2026·05·21
Apple music 淪陷了,但蘋果喜聞樂見。
AI 音樂正在快速爆火,當我第一次聽到通過 AI 合成的音樂 Echoes(往日回響)時,簡直是驚為天人。
如此完美空靈的音色,如此精準的情緒轉折,如此能引起共鳴的歌詞,居然是通過 AI 創(chuàng)造出來的歌曲。
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與此同時,即使知道它是 AI 生成的音樂,我依然會經常在深夜打開網(wǎng)易云,一遍又一遍地單曲循環(huán)。
說實話,這首歌動搖了我對 AI 創(chuàng)作的認知——原來是否手搓真的并不重要,重要的是它能否引起情感共鳴。
蘋果正式妥協(xié)
AI 音樂的持續(xù)爆火,也直接對蘋果旗下的 Apple music 造成了影響。
大量粗制濫造的 AI 音樂不斷地上架,三分之一的新上傳歌曲來自 AI 生成,嚴重擠壓傳統(tǒng)音樂人的生存空間。
令人驚訝的是,蘋果并沒有決定下架所有 AI 音樂,而是終于做出了妥協(xié)。
近期, Apple Music 發(fā)布公開信《What We’re Doing to Keep Music Fair》。
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蘋果首次明確:Apple music 不會禁止 AI 音樂進入平臺,只是要必須標注 AI 生成,不得冒充真人來誤導用戶。發(fā)行商可以用 AI 生成歌曲,但是強制要求在歌曲、音軌、作詞、封面、MV 上,標注顯眼的 AI 標簽。
同時,Apple Music 已開發(fā)內部 AI 檢測工具,重點打擊刷量、灌水、冒充真人的 AI 音樂,甚至會直接下架,并且取消一切收益。
簡單來說:AI 音樂可以存在,但必須標注它由 AI 生成。
這個措施其實很保守,看起來蘋果對 AI 生成音樂持有開放的態(tài)度,我也想聊聊自己的看法。
我們應該盡快學習 AI
以前都說,AI 無法取代的只有創(chuàng)意類工作。實際上 AI 第一個要取代的,就是創(chuàng)意類工作。
因為在任何行業(yè),站在頂端發(fā)光發(fā)熱的,只有那 2%,剩下的 98% 只是在重復前人成熟的經驗。
舉個例子,發(fā)明薯片的人是:George Crum。因為客人總是抱怨薯條切得太厚,于是有一天他故意把土豆切得很薄,炸得非常酥脆,來反諷客戶的需求是“錯誤的”,沒想到這道菜意外爆火。
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后來,薯片賣到了全世界,你可以在任何一家便利店買到薯片。它養(yǎng)活了無數(shù)工廠、流水線、司機、渠道商、超市、廣告公司、運營人員。但是問題在于:發(fā)明薯片的人,只需要一個。
這其實就是整個社會最底層的運行邏輯,最頂層的“創(chuàng)造者”,數(shù)量永遠極少,AI 也是由這群人發(fā)明的。而絕大多數(shù)從業(yè)者,掌握的只是“會寫、會畫、會作曲、會剪輯”,這種我們稱之為「技能」。
只要是可傳授的技能,那它一定可以通過重復訓練學習,直至精通。而重復訓練,不斷進化,正是 AI 的強項。
因此,嚴格意義上來說,除了那 2% 與眾不同的天才,剩下的普通人都不具備不可替代性。
他們需要做的,就是盡快學會使用 AI。
AI 音樂如何生成
最后,相信很多人都用過 AI 對話,但是不一定接觸過 AI 音樂生成。
一首歌包含了歌詞、伴奏、風格、聲音、音譜等等元素,如此復雜的工程,到底是怎么生成出來的呢?
其實很簡單:用專用的 AI 音樂大模型,比如 Suno。
Suno 的使用方法極其簡單,打開它的官網(wǎng),直接輸入需求,就會自動跳轉到 AI 歌曲生成編輯界面,在左邊輸入歌詞,點擊生成,右側就會生成多個歌曲版本供你選擇。如果你想精通,還可以進一步微調。
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如果說 DeepSeek 是輸入一句話,生成一段文字。那么 Suno 就是輸入一句話,直接就能生成一首包括歌詞、旋律、人聲、伴奏的完整歌曲。它的定位,就是讓一個普通人也能把想法,變成一個完整的歌曲,使用門檻非常低。
在訓練的階段, Suno 學習了大量音樂的規(guī)律,比如歌詞更適合用在什么旋律,什么節(jié)奏更加 hip-hop,什么音色屬于空靈。當數(shù)據(jù)足夠龐大時,Suno 就可以一步步預測下個詞、下個音色、下個旋律,最終形成一首完整的歌曲。
用 Suno 寫歌,你只需要確定開頭——也就是歌詞、情緒、風格、音色、場景等等。
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比如我隨手寫的一個咖啡主題歌詞,要求風格為 lo-fi hip-hop。
它大概1分鐘時間,就生成了完整的歌曲,全程沒有任何門檻——甚至還有很多個版本的可以備選。
實操才是硬道理,下面咱們試聽一下——
不過,聽到自己隨手寫的詞,被編成了歌曲,還是有點雷霆的。
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求喜歡
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