格莱美获奖混音师谈AI应用：机器学习还不能创新，而是在大量整合

在最近与伦敦当代音乐表演学院的聊天中，曾获格莱美奖的混音工程师、红辣椒乐队的前合作者Andrew Scheps就人工智能技术在制作领域的崛起发表了自己的看法，谈到了机器学习技术的利与弊，特别提到了人工智能工具有一天可能会取代制作工作的担忧。

Scheps表示，AI总是会非常偏向于它所接受训练的数据，所他认为该项技术和一些已经在编写内容的软件令人非常吃惊，“所有与iZotope（音频修复）相关的东西，都不可思议。如果你试图将其扩展到歌曲创作，有些K-pop音乐已经利用该技术创作，会产生意想不到的效果。但在混音、母带制作或任何更有创意的方面，现在都是基于算法，还不能创新。有人认为，母带是一首好歌的灵魂。”

Scheps认为永远都是未知的事物推动事物向前发展，并以Beck的《Odelay》和AC/DC的《Back In Black》为例，称其为“让人害怕”的作品，因为“它是新兴的，而机器学习永远不会做到这一点。”

“AI不可能做到这一点，这违背了机器学习的本质，所以我认为一些工具真的非常不可思议，但如果你让它们做你该做的事情，那么‘那个东西可以取代你的工作’的现实就会成真，因为是人类让它们去做（替代你的工作）。”

尽管如此，Scheps坚持认为，正确使用机器学习技术对培养未来的混音师非常有帮助。

Scheps解释道：“我认为它真的很有帮助，特别是对年轻人来说，无论是使用像iZoptope Ozone这样的工具，让它听你的曲目，还是给你建议，或者帮你重新编曲。看看它能做什么，每一件小事，试着重新排序。看看你喜欢什么，不喜欢什么，然后训练自己按照它的方式去做。”

Scheps认为：“这是一个很棒的教学工具，但如果让音符杂乱无章的出现在电脑上，我认为这只会制作出无聊的唱片。因为根据定义，机器学习不能创造新东西。它只是在大量整合现有内容。”