AIミュージック：人工知能が作曲をどう変えているか

かつては人間固有の領域と考えられていた音楽の世界で、人工知能が目覚ましい進歩を遂げています。ニューラルネットワークは現在、メロディーを作曲できるようになり、その能力は日々向上しています。AIが生成した音楽の例は数多く存在し、AIと人間のミュージシャンが協力して制作したアルバム『Hello World』もその一つです。歌手のタリン・サザーンはAIアルゴリズムAmperと提携して楽曲『Break Free』をレコーディングし、Flow Machinesプロジェクトは作曲家のブノワ・カレと協力してビートルズ風の楽曲『Daddy's Car』を制作しました。AIはクラシック音楽にも進出し、AIVAネットワークはアントニン・ドヴォルザークの未完の作品『新世界より』を完成させ、Flow Machinesはバッハを模倣しました。ヤンデックスのニューラルネットワークは、作曲家のクズマ・ボドロフと共に、ユーリ・バシュメット指揮のニュー・ロシア交響楽団によって演奏される楽曲を作曲しました。この導入部では、音楽におけるAIの影響力の高まりを探り、その能力と影響についてのより深い掘り下げの準備をします。

AIによる音楽作曲のプロセスは、AIが他の形式のアートを作成する方法と似ています。まず、ニューラルネットワークは膨大な量の音楽データを学習させられます。データを受け取るほど、より賢くなります。この学習に基づいて、AIは聞いたものに似たハーモニーを再現しようと試みます。結果が常にグラミー賞に値するものではないかもしれませんが、AIはしばしば心地よい音の組み合わせを生成できます。これらの成功例は、ニュース記事でしばしば取り上げられます。ヤンデックスの機械知能研究所所長であるアレクサンダー・クライノフ氏によると、MIDI形式で楽曲を生成することは比較的簡単です。アルゴリズムは、多くの楽曲を圧縮されたデジタル形式で書き出し、一般的なパターンを記憶し、作曲のユニークな特徴をコンパクトな形で記録します。その後、ハーモニーに関する知識を使用して楽曲を再構築します。生成されるメロディーのほとんどは不協和音のように聞こえるかもしれませんが、ごく一部は非常に許容でき、人間のミュージシャンによるさらなる開発の基盤として使用できます。

作曲家、ソングライター、サウンドプロデューサーであるスタニスラフ・ブトフスキー氏は、各音楽ジャンルには特徴的な楽器セット、アレンジテクニック、メロディーの特徴、リズム、ハーモニーシーケンスがあると説明しています。これらの要素は、指定された場合に望ましいジャンルの楽曲を生成できるパラメータのセットとして数学的に表現できます。ブトフスキー氏は、音楽と数学の密接な関係を強調し、楽曲の形式とスタイル上の特徴は明確に記述され、アルゴリズムとして表現できると述べています。例えば、マシンがスティーブ・ライヒ、テリー・ライリー、ウラジーミル・マルティノフ、フィリップ・グラスの音楽データを処理すると、ミニマルミュージックの特徴である、わずかなバリエーションを持つ繰り返しパターンで構成される楽曲を生成できます。同様に、マシンにリュベのようなバンドの全カタログが与えられれば、同様のテーマと楽器編成を持つ楽曲を生成できます。マシンは、個人的な好みを持たないため、処理するデータの種類には無関心です。

最終的な目標は、人間が書いたものと区別がつかない完全な楽曲を生成できるAIを作成することです。現在、AIは本物らしく聞こえる短い音楽セグメントを生成できますが、楽曲全体で一貫性を達成することは依然として課題です。アレクサンダー・クライノフ氏は、これは解決への明確な道筋を持つ未解決の問題であり、来年中に大きな進歩を期待していると信じています。音楽の訓練を受けていない人がAIを使って音楽を書けるかどうかという問題は議論されています。プログラマーは音楽の知識は必須ではないと信じる傾向がありますが、ミュージシャンは音楽教育を受けた者だけがこの技術を最大限に活用できると主張します。ABBYYのAIエバンジェリストであるイヴァン・ヤムシチコフ氏は、正式な訓練を受けていない人でもすでに音楽を作成できると指摘しており、AIは単に音楽のパレットに新しい色を加えるだけです。しかし、ブトフスキー氏は、AIは音楽制作をよりアクセスしやすくする可能性がある一方で、音楽知識の欠如は平凡な結果につながる可能性があると主張しています。彼は、AI生成音楽が真に成功するためには、ユーザーは音楽の要素とその組み合わせ方についてよく理解する必要があると示唆しています。

