生成式 AI 將在音樂產業掀起什麼風雲？KKLab 藉 AWS 機器學習工具助攻音樂人

每首膾炙人口的歌曲，過往可能要花上好幾個日夜持續打磨，然而透過生成式 AI，將變得更加容易！KKLab 推出「靈魂寫手」，助作詞人快速在辭海中找到共鳴文字。

每一首扣人心弦的流行歌曲，都可能是歌手、製作人花費無數個日月打磨的心血結晶，然而隨著生成式 AI 的出現，創作門檻大幅降低，任何人都能透過 AI 在短時間生成大量創作，無論是押韻或是模仿任一知名歌手的風格都能達到，如此一來歌手或製作人是否會被取代？對音樂產業或是創作者，又將掀起什麼新機會與挑戰？

對此，KKLab Music AI 專案經理 Howard 特別引述知名作詞人林夕的觀點：「生成式 AI 『靈魂寫手』做出來後，林夕老師並不會使用，因為他本身就是其知識的來源；但像他年輕的時候，就能用這款工具幫他寫詞，讓他更有效率，不會卡在第一步。」

KKLab 是一間  Applied AI 的新創公司，由一群對 AI 科技和音樂很有熱情的夥伴組成，並在 2021 年推出 AI 作詞工具「靈魂寫手」。Howard 補充：「我們不只希望它能生出詞，更希望它能藉由語言模型，學習作詞人的風格。」

目前生成式 AI 在音樂創作上大致能分為 2 種形式，一個是全曲生成，另一種則是輔助創作。不過，前者因屬大量生產，較缺乏缺「欣賞性」，Howard 強調：「藝術中，人的因子、審美還是最重要的。」因此 KKLab 投入的是後者。以「寫詞」為例，只要在「靈魂寫手」中輸入情境與韻腳，即能生成數十組詞彙，供音樂人根據自身風格挑選並加入創作中，節省時間。

KKLab 與林夕合作，透過模型體現其創作過程，再用他的詞去訓練 AI。對於部分人質疑此舉是否偏離創作本質，Howard 認為其實這就像透過AI「翻字典」，歌手最終選擇的，依舊會是心裡最有共鳴的那個。

要做出一款生成式 AI 並沒那麼簡單。「做一個 AI，你要訓練AI模型師、要準備資料集、要有存放的地方，還要讓它跑得起來，」Howard 指出，「產生 Inference（推論）的時候，還要有各式機器產生 Endpoint（終端）。」

而 AWS 的機器學習服務 Amazon SageMaker，對 KKLab 來說就是一個很好的整合工具。其概念就類似具備烤箱、微波爐、舒肥等完整工具的「共享廚房」，使料理能夠一次到位，換句話說，SageMaker 能用同一套思考邏輯串接整套流程，品牌就不用再「東市買駿馬、西市買鞍韉」地到處採購軟體與應用，省下巨額的管理成本。另外，AWS 「Pay As You Go」隨用隨付的定價模式，讓團隊能在研發階段多方嘗試，增加彈性。

AWS 數位轉型專家 Josie 指出，SageMaker 可以支援不同的場景和需求，幫助 Machine Learning（機器學習）工程師或 Data Scientist（資料科學家）專注在模型本身。對於數據量龐大的 KKLab，SageMaker 的「分散式訓練」功能，可以讓 AI 不用綁在同一個GPU或伺服器上，以利短時間內從各方面快速學習，讓整個訓練更完整、全面，用高效的方式達到降低成本之效。

AI 進入音樂界，勢必對產業造成不小的影響。例如在音樂授權模式上，過往 Vlog 的過門音樂，或於實體場域播放的環境音樂，因成本大幅降低，可能會像圖片一樣，從買斷制變成訂閱制。Howard 認為，由大公司訓練好大型模型，再由像 KKLab 這樣的團隊去做微調應用，將成未來音樂產業的主流。

Josie 也說明，AI 詞曲的生成工具並非用來「取代」創作者，而是作為輔助角色，讓創作者能夠將更多的時間投入於更有價值的事情上，例如「個人化體驗」。過往可能因人力不足，沒辦法樣樣做到精準的客製化，現在則可以透過指導生成式 AI 來執行工作內容。如今，相關科技也已紛紛拓展到文字、圖片和遊戲界，例如品牌官網上的banner，過去為了個人化，一次得做很多張圖，現在透過生成式 AI，即可在短時間內針對各種不同 TA 生成不同內容，替品牌創造更高的商業價值，拼湊出更多好玩的變化。

（報導來源：數位時代）