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。」
AI版「翻字典」，創作者快速找到共鳴文字
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。
高效、省力、彈性，AWS 提供最具整合性的 AI 與機器學習工具
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。
是輔助而非取代，善用AI開啟更有趣的產業未來
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。
立即收聽 EP5 | 生成式 AI 之於音樂創作者，是挑戰還是全新的可能？AI 的各產業應用及變革 ft.KKLab Music AI 專案經理 Howard
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