在音乐节上与专家们探讨AI与音乐的结合，近期参与的最有趣讨论之一！总结与要点：

🎵 利用某技术平台，根据观众建议在几分钟内创作出朗朗上口的《新施特雷利茨回忆》歌曲，效果令人印象深刻。 🎵 但存在诸多伦理问题：版权争议、文化挪用、流媒体平台虚假艺术家激增[1]和问题性推荐算法[2]。 🎵 技术同时带来新机遇：为制作人和艺术家提供更佳工具，无需昂贵设备即可实现音乐创作普及化。 🎵 生成式AI复现现有内容，导致音乐更加公式化和同质化。这可能提升真实性、原创性和现场音乐的价值，并强化与艺术家的准社会关系（无论好坏）。 🎵 人们对AI能力存在大量误解。作为消费者，需保持信息透明，理解技术原理并提出批判性质疑。 🎵 人类通过交互方式共同塑造生成式AI产品。 🎵 不应被科技巨头关于类人AGI的论述分散注意力，而应聚焦当今真实问题。技术无法魔法般解决结构性社会问题。 🎵 技术应用领域正出现"后炒作低谷期"：人们意识到突破原型瓶颈仍需定制化工作和深入解决问题。 🎵 音乐行业正在反击[3]，要求流媒体平台制定生成音乐限制条款。尽管可能从生成技术中获利，但往往损害艺术家和制作人权益。 🎵 监管至关重要，但需精准实施并聚焦使用场景和行为规范。国际监管虽理想但难以实现。 🎵 话题引发强烈共鸣，人们关注如何做出更好选择并推动积极变革。建议包括探索多样化模型[4]和透明开源方案[5]，谨慎处理与第三方聊天助手共享的数据，警惕可能遇到的局限性和偏见。

[1] 某平台被指创建虚假艺术家填充歌单以避免向真实创作者支付版税 [2] 某歌曲在德国被极右翼挪用为暗语（导致平台搜索时推荐右翼歌单） [3] 某机构禁止使用其音乐训练AI模型并要求企业公开数据来源 [4] 可参考某机构开发的开放聊天平台 [5] 指令调优大语言模型开放度追踪项目