作者：崔哲（哈尔滨音乐学院作曲系副主任、教授） 想象一下——你耳边听到一首“巴赫风格”的赋格曲（复调音乐载体），但作曲家不是活人，而是Musenet（深度神经网络音乐生成模型）。或者，舞台上播放的配乐获得欧洲音乐奖提名，但作者是人工智能AIVA（AI作曲引擎）。现在到了 2025 年，人工智能正在以惊人的速度改变音乐的制作方式：它可以创作、编排、混音，甚至模仿某个作曲家的“感觉”。然而，现在的问题不是我们能否阻止人工智能，而是如何在这一浪潮中激发人类的创造力？如何展现创意优势？ 正如美国哲学家约翰·杜威所说：“艺术的本质在于经验的再生和延续”，因此创造力不是静态的遗产，而是不断更新的生命力。 AI的出现迫使我们重新回避思考艺术的本质：人有什么独特之处？我们怎样才能创造更多？为了真正激发创造力，我们必须让人们重新回到音乐的中心，让技术成为灵感的放大器，而不是替代品。 AI可以生成“喜欢”的音乐，但它无法回答“为什么此刻写成这样？”真正的创造力来自于作曲家与世界的独特关系。要激发主体性，首先要让创作者重获选择和感受的自由。 一种可行的办法是建立“人类创造实验室”。让AI不再成为工具，而是合作者。例如，音乐家可以利用人工智能提供素材草图，然后根据个人情感和文化背景重新排列，创作出带有个性化印记的新作品。瑞典作曲家安娜·索德伦德在她的作品《代码的回声》中不断地指出即兴创作产生的旋律片段，将技术变成情感的触发点。 一个另一种办法是建立“创作轨迹记录”制度。通过数字日志记录创作过程中的关键决策、素材变化和情绪反应，让作品展现出“人类心灵的痕迹”。这不仅是版权保护，更是一种文化宣言——音乐仍然属于有血有肉的创作者。 人工智能可以模仿风格，但无法模仿情感的复杂性。激发创造力的关键是让音乐再次成为情感场景。情感不是爱情的附加物，而是人类艺术不可替代的根源。 “情感数据驱动数据”是一个可行的创新尝试。这种作曲技巧收集作曲家的心率、脑电和呼吸节奏，并将它们映射到音色和节奏的变化，将音乐变成“情感的物理记录”。美国作曲家托德·马奇用它创作了《心跳交响曲》，实现了科技与灵魂的互动。同时，应鼓励“编码文化记忆”的做法。每个创作者都有独特的文化语境——方言的声调、民族乐器的气息、地方戏曲的节奏。将这些元素数字化并将其嵌入人工智能系统并不是为了复制，而是为了保护文化多样性。它使音乐成为“活的档案”，让人工智能了解人类经验的丰富性和多样性。 如果说人工智能降低了创造的门槛，那么教育的使命就是提高“思考”的门槛。未来的音乐教育应该更像是艺术孵化器而不是技能训练营。例如，芬兰西贝柳斯音乐学院开设“即兴创作与跨界合作”课程，让作曲学生与舞蹈、艺术、科技学生一起阅读跨感官的创作；或者他们提供“算法批判”课程，让学生分析文化偏见学习人工智能训练数据并学习如何与机器通信。上述实践表明，这种跨界教育可以提高学生的原创性和合作思维。 我们也可以从作文理论课程中选择一些课程来尝试改变和提升。 “和谐”：分解主/小情节，探索微音、光谱和谐和多重节奏——人工智能很难“设定一个公式”。 “工作评估”：不仅看结构，还要分析AI训练数据和算法偏差，讨论文化风险。 「视唱练耳」：增加跨感官训练（色高、空间节奏、按键音），培养即兴合奏的快速反应和协作能力。 在制度层面，音乐产业还需要制定“透明的共创机制”。在韩国，一些唱片公司规定所有包含AI生成部分的歌曲都必须标注“AI参与比例”和来源披露的培训数据。这不仅是版权保护，也是尊重观众的知情权。在国内，B站的一些音乐up大师会在视频中同步展示他们的创作过程，包括即兴创作、去除旋律、编排节奏等，让观众在“观看音乐的诞生”的同时，直观感受其作品的独特性。 为了凸显“人”的重要性，就行业而言，我们可以尝试：将工作划分为创意人层、算法生成层、解读层，按比例分配收入；发布作品时附上生成日志，方便审核和维权；在上网之前进行文化风险评估，以避免某些群体错误地认可音乐元素。 在表演方面，可以尝试：实时投影创作者的工作轨迹，让观众“看到”音乐是如何变化的。盖德；保持呼吸、手指摩擦等“脆弱的声音”，让舞台更加人性化；它让观众的心跳、呼吸等数据实时参与音乐的生成，让每场表演都独一无二。 人工智能可以加速创作出“听起来不错”的音乐，但来自个人生活经历、文化记忆和独特感知的作品只能由人类创作。它是音乐文明的基因，也是未来艺术进化的种子。 人工智能不会终结人类音乐，但会提醒我们什么是真正的创作。激发创造力并不在于拒绝技术，而是让技术激发新的思维和表达。在未来的音乐世界里，或许我们将不再区分“人”和“机器”的作品，而是区分“有灵魂与无灵魂”的作品。只要人们保持好奇心、同情心和想象力，音乐就不会被取代。因为真正的米旋律总是来自于我们内心最深处的声音振动。 光明日报（2011年12月25日第13版）