Kommer AI-genererad musik att göra mänsklig musik mer värdefull?

Med AI på frammarsch i den kreativa industrin är det inte konstigt att folk är desperata efter att veta hur tekniken kan påverka dem.

Musikkompositionens rike har bevittnat en förändring som vissa anser vara exceptionell, och den har AI-generativ teknologi att tacka. Kapabla att komponera intrikata melodier, harmonier, beats och texter, AI-musikgeneratorer blir mer och mer populära. Men kan AI-genererad musik faktiskt göra mänsklig musik mer värdefull?

Vad är AI-genererad musik?

AI-genererad musik skapas av artificiell intelligens med hjälp av en rad komplexa algoritmer. Musiken är inte komponerad eller framförd av mänskliga musiker, utan snarare skapas hela musikstycket artificiellt av en maskin.

Genom att lära sig av befintlig musikdata kan maskinerna analysera och extrahera mönster för att bilda originalkompositioner som efterliknar mönstrens struktur. Om du är nyfiken så finns det några imponerande AI-musikverktyg att du kan prova själv.

Hur jämför AI-genererad musik med mänsklig musik?

Om du är en musiker som någonsin har spelat in ett musikstycke, är chansen stor att du har stött på någon form av AI-musikmastering; om du är särskilt uppmärksam kan du ha tagit upp det. Men den genomsnittlige Joe, med liten eller ingen musikkunskap, som bara lyssnar för underhållning, skulle inte vara klokare.

Men vad sägs om en låt som genereras helt från AI – inte bara masteringen, utan instrumenten, melodierna, rytmen och texterna? Ärligt talat skulle de förmodligen inte heller kunna skilja de två åt, och när de först hörde stycket kanske en musiker också skulle bli lurad. Men det finns några viktiga skillnader när man jämför AI-genererad musik och mänskligt skapad musik.

Människor är sociala varelser. Vi letar efter relativa upplevelser eftersom det ligger i vårt DNA att söka samband. När människor gör musik drivs det ofta av vår kreativitet, känslor och personliga erfarenheter, och vi har förmågan att intuitivt fatta beslut eller improvisera under skapelseprocessen.

Å andra sidan bygger musik som genereras av AI på algoritmer och mönster som lärts av befintliga musikdata, så att resultaten kan kännas härledda, och det finns gränser för en AI att skapa komplex känslor. Dessutom, när det gäller att tänja på kreativa gränser, kommer AI-genererad musik att misslyckas eftersom den bara kan skapa utifrån de mönster den känner till.

Så när vi jämför AI-genererad musik med mänskligt skapad musik, märker vi en brist på konstnärliga uttryck – en faktor som ofta förbinder artist till lyssnare.

Kommer AI-genererad musik att göra mänsklig musik mer värdefull?

Huruvida AI-genererad musik kommer att göra mänskligt skapad musik mer värdefull är subjektivt och öppet för tolkning, men överväg det ovan nämnda.

Medan vissa hävdar att AI-genererad musik potentiellt skulle kunna devalvera mänskligt skapad musik genom att översvämma marknaden med lättskapade kompositioner, vilket minskar det unika och konstnärliga värdet av mänsklig kreativitet, andra gör det inte hålla med. Motsatta åsikter tror att AI-genererad musik har potential att användas för inspiration, samarbete och förbättring i skapandet av mänskligt skapad musik. Dessutom tror de att det kan ge kompositörer nya idéer, hjälpa till att skapa komplexa kompositioner eller till och med bidra med specifika element till ett större musikstycke.

Det finns till och med möjligheten att framtida poplåtar skulle kunna skrivas av AI, och det kommer säkerligen att påverka musikbranschen. Men för tillfället vet vi inte hur. Vi kan bara göra antaganden baserade på våra nuvarande erfarenheter.

I slutändan beror värdet av mänskligt skapad musik på faktorer som redan diskuterats, som känslomässig anknytning, autenticitet, konstnärliga uttryck och kulturell relevans, vilka är aspekter en AI inte kommer att kunna förstå på samma nivå som människor.

Använder AI-genererad musik

Även om AI-genererad musik kan erbjuda nya möjligheter, är det osannolikt att det helt kommer att ersätta det inneboende värdet av mänskligt skapad musik.

Om vi ​​lär oss att dra nytta av hur den snabbt kan komponera musik, analysera stora mängder data och utforska kombinationer som människor kanske inte har tänkt på, kan vi sluta med något positivt.