Fender CEO 似乎认为你的乐队成员只是“模拟AI”

Fender首席执行官Edward “Bud” Cole在五月接受T3采访，庆祝Telecaster吉他75周年时，发表了关于AI和音乐的言论，最初并未引起注意。但最近这些言论开始流传，为这家公司本已激烈的公关危机火上浇油——此前Fender向制琴师发出停止侵权函，声称对Stratocaster琴身形状拥有版权，几乎激怒了整个吉他演奏社区。

一些有影响力的吉他YouTuber甚至表示，在这起争议之后，他们不会再购买Fender的产品。而Cole重新浮出水面的言论，将翻唱歌曲和乐队成员比作某种“模拟AI”，进一步损害了公司在网上最活跃粉丝中的形象。

T3主编Mat Gallagher的报道主要转述了Cole的言论，Fender未立即回应置评请求。以下是一些关键内容：Cole认为音乐中的AI并不新鲜，他说“我认为只要有录音音乐，AI就存在了”。他认为学习吉他的最大障碍是时间，而第二大障碍——写歌——正是AI能发挥作用的地方。Cole说：“我确实认为翻唱音乐长期以来一直是某种模拟AI。”那些还没有能力写自己歌曲的人，可以演奏他们最喜欢的艺术家的歌曲。Cole提到自己听了很多REM、U2、The Smiths和The Cure的歌，后来厌倦了只听，想自己弹，于是学了吉他。

Cole认为，刚开始尝试写作的人也可以依靠第二种模拟AI：他们的乐队成员。你可能只有一个副歌或即兴重复段，但鼓手或贝斯手可以加入，一首歌就诞生了。AI也能扮演这个角色。Cole说：“我实际上认为我们正处于这样一个边缘：让人们超越老一套的翻唱，真正像和乐队合作那样工作。”

Cole试图将人类“训练”于少数翻唱歌曲与AI摄取大量受版权保护的音乐数据集进行类比。他似乎在暗示，通过学习演奏他人的歌曲、内化这些影响并将它们综合成新东西，本质上与AI做的事情相同。这是一个极其错误的观点，在我看来，Cole要么不懂AI，要么不尊重艺术家。

首先，规模很重要。没有人能学会训练普通生成式AI模型所用的所有歌曲，以Suno为例，其训练歌曲数量可能达数百万。此外，这种类比忽视了艺术家在创作过程中做出的数百万个微小决定（无论有意识与否）中蕴含的人性。无论是情感驱动、对偶然巧合的反应，还是为了弥补局限，人类做出的艺术决定都是独一无二的。这与模型根据提示和数据点网络生成内容有本质区别。

正如Steve Onotera（以Samurai Guitarist之名广为人知）指出的那样，演奏者的身体特质，或者说每个人都容易犯的小错误，使他们无法完美复制他人的作品。这种偶然性无法被大语言模型复制。乐队成员也是如此。每个人从自己独特的“训练数据”、生活经历以及身体技能或局限中汲取灵感，这与聊天机器人不同。AI没有品味或直觉，不像你那位在大学学过爵士乐作曲的挑剔贝斯手那样。如果你告诉你的鼓手他无异于AI模型，他理应感到被冒犯。

在采访后期，Cole说：“我相信AI实际上将帮助创造一个新的吉他手世界，他们使用它来与其他音乐家联系，变得更高效，并跨越从学习创作到精通创作之间的鸿沟。” Cole断言AI能以某种方式帮助人们“跨越鸿沟”成为创作大师，这坦率地说也很荒谬。越来越多的证据表明，依赖AI工具实际上会导致技能退化。用AI来建议押韵或比喻痛苦，并不等同于练习创作和培养技能。AI从未在婚礼上被抛弃，也从未为完美的前副歌过渡而汗流浃背。重复是关键。俗话说，你需要写100首（或1000首，或10000首）烂歌，才能写出一首好歌。这就是你超越陈旧套路、学会识别自己偶然创作出好东西的方法。