你听过懒羊羊唱的《Love Story》吗？
还是孙燕姿唱的《发如雪》？
《AI翻唱》正在成为B站音乐领域的热门节目。
如今，人工智能被应用于越来越多的领域，音乐也不例外。
很多AI音乐软件，如Suno、MusicFX、Stable Audio等，都可以根据用户给出的关键词生成符合要求的AI音乐。
但如果你把人工智能音乐和人类创作的音乐放在一起，你能听到吗？您不妨尝试一下：
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第一个音乐片段还是第二个乐队，哪一个是由AI 创建的？
如果您无法决定，请再听一遍并吸收每个音符和节奏的细微差别。
好啦，现在就让我们揭晓答案：
第二个音乐片段是由AI创建的，而第一个是真实的歌曲《un-unnoticed》。
超6大人无法区分AI音乐和人类音乐
这个实验不仅是为了考验大家的耳朵，更是提出一个重要的问题：在音乐领域，AI创作是否已经达到了难以辨识的程度？
为了回答这个问题，我们制作了一些AI音乐，并完成了211名用户的小实验，以了解大众对AI音乐的认可和接受程度。
结果显示，在听完多首音乐后，超过60%的受访者无法正确判断哪些是人工智能生成的，哪些是人类艺术家创作的。只有不到40% 的参与者能够准确识别两者之间的差异。
这说明AI音乐和人类音乐非常相似！
通过大数据挖掘和深度学习，目前的人工智能技术可以模仿并生成与人类音乐高度相似的作品，而我们听众几乎很难察觉其中的细微差别。
2000后对AI音乐最为熟悉，90后至70后则不太熟悉。
然而，不同年龄段的受访者对人工智能音乐的理解存在较大差异。
2000年以后出生的人中，有48%的人表示自己“听过AI音乐”，这一比例远高于其他年龄段。 00后也是唯一一个“听过AI音乐”比例超过“知道但没听说过”比例的年龄段。 “网络原住民”表达了对探索新兴技术的浓厚兴趣。
至于90后和80后，分别有49%和34%的人表示“完全不知道”，而70后的人中，有56%的人表示“了解人工智能音乐，但从未听过”。事实上，三组中超过70%的受访者没有听说过AI音乐，仅停留在“完全不知道”或“只是听说过”的阶段。
70后“对AI音乐完全不懂”的比例实际上低于80后、90后。这可能是因为年轻一代影响了他们出生于20 世纪70 年代的父母。也许是饭桌上的科普，也可能是相关视频的转发。总之，70后的理解率高达56%，这让我们抛弃了一些“年纪大了就跟不上社会潮流”的刻板印象。
调查结果还显示，不同年龄段的AI音乐识别能力呈现出特定的模式。 —— AI音乐识别能力随着年龄的增长逐渐下降。
近70%的00后能够准确识别AI生成的音乐作品，对人工智能音乐表现出较高的接受度和认可度；然而，只有约52%的90后和37%的80后能够正确识别AI音乐；在70后中，只有25%的受访者能够正确识别AI音乐——。虽然听说过，但大多数人并没有真正听过AI音乐。要识别它，他们就必须识别它。还是太难了。
越了解越反感AI音乐？
除了性别差异之外，不同年龄段对人工智能音乐的整体偏好也呈现出有趣的模式。
2000年以后出生的人似乎对AI音乐特别“苛刻”，平均得分为3.33（满意5分），刚刚及格。
近一半的90后表示“从未听说过AI音乐”，但他们似乎很喜欢AI音乐这个新产品，得分高达4.46，差距显着。
在焦点访谈中，我们还可以观察到不少00后受访者对于专业歌曲属性的期待，比如“呼吸感”、“即兴创作”、“情感交流”等。对音乐的要求似乎不仅仅是“旋律好听”，还在于了解音乐创作是否真诚、自然。
