ทำไมออดิโอต้องการ AI Copilot ของตนเอง

เมื่อมีผู้คนพูดถึง AI ในด้านดนตรี มักถูกมองว่าเป็นปุ่มเวทมนตร์ ซึ่งพิมพ์คำสั่งแล้วได้แทร็ก แต่ความคิดนี้ทำให้นักดนตรีกลัว ใครเป็นเจ้าของผลลัพธ์? ใครให้ข้อมูลการฝึกอบรม? และที่ไหนที่ทักษะมนุษย์เข้ามาเมื่อซอฟต์แวร์ทำการสร้าง?

เมื่อนักพัฒนาพูดถึงประสิทธิภาพการทำงาน GitHub Copilot มักถูกกล่าวถึงในการสนทนา สิ่งที่ทำให้มันน่าสนใจไม่ใช่การที่มันเขียนโค้ดเอง แต่คือการที่มันพร้อมเมื่อคุณต้องการและให้ความช่วยเหลือโดยไม่ขัดขวาง นักดนตรีสามารถได้รับประโยชน์จากความช่วยเหลือแบบเดียวกัน

มีทางอื่นในการคิดเกี่ยวกับเครื่องมือดนตรี ซึ่งพวกมันเข้ากันได้อย่างเป็นธรรมชาติกับวิธีการทำงานของนักดนตรี โดยช่วยให้ความคิดก้าวหน้าและให้พื้นที่มากขึ้นสำหรับการแสดงออก

แต่ออดิโอแตกต่างจากโค้ด – มันถูกกำหนดรูปแบบผ่านการฟัง การทำซ้ำ และการโต้ตอบกับเครื่องดนตรี физิกally นักดนตรีอาจอ่านคะแนน ตั้งค่าโน้ตใหม่ ฟังแล้วฝึกซ้อมส่วนที่ยาก จากนั้นเขียนใหม่ครึ่งหนึ่ง AI Copilot ต้องเคารพสิ่งนี้: แทนที่จะตัดสินว่าเพลงควรเป็นอย่างไร มันจะต้องเอา障碍ออกและทำให้เส้นทางจากความคิดไปสู่ทำนองสั้นลง

อุตสาหกรรมยังคงพยายามเข้าใจว่า AI มีความหมายต่อดนตรี

อุตสาหกรรมดนตรีอยู่ในระหว่างการเปลี่ยนแปลงทางวัฒนธรรมและเทคโนโลยี AI ที่สร้างขึ้นกำลังกลายเป็นกำลังที่แท้จริงในการสร้าง ดนตรี การกระจาย และการบริโภค

Deezer กล่าวว่า ส่วนแบ่งที่เห็นได้ชัดของการอัปโหลดรายวันแสดงให้เห็นถึงการสร้าง AI ซึ่งทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับการค้นพบ คุณภาพ และความไว้วางใจ กลุ่ม “วงดนตรี” ที่สร้างขึ้นโดย AI ทั้งหมดโดยไม่มีสมาชิกมนุษย์ เริ่มได้รับความนิยมออนไลน์ ทำให้เกิดความกังวลใหม่เกี่ยวกับความถูกต้อง ความเชื่อมโยงแฟน และสิ่งที่แท้จริงคือ “การสร้าง” ดนตรี

ในเวลาเดียวกัน สัญญาอนุญาตก็เปลี่ยนแปลงกฎเกณฑ์ บริษัทอย่าง Suno และ Udio ได้เปลี่ยนจากการทดลองแรกๆ ไปสู่ ข้อตกลง正式กับเจ้าของสิทธิ์ และที่เพิ่งเกิดขึ้น NVIDIA และ Universal Music ลงนามข้อตกลงสำหรับ ‘AI ที่รับผิดชอบ’ เพื่อสร้างเครื่องมือสร้าง ดนตรี ค้นพบ และมีส่วนร่วมที่ขับเคลื่อนด้วย AI โดยมีการรับคำแนะนำโดยตรงจากศิลปิน

