人工智能（AI）在专业音频领域真的会导致危害吗？

plato66 · 发表于 4 天前

如今，很难参加一个贸易展览会、打开一本杂志或浏览社交媒体，而不遇到关于人工智能（AI）的强烈观点。特别是在专业音频领域，反应往往分为两种：一种是兴奋不已，另一种是存在主义的恐惧。但在那两个极端之间有空间吗？我们是否因为陷入了二元思维而错失了更有用的对话？
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让我们探索这个想法。

当我们的行业谈论“AI”时，他们通常指的是一个东西：模仿创意技能的生成型AI。这种恐惧是可以理解的。如果一个算法可以写音乐、混音或构建电影音效，那么人类专家还能做什么呢？

但我们是否应该将每一次的AI使用都视为等同的呢？将一个智能去噪算法和一个训练数据可疑的文本到音乐模型归为同一类别是否公平？更关键的是，使用AI完成一个任务是否意味着它试图完成所有任务？

花点时间思考一下你的一天有多少时间花在了富有创意的工作上，而不是仅仅……在工作。当人工智能帮助你避免重复或琐碎的任务时，它是一个威胁吗？还是说它只是一种现代自动化形式，比如批量重命名文件或使用模板，帮你节省时间，让你能专注于真正重要的事情？

我们是否高估了人工智能（AI）的能力？

我们大多数人尝试使用AI工具后，很快就遇到了困难。无论是生成毫无灵魂和创意的音乐的应用程序，还是只能让你大部分工作完成但始终无法捕捉到真实感觉的母带处理工具，AI还远未完美无缺。

前几天我试图让它做一件简单的事情。无论我做什么，它总是重复同样的错误。我最终问IT，“你是真的笨还是在故意折磨我？”这就像和一个自以为是又不听你话的实习生争论。这会让你感到困惑。然而……偶尔它会让你采取行动。

所以，如果它还不能完全取代我们，并且可能永远不会取代我们，我们是否 guilty于夸大了它的能力？一些恐慌是否更多基于我们想象中AI可以做什么，而不是它实际上可以做什么？

或者，另一方面，我们是否在冒险忽视它？

“这并不是一个新的对话，对吧？我们以前已经讨论过、鼓机、采样器、数字音频工作站。每次，都有人预言真正音乐家、工程师或制作人的死亡。但是大规模失业从未到来。工具改变了。工作改变了。但专业人士适应了。那么，这是否只是同一个老故事的另一个版本？”

我们中的许多人都记得曾有一个工作室助理、实习生或跑腿的。有人来取材料、整理会话、做笔记、初步提出想法。对于许多自由职业者和小型工作室来说，那个支持网络已经消失了。预算缩减了。费率没有跟上 pace。所以现在我们一切都自己做。

如果我们能请得起帮手，我们可能会这样做。但大多数人请不起。所以如果人工智能能在制作前或早期创意阶段填补一些空白，这一定是一件坏事吗？

我们能否将人工智能视为我们曾经拥有的助手，而不是我们所害怕的替代品？

“人工智能无法完全复制的是品味——即知道在特定时刻什么是对的、什么不该做以及何时该打破规则的能力。”

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当然，并不是所有使用人工智能的行为都是无害的。如果客户使用人工智能来生成整部预告片的配乐，然后要求你进行“混音调整”，他们可能就会给你更少的报酬，并且削弱了你通常应该完成的工作。

但是所有的使用都平等吗？当你私人使用AI进行头脑风暴、整理会议或构建一个你稍后会手工完善的草稿时，这和使用AI的情况一样吗？

这句话是关于透明度——人工智能在幕后如何使用，与在成品中如何使用？还是更多关于归属、作者身份和公平报酬？

如果我们有关于那方面的明确标准会怎样？

人工智能无法完全复制的是品味——即知道在特定时刻什么是正确的，什么不要做，以及何时打破规则的能力。这就是一个知道如何使用压缩器的人和一个能让混音听起来动听的人之间的区别。

我们是否可以承认，尽管人工智能可能模仿创造力的机制，但它仍然缺乏多年经验带来的判断力？如果是这样，即使人工智能变得越来越强大，这是否强化了专业人员的价值？

我们是否在向客户传达这种价值上做得足够好？

“常见的营销老套手法无处不在——‘一天成为专业人士’，‘专业人士不希望你知道的事情’——这些都是为了吸引那些想要捷径而不是技能的人。”
我们是否应该参与或退出？

诱惑我们忽略这一切。完全避免争论，直接开展工作。但这里有风险。如果专业人士不参与人工智能工具的开发，我们将这些工具的开发交给了行业外的人。这并不是假设——这已经在发生了。

私募股权资金正在大量涌入专业音频领域。许多新的工具是由对这个世界实际运作几乎一无所知的人们来资助的。更糟糕的是，太多人陷入了炒作之中。到处都是常见的营销模式——“一天成为专业人士”，“专业人士不希望你知道的事情”——这些都是为了吸引那些想要捷径而不是技能的人。

但让我们诚实一点。这些由PE资助的现金 grab 不希望你了解的唯一事情就是，要在这个行业中成功需要多年的努力工作、深厚的知识和相当大的韧性。工具可以帮助。但它们无法替代过程。

那么，如果那些实际上了解所涉及内容的人——调音师、编辑、作曲家、工程师——早点参与进来，测试工具，提供反馈并帮助塑造这些系统的发展，不是更好吗？

因为如果我们不这样做，别人会。

我们是否应该思考教育，而不是替代？
想象一个刚从大学毕业的年轻作曲家。她负担不起导师或助手，只能独自学习。如果人工智能帮助她更快地产生想法，理解结构或听到不同的编排可能性，这对她的成长有帮助还是有害她的发展？

是否有可能人工智能可以用来支持学习过程，而不是取代它？人工智能是否可以成为一座桥梁，而不是一条捷径？

我们如何确保这一点？

如果我们说不呢？
越来越多的专业人士完全抵制人工智能工具，这是个合理的立场。但如果我们将所有事情都拒绝，我们是否有可能在世界继续发展而我们不参与的情况下变得无关紧要？

我们是否确信我们拒绝的是正确的事情？

拒绝不良人工智能（不道德的训练数据、版权侵权、虚假自动化）和拒绝有用的人工智能（会话清理、文件管理、转录、创意草图）之间有什么区别吗？

你怎么看？
这些都没有定论。但也许我们不应该如此。也许现在我们能采取的唯一负责任的立场就是保持细微差别。保持批判性、参与和开放-minded。不是因为我们对风险缺乏认识，而是因为我们都已经是专业人士。专业人士知道，工具只有在使用它们的手手中才会有意义。

那么，交给你了：

你是否在日常工作中使用人工智能，如果是的话，你是如何使用的？

你如何划分支持和替代的界限？

你有没有看到人工智能带来了以前无法实现的机会？

或者你是否感受到了恶意竞争或失去演出的影响？

让我们在评论中听到你的想法。不是作为文化战争的拥趸，不是作为咆哮或论战的一部分，而是作为试图一起理解变化中的格局的人。

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