因此，我们发现，对AI音乐的理解程度呈现出一个规律：00后、70后、80后、90后；而对AI音乐的偏好呈现出一个规律：00后、70后、80后、90后。恰恰相反。
AI音乐就像大家说的：“你越了解一个人，你可能就越不喜欢他”。
00后与AI共存，对AI音乐有着更高的敏感度和理解力。而对于年龄较大的群体来说，他们对新兴技术的了解逐渐减少，这与他们的教育背景、社会环境、数字素养等密不可分。
尽管AI音乐对于不同人群、不同音乐类型的识别率存在差异，但我们仍然可以这样说：AI音乐几乎做到了“以假乱真的”。
流行音乐和布鲁斯音乐更容易识别，而说唱音乐则不太容易识别
调查中使用的AI音乐是由Suno软件生成的。按照比较常见的分类方法，我们将音乐分为八类，并根据Suno软件中相同的提示词生成相应的AI音乐。
流行音乐提示（Prompt）包括：现代流行音乐类型歌曲、流行音乐典型特征、英文歌词。
我们发现不同类型的AI音乐的识别程度差异很大。
虽然我们说过，在某些类型的音乐中，AI非常擅长“辨别真假”。有时候，AI的模仿效果有点笨拙。这是因为音乐类型具有不同的特征和音乐属性，而AI模仿这些音乐的各种特征和属性的能力也不同。
调查结果发现，在八个类别的音乐中，流行音乐的猜测准确率最高，达到了53%；其次是蓝调音乐，达到44%。 Hiphop音乐的认可度最低，只有12%。
猜测时一共有3个选项。受访者在1 首人工智能音乐和2 首人类音乐之间进行选择。因此，嘻哈音乐12%的正确率和爵士乐16%的正确率已经低于“猜对”率了。平均准确率为33%，这表明AI音乐在某些音乐类型上给听众带来了相当大的困惑。
对于流行音乐来说，大多数人听它、接触它最多、理解它最好。因此，这种“知己知彼”的对抗，赋予了流行歌曲最高的准确率。
为什么识别不同的音乐类型如此困难？
我们从问卷调查对象中随机抽取五人进行焦点访谈。
我们再次使用Suno生成了流行、布鲁斯和说唱流派的五首AI音乐（指定关键词相同），将生成的AI音乐播放给受访者听，并详细记录他们在听这些音乐时的想法和经历，以及他们如何正确判断AI音乐。
由于五位受访者正确猜测了不同类型的音乐，因此我们选择了相应的受访者来记录他们对不同问题的回答。
关于流行音乐（Pop），共有4位受访者成功猜对。他们认为这些AI音乐节奏过于规则，缺乏自然的波动和变化。而且，AI音乐听起来缺乏灵魂，逻辑性太强。而且和声的运用过于单一。
对于布鲁斯音乐，共有4 名受访者成功猜对。他们认为这些人工智能音乐缺乏情感表达、旋律复杂性和节奏连贯性，也缺乏呼吸。
关于说唱音乐（Hip-hop），共有三位受访者猜错了。总结原因，他们认为这些AI音乐节奏精准、韵律复杂、语言处理能力强，难以判断。
AI音乐普遍受到男性青睐
你还记得一开始听的AI音乐吗？你觉得这听起来不错吗？
在我们的问卷测试中，无论受访者是否猜对了人工智能音乐，我们最终都会向他们呈现答案，并要求他们再听一遍并选择他们对这首歌的喜欢程度。
音乐偏好总是很难达成一致。有的人喜欢平静，有的人喜欢热情；有些人喜欢听最热门的歌单排行榜，有些人以“小众”作为自己的歌曲标签……网易云收集大量数据为用户提供“每日推荐”。 ”、“猜你喜欢”、“专属播放列表”等功能旨在满足万千人的音乐喜好。
AI音乐虽然可以指定关键词，但它总有一套基于大数据的创作规则。观众买这个规则吗？
调查问卷中受访者的评分结果（5为最喜欢，1为最不喜欢）告诉我们，——从音乐类型来看，不同音乐类型的受欢迎程度存在明显差异，其中“古典”而“Hiphop”这两种音乐类型普遍最受听众欢迎，男性特别喜欢嘻哈音乐，女性特别喜欢古典音乐。
