文匯報

近日，一則消息引爆音樂圈。人工智能歌手薩尼婭·莫奈成為首位憑借電臺播放量登上美國公告牌成人R&B電臺播放榜的AI藝人，隨著單曲《How was I supposed to know》的走紅甚至簽下了價值約300萬美元的唱片合約。與此同時，AI藝人上榜速度還在迅速加快，連續四周均有AI藝人亮相“新興藝人榜”。

整個音樂產業的反應撕裂成兩極，而更值得關注的，或許是這一現象背后所揭示的創作轉向：AI歌手的興起并非意在取代人類，而是行走在拓展音樂語言邊界的軌道上，成為一種與人類情感和想象力并行不悖，甚至可相互激發的新藝術表達形式，它迫使我們重新思考創作的本質和藝術的定義。

從“工具”到“語言”：AI歌手的演進

與初音未來、洛天依這類“聲庫工具”有所區別，薩尼婭·莫奈所代表的是由“生成式人工智能”推動的創作主體。她的創造者特麗莎·妮基·瓊斯在美國哥倫比亞廣播早間新聞節目里坦言了她利用AI創作的原始動機：圓一個未曾實現的音樂夢。

特麗莎從小在唱詩班的氛圍中長大，內心蘊藏著對音樂的深切熱愛，然而，由于自己的嗓音條件并不出眾，她始終未曾踏上職業音樂人的道路。這份深藏心底的遺憾，成為了她日后創作的情感基石。直到她接觸到人工智能音樂創作平臺Suno，才發現自己可以用另外一種形式唱出心中的旋律。于是她潛心研究如何能與AI進行對話。

特麗莎的創作始于她的詩庫，這些詩歌是她個人情感和經歷的結晶，構成了歌曲的歌詞部分，這也是整個創作過程中最具有“人性”和原創性的元素。隨后，她會將這些歌詞輸入到Suno平臺中，并輔以一系列詳細的文本提示詞。這些提示詞涵蓋了音樂的各個方面，比如：慢節奏的R&B風格、女性靈魂唱腔、輕柔的吉他、沉重的鼓點等。這個輸入的階段，也是連接人類創意和AI執行的關鍵橋梁。AI會根據歌詞的情感基調和節奏，在幾秒內創作出與之匹配的旋律線條。同時，它會根據提示詞中指定的樂器，進行自動化的編曲和混音。人聲部分，AI會生成一個符合指令描述的聲音，并根據旋律和歌詞演唱，甚至能處理復雜的轉音、顫音技巧，流暢且富有靈魂的、類似人類歌手演唱時的微情感變化。這個“處理”階段，是AI將抽象的文字指令轉化成具體音樂實體的核心環節。AI生成音樂的最后一步是“輸出”與“篩選”。Suno通常會生成兩個版本的歌曲供特麗莎選擇，聽完后如果不符合她的創作意圖，特麗莎就會繼續調整提示詞，或者保持原有設置，再次生成新的版本。這個過程可能需要重復成百上千次，直至她尋到心中那個最完美的版本為止。

談到上榜歌曲的創作背景，特麗莎透露，這首歌的靈感來源于她八歲時失去父親的創傷經歷。這種源于生命早期的深刻情感，為歌曲注入了無法偽造的真實性，使得許多有過相似經歷的聽眾能夠產生強烈的共鳴。當聽眾了解到歌詞背后的真實故事后，AI賦予的外殼便顯得不那么重要，因為傳遞情感的核心，歌詞以及背后的故事是百分之百真實的。正如特麗莎所言：“薩尼婭·莫奈是我的延伸，她的形象就是我本人。”

創作的新勞動：從“指令”到“對話”

在AI參與創作的過程中，人類創作者的核心能力正在發生轉變。他們不再僅僅依賴音樂理論和技藝的打磨，而是需要發展出一種新的表達能力：如何用精準、生動、富有啟發性的語言，將內心的真實情感經歷和音樂想象力轉化為AI能夠理解并執行的“創意指令”。

在創作中為獲得“恰到好處的哽咽感”，特麗莎曾嘗試了32種提示詞變體——有的讓AI理解成了隨機噪音，有時提示詞則導致了機器停頓，最終使用“Stochastic”這一數學中描述不確定性的標準術語，而精準觸發了Suno模型中“隨機性中斷的不完美發聲”節點，生成出了目標效果。

