일체 포함. 뮤지션이 늘어나고 있는 추세입니다. 이것이 음악 산업에 어떤 의미를 갖는가?

가장 왕성한 음악가들은 1년에 한두 장의 스튜디오 앨범을 발매합니다. 래퍼들은 같은 시기에 3~4개의 믹스테이프를 내는 경우도 있다. 하지만 옥수만은 요나(Yona), 모니(Mony), 제미니(Gemini), 헥세(Hexe), 조야(Zoya) 등 핫한 신인 아티스트들이 참여하는 새로운 정규 앨범을 매달 선보일 예정이다. 어떻게? 물론 인공지능의 힘이죠.

더 나아가기 전에 걱정하지 마세요. 당신이 오늘날의 팝 음악에서 절망적으로 벗어나는 것은 아닙니다. Yona, Mony, Gemini 및 나머지 무리는 실제 음악가가 아닙니다. 글쎄, 적어도 당신이 그들을 만나고 악수할 수 있다는 의미는 아닙니다. 그들은 A.I입니다. Auxuman이 창조한 각자의 캐릭터와 장르를 지닌 개성 넘치는 캐릭터들 인공지능 스타트업 런던에 본사를 두고 있습니다.

지금 새로운 YONA를 감상하세요 https://t.co/pDCxlHUCWGpic.twitter.com/PMR6RFPMiu

— 애쉬 쿠샤(@AshKoosha) 2019년 9월 27일

Auxuman은 "차세대 가상 엔터테이너 구축"을 목표로 9월 27일 데뷔 앨범을 발표했습니다. 여기에서 매달 새로운 AI 생성 앨범을 출시하고 YouTube, Soundcloud 및 다양한 스트리밍 플랫폼에 업로드할 것을 약속합니다. 라디오 스타를 죽이는 비디오는 잊어버리세요. 곧 (말 그대로는 아니겠지만) 살과 피를 흘리는 음악가를 죽이려고 하는 걸까요?

음악을 만드는 기계

영국-이란 음악 프로듀서인 설립자 Ash Koosh는 Digital Trends에 “음악은 가사, 멜로디, 디지털 노래 목소리를 생성하는 몇 가지 엔진을 통해 생성됩니다.”라고 말했습니다. “가사가 있는 노래의 핵심은 노래 주제와 관련된 기사, 시, 대화에 대해 훈련된 모델을 사용하여 텍스트를 생성하는 것입니다. Yona와 그녀의 Auxuman 친구들은 어떤 의미에서 인터넷상의 인간 삶을 반영합니다. 각 노래의 표현은 우리가 들려준 이야기, 우리가 만들어낸 아이디어, 우리가 공유한 의견에서 비롯됩니다.”

그것은 확실히 흥미로운 아이디어이며 2019년에 절대적으로 성공할 수 있는 아이디어입니다. 첫 번째 앨범은 Soundcloud에서 들을 수 있습니다. 여기. 대체로 일렉트로니카이지만, 이 장르는 Yona의 "One"의 좀 더 차분하고 멜로딕한 주변 사운드부터 Hexe의 "Try Me"의 더욱 날카로운 사운드까지 다양합니다.

MONY는 자신의 노래 MARLENE을 @auxuman 컴필레이션 앨범 VOL.1 https://t.co/daOGjJtP9Tpic.twitter.com/uFYZ9F06yJ

— 애쉬 쿠샤(@AshKoosha) 2019년 9월 30일

그런데 왜 A.I.로 생성된 음악을 만들려고 할까요? 결국 A.I. 인공 지능의 실제 상업적 약속은 인간이 하고 싶어하기에는 너무 지루하고, 더럽고, 위험한 작업을 자동화하는 것이라고 반복해서 지적합니다. 전문 음악인이 되고 싶은 사람은 많은데 자동화를 위한 과제로 왜 여기에 집중하는 걸까요? 쿠시는 “새로운 장르를 탄생시키려면 늘 [인력이 부족하다]”고 말했다. “인간을 위한 음악을 만드는 행위의 경제적 특성으로 인해 우리는 자연스럽게 성공한 형식에 복종합니다. 우리는 기계가 형태와 스타일을 혼합하고 병합할 수 있으며 [그 과정에서] 다음으로 흥미로운 사운드를 찾을 수 있다고 믿습니다.”

이는 확실히 어려운 일입니다(그리고 적어도 첫 번째 발매 앨범을 기준으로 볼 때 아직 달성되지 않은 일입니다.). 하지만 Koosh는 뭔가에 관심이 있을 수도 있습니다. 창의적인 AI 이미 도움을 주기 위해 사용되었습니다 신약 가설 수립 및 테스트 그리고 새로운 위성 부품 설계. 온라인 틈새 시대에 왜 새로운 음악 장르를 만드는 데 사용될 수 없습니까?

대체 호러코어 살사(나 자신이 만든 것)와 같은 장르는 결코 상업적으로 실행 가능하게 만들만큼 임계량의 청취자를 확보할 수 없습니다. 그러나 음악을 기계로 저렴하게 생성한 다음 비용을 지불하려는 소수의 열성적인 청중에게 배포할 수 있다면 이는 새로운 유형의 음악 배포를 나타낼 수 있습니다.

Auxuman은 정말 창의적인가요?

이런 이야기가 나올 때마다 많은 사람들이 가장 먼저 묻는 질문은 "그렇습니다. 그런데 그럴까요?" 실제 창의성?” 어려운 질문이고 대답은 '예'이기도 하고 '아니오'이기도 합니다.

