オーディオには独自のAIコパイロットが必要

多くの人が音楽におけるAIについて話すとき、それは魔法のボタンとして認識されることが多い：プロンプトを入力してトラックを取得する。アイデアは興奮するヘッドラインを掴むが、同時にミュージシャンを怖がらせる。誰が結果を所有するのか？どの音楽がトレーニングデータにフィードされるのか？そして、ソフトウェアが「創造」を行うときに、人間の才能はどこに適合するのか？

開発者が生産性について話すとき、GitHub Copilotはよく会話の中で出てくる。興味深いのは、それ自身でコードを書くことではない。必要なときにそこにいて、邪魔をしないまま助けを提供する。ミュージシャンも同じようなサポートが役立つ。

音楽ツールについて考える別の方法がある。そこでは、ツールが自然にミュージシャンの既存のワークフローにフィットし、アイデアを前進させ、表現のためのより多くのスペースを残す。

しかし、オーディオはコードとは異なり – それはリスニング、繰り返し、楽器との物理的な相互作用を通じて形成される。ミュージシャンはスコアを読み、数つのノートを調整し、戻って聞き、難しいパッセージを練習し、そしてそれを半分書き直す。ミュージックコパイロットはそれを尊重しなければならない：曲が何であるべきかを決定するのではなく、障害を除去し、アイデアからメロディーへの道を短縮する必要がある。

業界はまだ音楽におけるAIの意味を理解しようとしている

音楽業界は文化的および技術的な変化の真っ只中にある。生成AIは、音楽が作成され、配布され、消費される方法において実際の力となってきている。

Deezer によると、目立つ割合の毎日のアップロードは現在、AI生成の兆候を示しており、これは発見、品質、信頼について疑問を引き起こす。人間のメンバーが存在しないAI生成の「バンド」は、オンラインで支持を集め始め、真実性、ファンとのつながり、音楽を「作る」ことの本当の意味について新たな懸念を引き起こす。

同時に、ライセンス契約はルールを再定義している。SunoやUdioのような企業は、初期の実験から権利保有者との正式な契約に移行した。さらに最近では、NVIDIAとUniversal Musicは、「責任あるAI」の開発のための契約を締結し、直接アーティストからの入力を得たAI駆動の音楽作成、発見、エンゲージメントツールを作成する。

しかし、業界の一部のプレーヤーが創造性を自動化しようとしているか、完全にAI生成されたバンドを立ち上げている一方で、業界はまだAIが音楽の未来にどのように – またはもし – 適合するかについて決めていない。AI技術がさらに成熟するにつれて、会話は再び変化する。重要な質問は、どのAIツールが一時的な熱狂が冷めるときにミュージシャンの信頼を勝ち取るか、そして「音楽を民主化する」と創造的な才能を報いることの間で線を引く場所はどこにあるかということになる。

業界がAIに適応し、その役割について議論する間、一部の企業は実際のクリエイターに焦点を当て、そこにいる彼らに会うスマートでアクセス可能なツールを構築している。このアプローチは、長期的にはより持続可能である可能性がある。

ショートカットではなくコパイロットの心構え

コーディング、ビデオ、テキストのためのAIについては多くの注目があるが、オーディオは比較的注目されない。ほとんどのAIシステムは、単純なアイデアに基づいて構築されている：プロンプトを入力して出力を取得する。ミュージシャンは通常、瞬間的な結果を約束する生成ツールが提示される。しかし、音楽を作ることはプロセスである：それはテストされ、洗練され、時間の経過とともに形成される。

ここで実際の区別が始まる。曲を「完成」させようとするツールは、そのプロセスを妨げる危険がある。反復、フィードバック、探索をサポートするツールは、その一部となる可能性がある。

ツールがミュージシャンに代わって「曲を完成」させようとするとき、それは繊細なプロセスを簡単に断ち切る可能性がある。それは磨かれたものを生み出すかもしれないが、アイデアが実際に成熟するゆっくりとしたやり取りを飛ばす。逆に、フィードバックを提供したり、調整を提案したり、妨害せずにアイデアをキャプチャーするツールのエコシステムは、静かにワークフローの一部になる可能性がある。テクノロジーはミュージシャンを置き換えるのではなく、創造のリズムをサポートするためにバックグラウンドに留まる。そのようなサポートは、ヘッドラインにならない日常的な創造的な瞬間で特に貴重になる：

• ミュージシャンが既存の作品を変形したいとき
• 作曲家がレコーディング前にボーカルを聞きたいとき
• 一人で練習すると、ミュージシャンは改善しているかどうかがわからない
• ツールを切り替えると、アイデアを進めるのではなく遅くする
• アイデアを文書化するために停止すると、創造的なフローを殺してしまう

例えば、ギターを独学で学ぶことは苛立たしいものになる。いつも、改善しているかどうか、または間違ったコードがただのミスであったか、それとも取り組むべきものであったかがわからない。フィードバックは、ミュージシャンにとって、どの段階でも贈り物である。しかし、特に初心者にとっては、より役立つ。

ギタリストがリフを弾いているとしよう。ここでAIは、スマートなチューターとして機能し、ミュージシャンが練習する時間があるときにいつでもパーソナライズされたフィードバックを提供し、ピッチとリズムをリアルタイムで追跡して技術を洗練する。ミュージシャンが即興演奏をしているとき、創造的なフローを維持することが重要であり、そして何がより妨害的になるでしょうか？新しい曲を記譜するために停止すること。AIは、パフォーマンスを聞き、読みやすい楽譜に変換することで助けることができる。そうして、音楽の創造は完全に論理的なプロセスとなり、組織的なまたは技術的な障害によって妨げられることはなくなる。これは、ミュージシャンがAIをマスター作品を作るためのロケット燃料として見る瞬間ではなく、むしろエンジニアとして見る瞬間である。Muse Groupでは、ユーザーのフィードバックとデータ駆動型アプローチを通じて、ミュージシャンの旅のさまざまな段階に対応する製品を構築し、洗練してきた。

まとめると、音楽業界は、信頼が新しさよりも重要となる段階に入っている。最初のAIの興奮が終わった後、ミュージシャンはより厳しい質問をしている。ツールは創造的な仕事を置き換えるのか、それを強化するのか？言い換えれば、会話は「AIが何を生成できるか？」から「AIは創造的なプロセスにどのように適合するか？」への移行している。

次に来るもの

ライセンスされたAIがより一般的になるにつれて、市場は必然的に進化する。ミュージシャンのためのAIスタートアップの一部は、新しさが消えると消滅する。Othersは、プロセスではなく創造的なフローをストリームライン化するのを助けるため、残る。

GitHub Copilotは、AIがソフトウェアの構築方法を革命的に変える方法を示した。現在、音楽でも同様の変化が始まっている。未来は、最もよく傾聴し、調整し、才能をサポートするAIに属する。技術的な優秀性と創造的なプロセスに対する深い理解をもって構築される。