【善寫手】 什麼樣的音樂創作者會失業
大智澈見教練講師/鍾志明
「眼下人工智慧技術不斷進化，連創意產業都要怕了。」這句話，有些人認為非常寫實，但也有些人認為太聳動，其實從創意的深度看，兩者可能都是對的。我任教的學校有流行音樂相關科系，該系的老師最常聽到我說的，就是「你們的飯碗會被科技人搶走」，也建議他們要改變一下課程，增加科技的成分，或至少要告訴學生音樂產業正在發生的變化，不要成為被煮熟的青蛙。
AI對音樂產業的入侵，主要來自於預測消費者主觀偏好，包括對音樂以及廣告的喜好程度，透過這些 AI 所分析的數據，可事先判定歌曲或廣告的成效。 初期AI的功用，如文章所說，在於透過分析聽眾的音樂品味，來達成精準的歌曲推薦。藉由蒐集用戶的行為，例如常聽的專輯或歌手等，以找出音樂品味相似的用戶，並將這些用戶點播的歌曲，在他們之間相互推薦。這樣的功能，其實已經可以改變音樂產業的生態，讓音樂的行銷必須透過打歌、接通告、開演唱會或發表會等的模式，改變為精準經營音樂的社群，並透過成員的相互推薦，在短時間內以低成本的方式傳播給大量的目標顧客(TA)。所以，許多傳統的音樂公司如果跟不上新媒體的腳步，傳統的音樂企劃人不懂得社群工具的應用，將會被這波改變所淘汰。所以現在音樂產業需要大量的社群經營人才或小編，即使沒有音樂背景或是專業，也能進入這產業。如同餐飲業一樣，未來決定顧客吃甚麼的選擇時，不是來自廚師的手藝或菜色，而是來自於點餐平台或社群，科技人才將可主導這一產業的發展趨勢。例如，當那隻熊貓想要某一家新開餐廳紅時，只要將這家餐廳放在首頁，然後透過一些小編帶風向，就會迅速帶來人流。
有人會說，如果菜色不好吃，也會很快地就讓TA知道而無法持續。這是當然的，產品的實力還是永續的基礎，但是，消費者真的分辨得出來好吃與否嗎？這就是AI從推薦音樂又進入到音樂產業另一個領域的關鍵問題了。創作，應該是音樂人的最後堡壘，如文章中所說，AI可以透過分析歌曲的組成元素，例如音樂的拍速（BPM)、節奏，以及歌曲可引起的情緒值（Valence）等，將元素與排行榜上的歌曲相互比較，具相似元素的歌曲，即具備較高的機會受聽眾喜愛，然後從預測歌曲受歡迎程度更進一步進入到「組合」的階段，而這一階段就相當於人們的創作了。
透過機器學習，AI的創作音樂準確度會隨著數據量的累積而快速提升，就像西洋棋、圍棋的AI一樣，到了可以與人類真正的智慧相比。但是，AI在音樂創作方面，主要是透過已發生的流行數據進行創作，在所謂的芭樂歌或KTV點唱領域，絕對可以打敗人類的創作者。一旦到了要突破現有的流行潮流，創造新的音樂流行趨勢，人類的創意還是會主導了這種不連續時代的改變。只是一旦新的流行趨勢出現，透過數據的累積與分析，AI也會很快掌握與跟上。人們以前相信，圍棋比西洋棋的變化更多，更需要創意，所以AI要擊敗人很難。但是，AlphaGo的出現，讓人們開始絕望了，因為AI學習的速度太快了，即使圍棋高手出現了新的招式，在某一盤中獲勝，AI就很快進行學習，然後在下一盤中又取勝。在音樂的創作領域，相信也是如此，新潮流出現的機會之窗會很短暫。
那麼，人們是否就要絕望了呢？我個人比較樂觀，人類要更了解AI的能力，然後自己要不斷的思考與創新，必須要常常勇敢地跳出連續性的習慣領域，做出新的音樂，這樣的創作人才不會被取代。如果只是想要寫受歡迎的歌曲，那麼未來，音樂創作者就會像名片的設計者一樣，淪為幫AI打工的低薪族。