창의성의 문제는 정의하기가 얼마나 어려운가에 있습니다. 어떤 것이 창의적인지, 그리고 만약 그렇다면 얼마나 창의적인지를 결정하는 지표는 거의 없습니다. 작년에 AI가 생성한 그림 미술 집단 크리스티 경매에서 432,500달러에 팔렸습니다. 이는 예상 판매 가격과 대부분의 예술가가 평생 동안 그림을 판매하는 금액보다 훨씬 높았습니다. 그러므로 우리는 A.I. 거기에서 가장 뛰어난 예술가 중 한 명이 있습니까? 아마도 그렇지 않을 것입니다. 영화광들이 언더그라운드 인디의 예술적 가치에 대해 자주 이야기하는 것과 같은 방식으로 말입니다. 객관적으로 상자에서 훨씬 더 많은 돈을 버는 Michael Bay와 같은 영화 제작자의 작품을 경시하면서 영화 사무실.

나에게는 문제 해결 방법을 배우면서 끊임없이 창의력을 발휘하는 두 살짜리 딸이 있습니다. 그러나 이것은 모든 사람이 두 살 때 해결하는 법을 배우는 문제이기 때문에 사회에서 특별히 가치 있는 것으로 간주하지 않습니다.

기계의 창의성에 있어서도 이중 표준이 있습니다. "원래" 영감이 아닌 데이터 세트에서 세상에 대한 지식을 배우는 기계는 창의적인 것으로 간주되지 않습니다. 자신의 분야에 대한 깊은 지식을 갖고 있으며 이를 자신의 작업에 새로운 방식으로 참조하는 인간 예술가는 창의적인 것으로 간주됩니다. 기계는 특정 감정을 표현하려고 하지 않고 더 깊은 주제로 창의성을 불어넣지 않기 때문에 창의적이지 않은 것으로 간주됩니다. 그러나 문학 평론가들은 오랫동안 “작가의 죽음” 작품을 해석하는 것은 관객의 몫이다.

사이보그 음악

이런 종류의 기계 창의성에 대한 더 큰 질문은 실제로 인간이 수행하는 작업이 얼마나 되는지입니다. 여기에 답이 있나요? 합리적인 금액.

“우리는 이것을 텍스트, 멜로디, 음성 생성기 등 여러 엔진이 생성하는 프로세스인 퍼즐 프로세스라고 부릅니다. 시적인 운문과 멜로디 시퀀스 같은 귀중한 작품들… 그리고 인간 큐레이터가 이 작품들을 하나로 모아줍니다.” Koosh 말했다. “이 작품들은 각 Auxuman의 성격 사례 파일의 가치를 직접적으로 반영하는 규칙을 따르므로 항상 일치하고 새로운 흥미로운 작품을 구성할 작품이 탄생합니다. 최종 생산은 인간으로서의 엔지니어링 기술에 의해 결정됩니다. 우리가 내리는 결정이 최종 결과를 결정합니다.”

즉, 이런 종류의 기계 창의성은 다음과 같은 라인에 더 가깝습니다. 작가 William S. 버로우에스. 1950년대 후반부터 Burroughs는 기존 글을 잘라내고 이를 재배열하여 새로운 것을 형성함으로써 새로운 텍스트를 생성할 수 있는 방법을 탐구하기 시작했습니다. 인공 지능은 이러한 종류의 리믹스를 그 어느 때보다 흥미롭게 만듭니다. 이는 제작자로부터 더 많은 제어권을 빼앗는 수준의 복잡성을 추가합니다. 마치 또 다른 준지능 개체가 생산 과정에서 역할을 하고 있는 것 같습니다.

토마스 홉스는 상상력을 다음과 같이 언급한 적이 있습니다.쇠퇴하는 감각”는 사물에 대한 일종의 모호한 기억으로, 종종 다른 기억과 뒤섞여 있다는 뜻이다. 이것이 바로 A.I. 창의성이 너무 흥미롭습니다. A.I. 재즈 리프를 만드는, 컴퓨터 게임, TV 프로그램에 나오는 상상의 독백, 그리고 더 많은 사람들이 우리가 인식할 수 있는 것의 조각을 취한 다음 그것을 혼합하고 컴퓨터 논리를 사용하여 재조립합니다. 인간과 기계가 함께 협력하여 새로운 것을 만들어내는 흥미로운 사례입니다.

과대광고의 수수께끼

어떤 사람들은 이런 종류의 AI를 무시할 것입니다. 과대 광고로서의 창의성. 아마도 그런 요소가 있을 겁니다. 기계로 만든 그림이 경매에서 50만 달러에 팔리기 시작하는 순간, 당신은 "창의적인" 기계를 만드는 데 금전적 이익이 기득권이 있다는 것을 알게 됩니다. 그러나 이것을 인간의 창의성을 대체하기보다는 강화할 수 있는 매혹적인 새로운 도구로 본다면 모든 것이 훨씬 더 매력적이게 됩니다.

Koosh는 “기계는 창의적이지만 보완적인 방식으로 작동합니다.”라고 말했습니다. “인간의 창의성은 생물학적 본성, 필요, 의도에 따라 근본적으로 달라집니다. 우리의 기억은 뇌의 매우 복잡한 시스템에 기록되고 재생되지만, 기계는 규칙으로 시작하여 인간 창작자가 몇 달이 걸릴 수 있는 가능한 접선을 향해 반복합니다. 도달하다. 기계의 창의성은 큐레이터인 우리 인간이 보고 창의적인 프로세스에 적용하기로 선택할 수 있는 가능한 결과를 극대화하는 데 달려 있습니다.”

한계를 뛰어넘는 데 관심이 있고 창의적인 마음을 가진 사람이 그것에서 뭔가 잘못된 점을 발견할 수 있겠습니까?

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