ืื ืืืื ืืขื
ืืื ืืืืืื ืฆืจืื ืืช ืืืืืก ืืืืืืืื ืฉืื
כאשר רוב האנשים מדברים על AI במוזיקה, זה לעיתים קרובות נתפס ככפתור מאגי: הקלד פרומפט, קבל שיר. הרעיון תופס כותרות מרגשות, אבל גם מפחיד מוזיקאים. מי בעלים של התוצאה? מי מוזיקה מזינה את נתוני האימון? והיכן כישרון אנושי מתאים כאשר תוכנה עושה את ה”יצירה”?
כאשר מפתחים מדברים על פרודוקטיביות, GitHub Copilot לעיתים קרובות באה בשיח. מה שהופך אותה למרכזית זה לא שהיא כותבת קוד בעצמה. היא שם כאשר אתה צריך אותה ומציעה עזרה בלי להפריע. מוזיקאים יכולים להרוויח מאותו סוג של תמיכה.
יש דרך אחרת לחשוב על כלים מוזיקליים. אחת שבה הם מתאימים בטבעיות לדרך שמוזיקאים עובדים, עוזרים לרעיונות להתקדם ומשאירים יותר מקום לביטוי.
עם זאת, אודיו שונה מקוד – הוא מעוצב דרך האזנה, חזרה ואינטראקציה פיזית עם כלי. מוזיקאי עשוי לקרוא פרטיטור, לתקן כמה תווים, להאזין, לתרגל קטע מסובך, ואז לכתוב מחדש חצי ממנו. טייס אוטומטי למוזיקה צריך לכבד את זה: במקום להחליט מה צריך להיות שיר, הוא צריך להסיר מכשולים ולקצר את הדרך מרעיון למנגינה.
התעשייה עדיין מנסה להבין מה AI אומרת למוזיקה
תעשיית המוזיקה נמצאת באמצע שינוי תרבותי וטכנולוגי. AI יוצרת הופכת להיות כוח אמיתי באופן שבו מוזיקה נעשית, מופצת ונצרכת.
Deezer אומר שחלק משמעותי מהעלאות היומיות כעת מראות סימנים של יצירה של AI, מה שמעלה שאלות על גילוי, איכות ואמון. להקות שלמות שנוצרו על ידי AI עם אף אדם לא התחילו לצבור תאוצה באינטרנט, מעלה דאגות חדשות על אותנטיות, קשר עם מעריצים ומה זה אומר “ליצור” מוזיקה.
בו-זמנית, עסקאות רישוי משנות את הכללים. חברות כמו Suno ו-Udio עברו מניסויים מוקדמים להסכמים רשמיים עם בעלי זכויות. ולאחרונה, NVIDIA ו-Universal Music חתמו על עסקה ל-‘AI אחראי’ ליצור כלים ליצירה, גילוי ומעורבות מוזיקלית בעזרת AI עם קלט ישיר מאמנים.
עם זאת, בעוד שחלק מהשחקנים ממהרים לאוטומט את היצירתיות או לשגר להקות שלמות שנוצרו על ידי AI, התעשייה עדיין לא הכריעה איך – או אם – AI מתאים לעתיד של המוזיקה. ככל שטכנולוגיית AI ממשיכה להבשיל, השיחה כנראה תשתנה שוב. השאלה הגדולה תהיה על אילו כלים של AI באמת זוכים לאמון של מוזיקאים כאשר ההיסטריה דועכת, והיכן תהיה הקו בין “לדמוקרטיזציה” של מוזיקה ולתגמול כישרון יצירתי.
כאשר התעשייה לומדת להסתגל ל-AI ולוותר על תפקידה, חברות מסוימות מתמקדות ביוצרים אמיתיים ובונות כלים חכמים ונגישים שפוגשים אותם בנקודה בה הם נמצאים. גישה זו עשויה להתברר כיותר בתר-מן בטווח הארוך.
מנטליות של טייס אוטומטי במקום קיצור דרך של AI
בעוד שיש הרבה תשומת לב ל-AI לקוד, וידאו או טקסט, אודיו לעיתים קרובות מקבל פחות תשומת לב. רוב מערכות AI בנויות סביב רעיון פשוט: אתה הקלד פרומפט, ואתה מקבל פלט. מוזיקאים לרוב מוצעים כלים יוצרים שמבטיחים תוצאות מיידיות. עם זאת, יצירת מוזיקה היא תהליך: היא נבדקת, משופרת ומעוצבת במשך הזמן.