อย่างไรก็ตาม ในขณะที่บางคนรีบเพื่อสร้างสรรค์หรือเปิดตัววงดนตรีที่สร้างขึ้นโดย AI ทั้งหมด อุตสาหกรรมยังคงไม่ได้ตัดสินว่า AI จะเข้ากันได้กับดนตรีในอนาคตหรือไม่ เมื่อเทคโนโลยี AI ต่อเนื่อง การสนทนาจะเปลี่ยนแปลงอีกครั้ง คำถามใหญ่จะเป็นเกี่ยวกับเครื่องมือ AI ใดที่ได้รับความไว้วางใจจากนักดนตรีหลังจากความตื่นเต้นจางลง และที่ไหนจะมีเส้นแบ่งระหว่าง การทำให้ดนตรี ‘ประชาธิปไตย’ และการให้รางวัลที่มีพรสวรรค์สร้างสรรค์

ในขณะที่อุตสาหกรรมเรียนรู้ที่จะปรับตัวเข้ากับ AI และถกเถียงกันเกี่ยวกับบทบาทของมัน บางบริษัทมุ่งเน้นไปที่ผู้สร้างสรรค์จริงๆ และสร้างเครื่องมือที่ชาญฉลาดและเข้าถึงได้ซึ่งพบกับพวกเขา ณ ที่นั้น วิธีนี้อาจเป็นวิธีที่ยั่งยืนในระยะยาว

มุมมอง Copilot แทนที่จะเป็นทางลัด AI

ในขณะที่มีคนให้ความสนใจกับ AI สำหรับการเขียนโค้ด วิดีโอ หรือข้อความ ออดิโอมักได้รับความสนใจน้อยกว่า ระบบ AI ส่วนใหญ่ถูกสร้างขึ้นโดยอาศัยความคิดง่ายๆ: คุณพิมพ์คำสั่งแล้วได้ผลลัพธ์ นักดนตรีได้รับเครื่องมือที่สร้างขึ้นโดยสัญญาว่าจะได้ผลลัพธ์ทันที แต่การสร้างดนตรีคือกระบวนการ: มันถูกทดสอบ ปรับปรุง และกำหนดรูปแบบขึ้นมา

นี่คือที่ที่ความแตกต่างที่แท้จริงเริ่มต้นขึ้น เครื่องมือที่พยายาม “สร้าง” เพลงสำหรับนักดนตรีเสี่ยงต่อการขัดจังหวะกระบวนการนั้น เครื่องมือที่สนับสนุนการวนซ้ำ การให้ข้อเสนอแนะ และการสำรวจสามารถกลายเป็นส่วนหนึ่งของมัน

เมื่อเครื่องมือพยายาม “สร้าง” เพลงให้กับนักดนตรี มันสามารถตัดเข้าไปในกระบวนการนั้นได้อย่างง่ายดาย มันอาจสร้างผลลัพธ์ที่มีคุณภาพ แต่มันข้ามการแลกเปลี่ยนที่ช้าๆ ที่ความคิดที่แท้จริงพัฒนา ในทางกลับกัน ระบบนิเวศของเครื่องมือที่ให้ข้อเสนอแนะ แนะนำการปรับเปลี่ยน หรือช่วยจับแนวคิดโดยไม่ขัดจังหวะสามารถกลายเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการการทำงานได้อย่างเงียบๆ เทคโนโลยีไม่ได้แทนที่นักดนตรี แต่มันอยู่เบื้องหลัง สนับสนุนจังหวะของการสร้างสรรค์ การสนับสนุนประเภทนี้มีคุณค่ามากโดยเฉพาะในช่วงเวลาสร้างสรรค์ที่แท้จริงที่ไม่ค่อยได้รับความสนใจ แต่กำหนดรูปแบบว่าดนตรีถูกสร้างขึ้นอย่างไร:

• เมื่อนักดนตรีต้องการเปลี่ยนแปลงเพลงที่มีอยู่
• ผู้แต่งเพลงต้องการฟังเสียงร้องก่อนที่จะบันทึก
• การฝึกซ้อมคนเดียวทำให้นักดนตรีไม่แน่ใจว่าพวกเขาได้รับการปรับปรุงหรือไม่
• การเปลี่ยนระหว่างเครื่องมือชะลอความคิดลงแทนที่จะผลักดันให้ไปข้างหน้า
• หยุดเพื่อจัดทำเอกสารความคิดจะทำลายกระบวนการสร้างสรรค์

