目前，在音樂的世界裡，一首由AI生成的歌曲火了。這首名為《We Go!》的歌曲，由音樂大模型Suno生成，其播放量已經超過十幾萬，甚至一度衝上熱度榜首位，引發了網友們的廣泛熱議。

有網友評論表示：“《We Go!》有點像專業的作品了”，也有其他網友說：“《We Go!》聽起來好像沒有感情”。

雖然對於AI音樂，網友們褒貶不一，但如果AI能直接生成專業作品，而且受到大多數聽眾的喜愛，是不是意味著AI將改變音樂界的專業分工甚至促使整個音樂行業革新呢?

影片大模型後，音樂大模型來了

日前，音樂大模型Suno發布V3，並且開放給個人用戶，即便引爆了互聯網。

其實，Suno已經發布了一段時間，但這次將免費用戶的音樂生成時長增加到2分鐘，並且有更豐富的客製化選項，例如可以客製化純器樂作品。這項舉動激發了網友們的使用熱情，大量AI生成歌曲蜂擁而至。

此次，更新的Suno V3模型的亮點之一是其對用戶提供的歌詞的高效處理能力。用戶僅提供歌詞，V3可產生符合多種曲風、流派的歌曲，甚至可自訂AI歌手的音色。這種高度客製化和個人化，不僅滿足用戶基本需求，也激發創作靈感，推動音樂創作的邊界。

其中，有一首名為《We Go!》的中文歌在3月24日發布之後，很快就衝上了熱度榜第一。我們聽到《We Go!》整體感受是，這首歌有著典型的重金屬音樂特徵和結構，且完整度相當高，因此被不少國外網友分享並熱議。

而且，有國內用戶以許多耳熟能詳的歌詞作為基礎，讓Suno重新生成曲調，「重製」了《讓我們盪起雙槳》《聲聲慢》《以父之名》《夜曲》《七里香》等經典曲目，生成效果令人驚艷。

過去一年，我們看到，生成式AI在產生文字、圖像甚至影片方面取得了重大進展，特別是OpenAI的新Sora工具，帶起了全民文生影片的熱潮。但是音頻，尤其是音樂方面卻一直落後。

除了Suno，自 2023年以來，越來越多AI生成的音樂類產品出現。去年8月，Meta以AudioCraft名義發布了三款AI音樂生成研究工具;Google子公司DeepMind也與Youtube聯合推出了人工智慧音樂生成模型Lyria、23年11月推出了Dream Track，它可以按照選定的著名歌手的風格創作原創歌曲，12月14日，Google又推出AI音樂創作工具“MusicFX”，僅需幾句話用戶即可生成原創的音樂作品。

但這些看似更大廠商推出的軟體都是不溫不火，其實是有理由的。

有業內人士分析認為，相比圖文和視頻，音樂的機器學習要復雜得多，AI需要理解和模擬複雜的音樂結構、和聲、旋律以及節奏等元素，這在技術上是非常複雜的。

音樂不僅僅是科技的堆砌，它還包含了深厚的文化背景和個人情感的表達。而且，人聲和音樂的結合，也是一個難點。

值得注意的是，Suno V3對於著作權的歸屬問題在官網做了詳盡的描述與規定，同時為了防止模型作品被濫用，還開發了專有的無聲水印技術，用以檢測歌曲是否是使用Suno創作。

Suno官方稱，V4已經在開發中，並將在未來推出一些全新的功能。

那麼，很多人都在好奇，到底是一個什麼樣的團隊創造出這個爆款的軟體呢?其實，這又是一個天才團隊成立的故事。

12人團隊給音樂圈的驚喜

Suno AI成立於2022年，其創始團隊位於麻省劍橋市。在創立Suno之前，他們一起在劍橋的一家公司名叫Kensho Technologies的公司工作，據了解，Suno創業團隊目前只有12人。

創辦人是Mikey Shulman，博士畢業於哈佛大學物理學。他是創始團隊在Kensho時的機器學習團隊主管，在創立Suno之前，他還是一名MIT斯隆管理學院的兼職講師。

其他3位創辦人分別是Shulman、Freyberg、Georg Kucsko和Martin Camacho，他們都是機器學習專家，還有在Tiktok、Meta 等網路公司的經驗。

在Kensho工作期間，四人的主要任務是開發一種AI語音轉錄技術，用來轉錄上市公司的財報電話會議。後來他們發現，AI音響領域好像還沒有現象級的產品出現，於​​是他們開始創業。他們先做了個文字轉語音程式Bark。但當他們對早期Bark用戶進行調查時，發現用戶真正想要的是音樂產生工具。於是他們才找到了真正適合自己的方向。

2023年7月他們推出了音頻生成模型增加人聲音樂功能;9月，更新後的模型，可以讓用戶可以在Suno的Discord頻道體驗文字生成音樂;12月20日推出了Suno網頁版本應用。

這次推出的第一款可製作廣播級的音樂生成模型V3，一發布就在網路上爆火。

別讓AI取代的創作

元宇宙新聲也聽到很多關於AI用途的聲音，有人質疑AI的方向問題，他們希望機器人幫人類掃地、洗碗，是因為人類要去寫詩、畫畫;現在是AI都去寫詩和畫畫了，而人類還在掃地、洗碗。那麼，研究AI寫詩、畫畫、做音樂的意義是什麼?

我們認為，現在也已經有掃地機器人、洗碗機等工具，機械類的工作早就有機器可以取代。而現在AI應該深入各個領域去擴散思維，替代或輔助人們來做更多的工作，如果，AI連藝術都能做，做那些機械類的工作豈不是更容易?

有業內人士認為，隨著資料庫的更新、技術的迭代，AI將在未來10年內’幹掉’作曲人。

其實，AI顯然為業內人士敲響了警鐘，但即便AI技術再升級，永遠有1%是無法被取代的，這1%的來源也正是音樂產業的核心部分，那就是創造力。

而且，AI合成音樂可能會將音樂創作過度商業化，這完全本末倒置了。他認為音樂創作很多時候是主觀的、能動的、感性的，是自己的生活紀錄和情感抒發。

元宇宙新聲認為，機器與人之間的最大區別往往就在於人文情懷，再好的詞曲也比不上“周杰倫”“林俊傑”三個字在聽眾心中的存在意義，再無瑕的人聲演繹也難以與明星演唱會現場的萬人大合唱相比較。

寫在最後

我們看到，Suno衝擊的不僅是行業分工，還有音樂串流媒體。在早前發布的宣傳片裡，Suno勾勒了這樣一個未來的音樂場景：用戶不再使用串流媒體，而是想聽歌的時候，直接用Suno生成。

但我們擔心的是，隨著AI的發展，AI音樂氾濫，用戶還能不能在更多的歌曲中找到符合自己美學的音樂和聽音樂的初心。如果，可以克服這樣的困難，大模型與音樂內容、創作者的結合或許將成就新一代音樂，同時帶來產業的改變。

來源：元宇宙新聲