有時AI能執行卻“誤解”的指令，反倒成為了創作者靈感的富礦。特麗莎在生成《How was I supposed to know》時，最初提示詞指向“溫暖的靈魂樂”，但是AI某次輸出時卻混入了冷感的電子故障音。這個意外使得歌曲獲得了聽感上的“情感溫差”，“誤打誤撞”產生的失真噪聲反而強化了歌詞中“無法預知命運”的無力感。

人與AI之間啟發，也被啟發；引導，也被引導，使得創作不僅是產出音樂，更像是一場AI倒逼的自我解剖。這個過程，本質上是一場人機之間的對話。使用者輸入相似的指令，可能會得到風格迥異、質量不一的多個版本。創作過程不再是從零到一的線性推進，而更像是一種不斷地開盲盒的體驗，不斷從開出的盲盒中篩選、尋找出符合自己愿景的聲音。每個盲盒都是算法對人性的一次統計學翻譯，而創作者的任務是在數百個“翻譯版本”中，聽見那個能反向照亮自己情感盲區的回聲。

AI是一面鏡子，也是一扇窗

AI歌手能夠穩定地產出批量的、兼具熟悉感與新意的作品，這正是其能快速在流行榜單中占據一席之地的原因。在流媒體主導的音樂消費時代，聽眾越來越傾向于“場景化”的聆聽，音樂不再只是需要凝神欣賞的完整藝術品，更是陪伴、氛圍與情緒的載體。

AI像一面鏡子，映照出當下音樂工業的某些困境：套路化生產、創意重復、情感稀薄。當AI能在五分鐘內就批量炮制出當代最流行模板的歌曲，是不是也說明人類的創作早已化為了“人肉算法”？據公告牌的研究所揭示，過去十三年間，80%的冠軍單曲都建立在相同的四種和弦框架上。AI能用幾十秒寫出一首歌，因為它可以直接調取硬盤里的模板數據；而人類可能得花上數倍的時間，因為人類靠的是經驗和記憶去調取創作模板，這就是“人肉算法”。人類和AI干的是同一件事，只不過人類讀取的是“生物硬盤”，讀取速度要慢得多。

AI也是一扇窗，為我們打開了新的可能。特麗莎創造出的AI藝人已與唱片公司簽署價值高達300萬美元合約。這種現象不僅是資本市場對AI歌手商業潛力的敏銳捕捉，在更深層次上也是對這種以AI為筆、書寫個人故事的獨特性的一種肯定。在套路可以被無限復制的時代，純粹的個人故事反而成為了最稀缺的資產。傳統音樂工業要創作出一首優質歌曲，需要寫詞、作曲、編曲、演唱、表演各個環節人才的分工配合，或者創作者樣樣都得精通。而AI的出現，重新定義了音樂的創作，它將技術性勞動和創意決策分開。AI背后的創作者更像是一位創意導演，一位與AI協作的“畫師”，用語言和想象力勾勒出音樂的輪廓與色彩。你可以是一名心理療愈師，將患者的故事寫成歌詞來生成療愈音樂；也可以是一名公司上班的白領，在午休時用手機錄下隨意哼唱的旋律，讓AI來延展你的情緒；同樣你也可以是一名退休老教師，用AI譜出屬于自己的流金歲月。AI的發展并非要取代人類的創造力，而是將其從某些重復性、技術性的勞動中解放出來，促使創作者去探索那些真正屬于人類的情感深度與藝術獨特性。

AI的獨特價值，在于在“不懂”中拓展表達的邊界，它可能不理解人類世界中的悲與喜、愛與恨，但卻能將這些情感符號轉化為非人的聲學結構，而這種結構卻反向地讓人意識到在AI的這些“錯誤”里，是不是能照見更深層的自我，發現自我從未想過的表達路徑？

薩尼婭·莫奈的登榜，絕非一個終點，而是一個起點。AI歌手作為一種已然存在且不可逆的新興藝術形式，是我們必須直面的現實。未來，AI歌手與人類歌手、創作者之間并非一場你死我活的取代，而更可能走向一種深度與功能化分化的共生。AI將不斷拓展音樂藝術的技術邊界，滿足娛樂工業對效率、規模與先鋒體驗的追求，而人類歌手將會更加向內回歸，專注于那些唯有人類才能感知并且賦予意義的思考與情感。而對于音樂創作者而言，在這場人機共奏的新樂章中，會有更多來自各行各業的新人群匯入。真正的挑戰不僅是如何與AI對話，更是在這一過程中，保留住我們自己的語言與情感溫度。

（作者為上海戲劇學院表演系講師）