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事实证明，这样的策略的确收获了不少市场的正反馈。目前已有4600万人注册使用唱鸭APP或天谱乐官网，累计创作近1000万首AI歌曲。

技术平权的意义在于，让更多人能够享受到科技进步带来的便利和好处，缩小不同群体之间的技术差距。

除了服务音乐爱好者等C端用户，应用在影视制作等专业从业者的工作流，则为AI音乐大模型落地提供更多可商业化的场景。

当前市面上的音乐大模型，一方面，可以服务于专业音乐人，通过缩减词曲创作、编曲等工作提升了音乐创作效率，让快速创作和试验新的音乐构思成为可能。另一方面，在短视频浪潮之下，音乐大模型正在辅助短视频创作者，让他们更容易创造出符合视频内容的背景音乐，提升内容质量和观众体验。

据了解，天谱乐还将在近期发布新功能——MidiRender，功能类比于一个精准、可控音乐版的Control Net，专业的创作用户可以输入自己的音乐构想，让天谱乐AI根据这个原创音乐片段填充歌词、完成编曲。

这些提供定制化的音乐解决方案，带来更多的应用场景和商业机会，能够持续促进音乐产业的创新和发展。

AI音乐创作还有哪些待解的难题?

尽管音乐大模型在2024年以前所未有的速度在狂飙，但它身后依旧给这个行业的操盘手留下了一些难解的尴尬。

首当其冲是音乐版权的问题。高质量的音乐生成模型依赖高质量的音乐音频数据。

今年6月，环球音乐集团、索尼音乐集团和华纳音乐集团等多家唱片公司就对Suno和Udio发起诉讼，称它们非法使用版权音乐来训练自己的AI模型并对外提供服务。随后，Suno进行了回击，指责它们利用版权诉讼来保护自己在人工智能音乐领域的市场主导地位。

目前双方的争夺尚未有一个定论，但唯一可以肯定的是，AI音乐公司在技术上取得了显著进展，如何在法律框架内运营和商业化，将是这些公司未来必须思考的问题。

此外，音乐大模型生成的音乐作品是否享有版权保护，其版权归属如何界定，尚无明确的法律规定，这给音乐大模型的应用带来了不确定性和风险。

针对版权的问题，贾朔发现，其实可以从技术手段上规避一些纷争。比如，在产品侧，当用户在使用AI创作时，可判断其是否有主观意图模仿现有艺术家，并且做出弹窗提示。

事实上，人类在进行艺术创作的时候，灵感都未必是凭空产生，多数也是吸取和借鉴过往历史上、产业里优秀的案例，不断打磨迭代，在巨人肩膀上创新和创造。训练AI大模型是如此，人类学习成长与进步也类似。

另一方面，则是音乐的创意与情感。

音乐创作具有很强的专业性，但也属于人类的情感和情绪的一种表达。虽然音乐大模型可以生成具有特定风格和情感的音乐作品，但其创意和独特性仍然有限。

如何提升音乐大模型的创意能力，使其能够创作出更具个性和创新性的音乐作品，是当前音乐大模型需要突破的方向之一。

在这一方向上，行业里有一个思路是，让AI生产的音乐声音更像“人”，以此更契合人类的情感表达诉求，使生成的歌曲引发更多人的共情与共鸣。

比如说，消除AI歌曲的电音问题。这是AI音乐过往被用户吐槽最多的事情，也是很多音乐大模型在人声技术上攻克的重点之一。趣丸科技表示，最近这一问题已经率先解决，得益于最新的天谱乐大模型2.2版本，在长序列音乐语意建模和高质量音频空间建模上，实现进一步突破，高度还原音乐音频在高维空间的连续信号表征，实现音乐性和音质的飞跃。播客“Vibration 歪波音室”主理人拾壹也在公开场合提到，几乎无法区分天谱乐的人声唱词和真人歌曲。

但也需要看到，尽管AI能够模拟人类的创作模式，它始终很难真正理解和表达人类复杂的情感。音乐中的情感往往是创作者内心深处的真实感受，AI生成的音乐可能在情感表达上显得较为肤浅。而一些缺乏人类灵气和感情的作品，在这个流量大爆炸和注意力被狂轰滥炸的时代，我们没有理由再去承受更多。

作为人类，我们还需要面对的是，AI音乐创作的发展会对部分人类音乐创作者的就业和创作空间造成一定的挤压。但无论如何，在当前的阶段，我们需要寻找一种平衡，实现AI与人类创作者的真正的共存。