AI對音樂產業的入侵，主要來自於預測消費者主觀偏好，包括對音樂以及廣告的喜好程度，透過這些 AI 所分析的數據，可事先判定歌曲或廣告的成效。 初期AI的功用，如文章所說，在於透過分析聽眾的音樂品味，來達成精準的歌曲推薦。藉由蒐集用戶的行為，例如常聽的專輯或歌手等，以找出音樂品味相似的用戶，並將這些用戶點播的歌曲，在他們之間相互推薦。這樣的功能，其實已經可以改變音樂產業的生態，讓音樂的行銷必須透過打歌、接通告、開演唱會或發表會等的模式，改變為精準經營音樂的社群，並透過成員的相互推薦，在短時間內以低成本的方式傳播給大量的目標顧客(TA)。所以，許多傳統的音樂公司如果跟不上新媒體的腳步，傳統的音樂企劃人不懂得社群工具的應用，將會被這波改變所淘汰。所以現在音樂產業需要大量的社群經營人才或小編，即使沒有音樂背景或是專業，也能進入這產業。如同餐飲業一樣，未來決定顧客吃甚麼的選擇時，不是來自廚師的手藝或菜色，而是來自於點餐平台或社群，科技人才將可主導這一產業的發展趨勢。例如，當那隻熊貓想要某一家新開餐廳紅時，只要將這家餐廳放在首頁，然後透過一些小編帶風向，就會迅速帶來人流。
有人會說，如果菜色不好吃，也會很快地就讓TA知道而無法持續。這是當然的，產品的實力還是永續的基礎，但是，消費者真的分辨得出來好吃與否嗎？這就是AI從推薦音樂又進入到音樂產業另一個領域的關鍵問題了。創作，應該是音樂人的最後堡壘，如文章中所說，AI可以透過分析歌曲的組成元素，例如音樂的拍速（BPM)、節奏，以及歌曲可引起的情緒值（Valence）等，將元素與排行榜上的歌曲相互比較，具相似元素的歌曲，即具備較高的機會受聽眾喜愛，然後從預測歌曲受歡迎程度更進一步進入到「組合」的階段，而這一階段就相當於人們的創作了。
透過機器學習，AI的創作音樂準確度會隨著數據量的累積而快速提升，就像西洋棋、圍棋的AI一樣，到了可以與人類真正的智慧相比。但是，AI在音樂創作方面，主要是透過已發生的流行數據進行創作，在所謂的芭樂歌或KTV點唱領域，絕對可以打敗人類的創作者。一旦到了要突破現有的流行潮流，創造新的音樂流行趨勢，人類的創意還是會主導了這種不連續時代的改變。只是一旦新的流行趨勢出現，透過數據的累積與分析，AI也會很快掌握與跟上。人們以前相信，圍棋比西洋棋的變化更多，更需要創意，所以AI要擊敗人很難。但是，AlphaGo的出現，讓人們開始絕望了，因為AI學習的速度太快了，即使圍棋高手出現了新的招式，在某一盤中獲勝，AI就很快進行學習，然後在下一盤中又取勝。在音樂的創作領域，相信也是如此，新潮流出現的機會之窗會很短暫。
那麼，人們是否就要絕望了呢？我個人比較樂觀，人類要更了解AI的能力，然後自己要不斷的思考與創新，必須要常常勇敢地跳出連續性的習慣領域，做出新的音樂，這樣的創作人才不會被取代。如果只是想要寫受歡迎的歌曲，那麼未來，音樂創作者就會像名片的設計者一樣，淪為幫AI打工的低薪族。
#AI人工智慧
#新行銷
#科技
閱讀推薦1：2022/ 06《天下雜誌》
https://www.cw.com.tw/article/5121525?from=search
標題：比你幽默、還會寫歌！AI 將如何改變創意產業？
閱讀推薦2：2022/ 06《未來商務》
https://fc.bnext.com.tw/articles/view/2232
標題：想要打造「爆款」音樂及廣告？品牌透過 AI 精準掌握消費者品味
#新行銷
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| 鍾志明 國立政治大學企業管理學系博士
醒吾科技大學副校長暨研發長，專長領域為組織與策略管理、行銷管理、科技管理、品牌創新。 |
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