从性别来看，我们可以明显看到男性和女性对于AI音乐的偏好差异。
男性总体上给AI 音乐打分较高（大约为4.1 分（满分5 分）），而女性的平均得分为3.6 分。更多女性将人工智能创作的音乐与“平淡”、“重复”等词语联系起来，因此对人工智能音乐不太感兴趣。
另外，说到“爵士”音乐，男女之间也存在一些差异。男性非常喜欢，但女性的评分很低，只有2.91。此外，男性表达了对“HipHop”音乐的高度喜爱，得分为4.8。
AI音乐从何而来？用户需要UGC内容
从口口相传到乐谱录制，从录音复制到网络传播，“音乐”已经走过了漫长的道路。
20世纪的音乐世界属于黑胶唱片、磁带、CD等物理媒体； 21世纪已经成为数字音乐和流媒体音乐的世界。每一次技术创新都彻底改变了音乐陪伴人类的方式。
数据来源：RIAA（美国唱片工业协会）
上述行业一直在给人类带来更便捷、更丰富的音乐享受，但有一个模块是音乐行业从未触及的，那就是——用户生成内容（UGC）。
互联网创作门槛不断降低，文字、图片、视频的UGC催生了网络文章、社交媒体、短视频平台等。然而，作为传达情感的方式之一，音乐的UGC内容目前还处于起步阶段，但这并不意味着用户对音乐UGC没有需求。
在最受年轻人欢迎的视频平台哔哩哔哩上，翻唱、改编歌曲的视频热度居高不下，证明了音乐中UGC需求的存在。
AI翻唱孙燕姿配音的《发如雪》截至2024年6月18日在B站播放量超过333万次。
“这个结局完全是我自己的”、“真假音都很流畅”、“连呼吸都是模仿的”等诸多评论，都体现了观众对AI制作的翻唱音乐的惊喜和喜爱。
图片来源B站UP主
平台用户还会根据热点事件或特定事件创作AI歌曲。例如，国足歌曲《穷开摆》截至2024年6月18日在B站播放量超过1752万次。
每个人都有自己的音乐偏好。正是UGC的偏好，催生了AI在音乐领域的出现。
通过使用相关软件，用户可以创建自己喜欢的风格、旋律和段落，甚至添加和声等元素。他们创作的不是一个短片，而是一首完整度很高的“自己的歌”。
比如用AI歌曲吐槽国足、电竞，做国语天后孙燕姿的鬼歌合奏……虽然AI技术尚未完全成熟，但并没有影响用户表达他们用自己的方式表达情感，也给大家带来了快乐。
AI音乐的未来需要关注潜在风险
AI音乐刚刚起步，但已经被运用在各种广告、品牌视频中。
在社交媒体平台上，不少博主也开始尝试使用AI音乐作为背景音乐。
不过，还有待讨论的是，通过此类技术创作的AI音乐的旋律和节奏可能会涉及版权问题。
如果说AI音乐产生的前提是人工智能能够提取数据并模仿现有音乐，那么AI音乐的原创性如何被证明呢？虚拟艺术家的作品能否超越人类？如何确保AI音乐技术不被用于不道德的目的，例如在音乐领域滥用deepfake技术？ ……
看来，AI音乐的兴起将再次凸显关于技术伦理的争论。在蓬勃发展的科技浪潮下，我们仍然不知道AI音乐最终将走向何方。
但可以预见的是，AI音乐的未来不会剥夺人类的创造力，而是与人类共同推动跨领域融合，实现人机共创。
以下两首歌你更喜欢哪一首？在评论部分告诉我们您的选择。
（上：流行AI音乐，下：说唱AI音乐）
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贡献作者：丁桐桐；蒋家瑞
指导老师：赵路明
编辑：张凌远
海报设计：王亚赛
本文为上海外国语大学新闻与传播学院《数据可视化》（本科）课程的作品
