提取资料中特定的乐章片段,依据计算得出的概率重新进行排列组合,故AI作曲必然涉及资料库中大量现成作品的版权问题。
AI如何判断研究人员提供的曲库中哪些作品收到版权保护?AI作曲成果是否侵犯学习对象的版权?如AIVA最初以古典音乐为学习对象,它所使用的莫扎特、贝多芬等人的作品历史久远,版权时效已过,故没有此类问题。AIVA研发人员特意选择古典音乐为其学习对象,主要就是为了避免版权问题。但像Travis Bott所用的Travis Scott人物及作品相关资料皆需取得授权,而Travis Bott在此基础上创作的作品算不算对Travis Scott的抄袭?音乐作品抄袭的议题屡见不鲜,相关讨论仍然不时出现,至今依然没有统一、明确的判断标准。从版权问题可见,现在的AI作曲技术依托于算法,受限于曲库的音乐“规则”,还无法产生突破既有规律的作曲创意,此为AI作曲面临的另一个技术难题。
即便AI作曲技术经过不断优化,最终得以生产出纯原创、不涉及任何侵权的作品,此作品又将面临版权认证的问题。随着AI创作相关技术的成熟与普及,一些国家开始在法律上明确界定AI作品的版权归属。
1988年,英国正式颁布了《版权、设计和专利法案》(Copyright,Designs and Patents Act 1988),其中,对于计算机创作的内容进行了明确的规定:“為计算机所生成之作品进行必要程序者,视为该计算机生成之作品的作者,其保护期限是自作品完成创作之年的最后一日起50年后届满”。规定AI作品的版权属于“进行必要程序者”,同时也明确界定了对计算机生成作品“进行必要程序者”,即包括程序员、使用者,也可能是AI系统或设备的投资者。
2017年,世界知识产权组织(WIPO)杂志提道:如果一部作品的创作过程中“人类的参与有限,或根本没有人类参与”,著作权法可以有两种潜在的生效方式—著作权法可以“拒绝”对计算机生成的作品进行版权保护,也可以将此类作品的作者归属于程序的创建者。现在国内解决此类问题也基本沿袭这个思路。
2018年,上海一家公司未经过授权,将腾讯开发的自动化编写程序Dream writer生成的财务报告复制到该公司网站。深圳市南山区法院裁定,该公司因侵犯腾讯的版权而需承担民事责任,向腾讯公司赔偿1 500元人民币。目前,我国《中华人民共和国著作权法》尚未明确界定AI作品的版权归属,这一裁定可能是AI创作领域的重要里程碑。
《中华人民共和国著作权法》规定:“著作权是著作权法赋予民事主体对作品及相关客体所享有的权利。”其中,民事主体指公民、法人或非法人组织。《中华人民共和国著作权法》保护的对象是作为民事主体的独创性思想表达,并非民事主体的AI无法单独享有著作权,但只要在作者名录加上人类作曲家或研发者的名字就能解决此问题。AI虽无法成为受法律保护的主体,但对其作品版权的保护也开始受到法律认可。
AI作曲技术的日渐成熟,在音乐行业掀起一股不小的浪潮。尽管AI已经实现通过读取、记忆大量乐曲获取规律,计算音符节奏的出现概率并排列组合来“创造”音乐。但音乐的核心并非音乐本身而是“人”,音乐源于人类情感流动。《礼记·乐记》对音乐起源的解释非常贴切:“凡音之起,由人心生也。人心之动,物使之然也。感于物而动,故形于声;声相应,故生变;变成方,谓之音。”作曲家和演奏者透过旋律、节奏表达的情绪与观众聆听音乐引起的共鸣,这种借由音符实现的,跨越时间、空间与种族的情感交流才是音乐存在的意义,也是莫扎特和贝多芬等音乐家流芳百世的根本原因。
从某种角度来说,由于音乐是人类抒发心情的一种方式,让没有感情的AI作曲或许可以说是一个伪命题。AI不具备情感,不了解音符、节奏等音乐表层结构和基于情绪表达的音乐深层逻辑之对应关系,其制作的音乐只是基于概率所排列的音符。无论算法作曲技术发展得多么成熟,音乐作为人类情感交流的艺术形式之一,AI所作的乐曲必然无法完全取代人类音乐作品在社会中的功能和角色,AI也无法替代行业内顶尖的音乐创作者及表演者。不仅是音乐,在美术和文学等艺术创作中皆是如此。
现在较为成熟的A I音乐公司除了G oogle、Sony、AIVA外,还有英国的AI Musical、德国的Melodrive、美国的Humtap、Popgun、Snafu Records及诸多硅谷大亨联合建立的AI非营利组织OpenAI、字节跳动旗下的Jukedeck等。百度、腾讯、阿里巴巴和网易云等音乐平台都在不同程度上对AI音乐有布局。即便AI暂时无法掌握乐曲中细腻的情感变化及流动,但基于计算机具备对大量作品进行数据处理、运算分析及排列组合的强大能力,使得AI编曲效率远远高于人类。在一些注重成本且审美要求不高的应用场景中,AI作曲占有明显的优势。因此,一批专业度不足的音乐从业者可能面临被淘汰的命运。
目前,AI作曲技术逐渐往商业应用与辅助创作的方向发展,笔者看到,其应用场景主要为视频配乐、游戏配乐、电视预告片、商业广告、发布会和电影等方面。
以非艺术场景的商用音乐为主要市场,打破了固有音乐市场关于成本及创作时间的限制。如上文提及的AIVA已开始为电影、视频、电视剧制作音乐。微软(亚洲)互联网工程院开发的小冰乐队能自动生成旋律和编曲框架,已为“2020世界AI大会”创作了主题曲《智联家园》。由西电沣东AI与类脑感知产业技术研究院研发的MusesAI作曲系统,基于GAN和LSTM的智能谱曲算法和视频多元素提取算法,实现了视频自助谱曲、智能仿曲和谱曲辅助智能等功能。通过对视频进行内容物体识别、色彩分析和画面节奏分析,生成合适的背景音乐;也可透过用户输入的仿曲或关键词、语句启发音符,产生类似风格的音乐。另有一款专门制作视频配乐的AI Ecrett Music,通过识别不同的视频主题、时间及情绪,对视频配乐进行个性化编辑,为视频制作者持续产生不同的音律。为创意要求较低、对价格较敏感的部分商业音乐创作提供了全新解决方案。
除此之外,AI作曲技术对音乐爱好者进行创作也起到了辅助作用。
2019年上线的“哼趣”APP就是一款基于AI的音乐创作工具,只需简单哼唱,AI就会根据哼唱内容、音调、旋律生成一段完整的、悦耳的曲子,此外,还可对生成的曲子进行个性化编辑,一键选择变换不同乐器、风格与时长。“哼趣”的核心原理是通过大量的乐曲训练来形成一套完善的LSTM神经网络的方式。同时,算法团队解决了MP3与MIDI格式的相互转换和降噪问题,将人声与机器可识别的MIDI语言进行转化,再利用带有音频判定的神经网络进行乐曲生成。使用这类软件或APP,不仅使得音乐创作更加便利快捷,也大大降低了普罗大众创作音乐的门槛。对专业音乐人而言,比起原先需要通过MIDI键盘输入旋律的创作形式,在很大程度上提升了工作效率,减少重复劳动,并降低了与制作方的沟通成本。AI作曲随机生成的旋律也能在创作陷入瓶颈时,为使用者提供灵感,编曲工具的发展将使专业作曲家的创造力得到进一步释放。