AI生成音楽における著作権と所有権の問題は複雑です。アレクサンダー・クライノフ氏は、ミュージシャンが作曲前に数多くの楽曲を聴くことに例え、ニューラルネットワークをトレーニングする際に権利が侵害されることはないと信じています。彼は、AI生成音楽の権利は、その音楽を選択して使用する人に帰属するか、あるいは誰もが自由に使えるように、誰にも帰属しない可能性があると示唆しています。しかし、ダニル・ジダノフ氏は、音楽やソフトウェアのような無形資産に関連する法的概念をAI生成音楽に適用できるため、権利はニューラルネットワークの所有者に帰属する可能性があると主張しています。

AIミュージックの最も可能性の高い将来の応用は、ラウンジ、レストラン、ジムなど、音楽が主役ではない環境のバックグラウンドミュージックの生成です。また、ミュージシャンが新しいアイデアを見つけたり、スランプを克服したりするのを支援することもできます。ダニル・ジダノフ氏は、一部の作曲家がニューラルネットワークを実験的に使用してテーマの初期素材を生成していると指摘しています。AIツールは、「ミュージックコンストラクタ」を作成するためにも使用でき、音楽知識のないユーザーでも特定のテンポ、スタイル、トランジションを持つ音楽を生成できます。Ampermusicのような企業はこのようなシステムを提供していますが、多くの場合、ある程度人間の入力が必要です。Mubert Inc.の創設者であるアレクセイ・コチェトコフ氏は、生成音楽はホスピタリティ、ゲーム、バックグラウンドミュージックを必要とするがそのソースを優先しないアプリケーションなどの分野で大きな商業的潜在力を持っていると信じています。

市場の専門家は一般的に、AIが最高の人間作曲家を置き換えることはないと同意しています。アレクサンダー・クライノフ氏は、AI生成音楽は人間の創造性の出発点または基盤として機能できると示唆しています。彼は、作家に想像力を刺激するための基本的なプロットアウトラインを提供することに例えています。イヴァン・ヤムシチコフ氏は、MIDIキーボードやデジタルシンセサイザーの導入に例え、ピアノやアナログシンセサイザーの必要性をなくさなかったと述べています。彼は、AIは既存のスタイルをうまく再現または模倣できるが、それは置き換えよりも創造的な応用に関するものであると強調しています。サンクトペテルブルクで開催されたGammaフェスティバルで実証されたように、AIは作曲家の武器庫のもう一つのツールになり得ます。

課題の一つは、AI生成音楽が人間によって作成されたように聞こえないことが多いことですが、アルゴリズムが洗練されるにつれて改善されると予想されています。アレクセイ・コチェトコフ氏は、大衆の保守主義と偏見がAI音楽の広範な普及を妨げていると信じています。ダニル・ジダノフ氏は、人間の脳はニューラルネットワークによって生成される構造やシーケンスに慣れていないと指摘しています。自然なサンプルで音符が演奏されたとしても、AIはジャンル分類や音楽パフォーマンスのニュアンスを理解していません。彼は、AI生成音楽は感情がなく、ムードを引き起こすことができないと主張しており、AIには音楽的な味を育むための教師、そしてより重要なことに、感情を植え付けるための教師が必要だと示唆しています。

レラ・レサー氏は、AI生成音楽の概念に人間の要素を統合することの重要性を強調しています。彼女はAIにおける責任の感覚と、AIクリエイターとその聴衆との間に真の対話が可能かどうかを疑問視しています。また、開発パターンを予測できない音楽を人々がどのように解釈するのかも疑問に思っています。レサー氏は、AI音楽に対する私たちの準備だけでなく、私たちがAIに何を教えるかについても重要だと主張しています。彼女は、人間とAIの意思決定プロセスの違いを強調し、共感と社会的要因の重要性を強調しています。スタニスラフ・ブトフスキー氏は、創造的に考え、空想し、パターンから逸脱し、感情を呼び起こす能力は、人間のミュージシャンとAIを区別する重要なスキルであると信じています。彼は、音符を調和的に組み合わせ、作曲をアレンジできるマシンでさえ、事前にプログラムされたアルゴリズムに従って動作し、想像力と創造性の能力を欠いていると主張しています。

AIが音楽を生成する能力を進化させ続ける一方で、専門家の間では、AIと人間の作曲家が協力して働く未来が示唆されています。AIは、インスピレーション、アイデア生成、バックグラウンドミュージック作成のための強力なツールとして機能できますが、人間の作曲家は、音楽に感情、創造性、文化的文脈を吹き込む独自の能力を保持します。音楽の未来は、人間の芸術性と人工知能の間の共生関係であり、音楽的表現の境界を新しくエキサイティングな方法で押し広げる可能性が高いです。鍵となるのは、音楽を深く意味のある芸術形式にしている本質的な人間の要素を維持しながら、AIの力を活用することです。