【明報專訊】獨立樂隊南洋派對N.Y.P.D. 在音樂前線，身先士卒利用AI創作音樂，學術界又如何看待？香港浸會大學音樂學院助理教授Roberto Alonso Trillo，研究興趣之一是「音樂與AI」，他接受本報專訪，討論AI跟音樂創作的看法（問答經翻譯及節錄）。
答：Roberto Alonso Trillo 問：嚴嘉栢
問：AI按道理應該做一些單調重複的工作，以釋放人類的創造力。然而今天趨勢走向相反，AI反而正在創造新的音樂，你怎麼看這種趨勢？
答：人類智慧已經是一個已簡化的模型、地圖和反思性的自我敘述，AI只能是模型的模型（model-of-a-model）。然而AI作為記憶機器，它數位化濃縮人類經驗，如果它能夠走向更強大的AI範式，超越單純的統計推斷和沒有智慧的模仿，就有可能偏離我們試圖表達和揭示的人類智慧，成為一種源自我們、但超越我們自身模擬和理解世界能力的異形力量。
問：有些音樂人使用生成式AI來創作音樂，你認為生成式AI是一種創造力嗎？你認為使用AI創作的音樂仍能稱是他們的作品嗎？
答：這個術語（創造力）保留許多含義——它是英國認知科學家Margaret A. Boden的評估標準，如新穎、價值、驚喜等；或者是影響資本主義力比多經濟（libidinal economy）的驅動力，這對我們至關重要。如果問題是，在藝術領域內生成內容，它是否符合藝術生產的條件，那麼這個問題就略有不同。當來到一個內容可持續生產、即時可用且完全自動化的時代，可能需要看看在其他方面如何定義藝術——如果這仍然有必要的話。某種程度上，生成式AI可能不是對藝術的挑戰，而是「創造力裝置（creativity dispositif）」的歷史頂峰，如神話中「農神吞噬其子」（按：「裝置（dispositif）」出自法國哲學家傅柯的哲學思想，指建構權力關係的制度、機制或知識結構）。
在法律知識財產權的範式外討論作者身分也很複雜。如上所述，問題是我們是否應該關注「誰是作者？（本體論層面）」或「誰算一個作者？（法律層面）」。在學術界跨學科研究時，我們經常面臨這種困境。個人作者的概念早被解構，許多人認為所有創作都是對話性（dialogical）的。
問：你認為使用生成式AI創作音樂的限制是什麼？使用這種方式生成的音樂是否會有所缺失？
答：若給我的回答提供一個歷史框架，只要看看19世紀中後期，以攝影為代表的藝術變革就夠了。攝影最初被視為一種複製機制，有些評論指出，它永遠無法獲得「天才的作品中充滿活力的精緻感覺和情感」，或者「創造和感覺構成藝術品的必要品質……攝影永遠不會比雕刻的地位更高」（這些內容發表在1855年英國的一份藝術期刊上）。
那麼，AI生成音樂時有哪些限制，以及是否會有所缺失？我們可以看看現在主流的商業AI界面，大多數是自2017年引入transformer模型（按：一種深度學習模型），後來演變大型語言模型（large language model，LLM）而產生。它們極其限於以描述的方式（transcriptive approach）來達成，即閃爍的游標或聊天機器人模型（例如Suno和Udio），是從使用者（想法）到電腦（執行者），由上至下、歷經多種符號轉譯階段的線性動態過程。然而我們發現在樂器和音樂表演領域，人類、素材和聲音之間存在大量非線性、共同創造的關係，如何能夠整合它們，以及其界面設計，都是突破的關鍵。
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