זהו המקום שבו ההבדל האמיתי מתחיל. כלים שמנסים “לסיים” שיר עלולים לקטוע את התהליך. כלים שתומכים באיטרציה, משוב וחקירה יכולים להפוך לחלק ממנו.
כאשר כלי מנסה “לסיים” שיר עבור המוזיקאי, הוא יכול בקלות לחתוך לתוך תהליך זה. הוא עשוי לייצר משהו משולהב, אבל הוא מדלג על המהלך האיטי של קדימה-אחורה שבו רעיונות באמת מבשילים. לעומת זאת, מערכת כלים שמציעה משוב, מציעה התאמות, או עוזרת לתפוס רעיון בלי לקטוע אותו, יכולה בשקט להפוך לחלק מזרימת העבודה. טכנולוגיה לא מחליפה את המוזיקאי, היא נשארת ברקע, תומכת בקצב היצירה. סוג זה של תמיכה הופך לבעל ערך מיוחד ברגעים יומיומיים של יצירתיות שלא תמיד עושים כותרות, אבל עוצבים איך המוזיקה באמת נעשית:
- כאשר מוזיקאי רוצה לשנות יצירה קיימת
- מלחין צריך לשמוע קולות לפני הקלטה
- תרגול לבד משאיר מוזיקאים בלי ודאות האם הם משתפרים
- מעבר בין כלים מאט את הרעיונות במקום להזיז אותם קדימה
- עצירה לתעד רעיון היא הורגת את הזרם היצירתי
למשל, ללמוד גיטרה לבד יכול להיות מרגיז. אתה לא תמיד יודע אם אתה משתפר, או אם האקורד השגוי היה רק פגם או משהו לעבוד עליו. משוב הוא מתנה עבור מוזיקאי בכל שלב של המסע, אבל הוא בא במיוחד בטוב למתחילים.
תאר לעצמך גיטריסט שמנגן ריף. AI כאן יכולה לפעול כמורה חכם, מציעה משוב אישי בכל עת שהמוזיקאי הוא זמן לתרגול, ועוקבת אחר גובה וקצב בזמן אמת כדי לשפר טכניקה. כאשר מוזיקאי מתיחס, זה חשוב לשמור על הזרם היצירתי – ומה יכול להיות יותר מפריע מלעצור להקליט את השיר החדש לתוך תווים? AI יכולה לעזור כאן על ידי האזנה לביצוע והפיכתו לתווים קריאים. כך, יצירת מוזיקה הופכת להיות תהליך הגיוני לחלוטין, ללא הפרעות ארגוניות או טכניות. זהו הרגע שבו מוזיקאים יכולים לראות AI כדלק ליצירת יצירות מופת במקום המהנדס מאחוריהן. בMuse Group, מערכת דומה צומחת במשך השנים וממשיכה להתפתח דרך משוב משתמשים וגישה מונחית נתונים, כאשר אנו בונים ומשפרים מוצרים לשלבים שונים במסעו של מוזיקאי.
לסכם, תעשיית המוזיקה נכנסת לשלב שבו אמון משמעותי יותר מחדש. אחרי הגל הראשון של התרגשות מ-AI, מוזיקאים שואלים שאלות קשות יותר. האם הכלים מחליפים עבודה יצירתית, או שהם מחזקים אותה? במילים אחרות, השיחה משתנה מ”מה AI יכול ליצור?” ל”איך AI מתאים לתהליך היצירתי?”
מה בא אחר כך
כאשר AI ברישיון הופך לנפוץ יותר, השוק יתפתח בהכרח. חלק מהסטארט-אפים של AI עבור מוזיקאים ייעלמו פשוט כאשר החדשות יעברו. אחרים יישארו כי הם עוזרים לאנשים לזרום את התהליך, לא את הזרם היצירתי.
GitHub Copilot הראתה כיצד AI יכול למהפכן את הדרך שבה תוכנה נבנית, ועכשיו מהפכה דומה מתחילה במוזיקה. העתיד ישתייך ל-AI שמאזין הכי טוב, מתאים ותומך בכישרון, בנוי עם צוות טכנולוגי מצוין והבנה עמוקה של תהליך היצירה.
