Julia Sazhina，Muse Group 首席产品官。在 Muse Group 担任首席产品官期间，Julia 领导了跨平台的 AI 驱动产品开发，服务全球超过 4 亿用户。她专注于构建实用的人工智能工具，以增强创造力并无缝集成到音乐家、教育者和创作者的工作流程中。
当大多数人谈论音乐中的 AI 时，人们经常将其视为一个魔术按钮：输入一个提示，得到一首曲子。这个想法引起了激动人心的头条新闻，但也让音乐家们感到恐惧。谁拥有结果？谁的音乐被用来训练数据？人类的才华在软件“创作”时如何融入其中？当开发人员谈论生产力时，GitHub Copilot 经常出现在对话中。使其引人注目的不是它可以自己编写代码，而是它在需要时出现并提供帮助而不妨碍工作。音乐家也可以从这种支持中受益。还有另一种方式来思考音乐工具。即使工具自然融入音乐家已经在使用的工作流中，帮助想法向前发展并为表达留出更多空间。然而，音频与代码不同，它是通过聆听、重复和与乐器的物理交互来塑造的。音乐家可能会阅读乐谱，调整几个音符，聆听并练习一个棘手的段落，然后重写一半。音乐共同飞行员必须尊重这一点：不是决定一首歌应该是什么，而是消除障碍并缩短从想法到旋律的路径。行业仍在探索 AI 对音乐的意义音乐行业正处于文化和技术转型的中间。生成式 AI 正在成为音乐制作、分发和消费的重要力量。Deezer 表示，每日上传中有明显比例显示出 AI 生成的迹象，这引发了人们对发现、质量和信任的疑问。完全由 AI 生成的“乐队”已经 开始在网上获得关注，引发了人们对真实性、粉丝联系和“制作”音乐的真正含义的新担忧。同时，许可协议正在重塑规则。像 Suno 和 Udio 这样的公司已经从早期实验转向 与权利持有者正式达成协议。最近，NVIDIA 和 Universal Music 签署了一项协议，旨在开发“负责任的 AI”来制作 AI...