ตัวอย่างเช่น การเรียนรู้กีตาร์คนเดียวอาจทำให้หงุดหงิด คุณไม่แน่ใจว่าคุณดีขึ้นหรือไม่ หรือว่าแอคคอร์ดที่ผิดเป็นเพียงความผิดพลาดหรือสิ่งที่ต้องทำงานให้เสร็จ ข้อเสนอแนะเป็นของขวัญสำหรับนักดนตรีใน bất kỳขั้นตอน nàoของการเดินทาง แต่มันมาถึงมือใหม่ๆ โดยเฉพาะ

ลองนึกภาพกีตาร์ที่เล่นริฟฟ์ AI ในที่นี้สามารถทำงานเป็นครูสอนพิเศษที่ชาญฉลาด โดยให้ข้อเสนอแนะส่วนบุคคลทุกครั้งที่นักดนตรีมีเวลาฝึก และติดตามเสียงและจังหวะในแบบเรียลไทม์เพื่อปรับปรุงเทคนิค เมื่อนักดนตรีกำลังอิมโพรวाइซ์ มันสำคัญที่จะรักษากระบวนการสร้างสรรค์ – และอะไรที่จะรบกวนมากกว่าการหยุดเพื่อบันทึกเพลงใหม่ลงในโน้ตชี้หรือไม่ AI สามารถช่วยได้โดยการฟังการแสดงและเปลี่ยนเป็นโน้ตชี้หรือที่อ่านได้ ดังนั้นการสร้างดนตรีจึงกลายเป็นกระบวนการที่มีเหตุผล ไม่ถูกขัดจังหวะโดยอุปสรรคด้านการบริหารจัดการหรือเทคนิค มันเป็นช่วงเวลาที่นักดนตรีสามารถมองเห็น AI เป็นเชื้อเพลิงสำหรับการสร้างชิ้นงานชิ้นเอกแทนที่จะเป็นวิศวกรเบื้องหลัง At Muse Group ระบบนิเวศที่คล้ายกันนี้เติบโตขึ้นมาหลายปีและยังคงพัฒนาต่อไปผ่านการให้ข้อเสนอแนะจากผู้ใช้และแนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ในขณะที่เราสร้างและปรับปรุงผลิตภัณฑ์สำหรับขั้นตอนต่างๆ ของการเดินทางของนักดนตรี

เพื่อสรุป อุตสาหกรรมดนตรีกำลังเข้าสู่ระยะที่ความไว้วางใจมีความสำคัญมากกว่าความแปลกใหม่ หลังจากคลื่นแรกของความตื่นเต้น AI นักดนตรีกำลังถามคำถามที่ยากขึ้น เครื่องมือเหล่านี้แทนที่การทำงานสร้างสรรค์หรือเสริมสร้างมัน? ในอีกคำหนึ่ง การสนทนากำลังเปลี่ยนจาก “AI สามารถสร้างอะไรได้บ้าง?” ไปเป็น “AI มีหน้าที่อะไรในกระบวนการสร้างสรรค์?”

สิ่งที่จะเกิดขึ้นต่อไป

เมื่อ AI ที่ได้รับอนุญาตกลายเป็นเรื่องปกติมากขึ้น ตลาดจะพัฒนาไปตามนั้น บางสตาร์ทอัพ AI สำหรับนักดนตรีจะหายไปเมื่อความแปลกใหม่จางลง อื่นๆ จะยังคงอยู่เพราะพวกมันช่วยให้ผู้คนปรับปรุงกระบวนการ ไม่ใช่กระบวนการสร้างสรรค์

GitHub Copilot แสดงให้เห็นว่า AI สามารถปฏิวัติวิธีการสร้างซอฟต์แวร์ได้อย่างไร และตอนนี้การเปลี่ยนแปลงที่คล้ายกันกำลังเริ่มต้นในด้านดนตรี อนาคตจะ屬กับ AI ที่ฟังได้ดีที่สุด ปรับเปลี่ยน และสนับสนุนความสามารถ โดยสร้างขึ้นด้วยความเป็นเลิศทางเทคนิคและความเข้าใจที่ลึกซึ้งเกี่ยวกับกระบวนการสร้างสรรค์