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【观者有心】作者：崔哲（哈尔滨音乐学院作曲系副主任，教授）想象一下——耳边传来“巴赫风格”的赋格（复调音乐载体），但作曲家并不是活生生的人，而是MuseNet（深度神经网络音乐生成模型）或者，舞台上播放的配乐获得了欧洲音乐奖提名，可作者是人工智能AIVA（一款AI作曲引擎）。

2025年的今天，AI正以惊人的速度改变音乐生产的方式：它能谱曲、配器、混音，甚至模仿某位作曲家的“手感”然而现在的问题不再是我们能否抵抗AI，而是在这场浪潮中，人类的创造力该如何被激发？创造优势该如何展现？。

正如美国哲学家约翰·杜威所言——“艺术的意义在于经验的再生与延续”，因此创造力不是静态的遗产，而是一种不断更新的生命力AI的到来迫使我们重新审视艺术的本质：什么是人类独有的？我们还能怎样创造？要真正激发创造力，就必须把人放回音乐的中心，让技术成为灵感的放大器，而不是替代者。

AI能生成“像”的音乐，却无法回答“为什么此刻要这样写”真正的创造力来自作曲者与世界的独特关系要激发主体性，我们首先要让创作者重新拥有选择与感受的自由一种可行的做法是建立“人机共创实验室”让AI不再只是工具，而是合作者。

例如，音乐家可以利用AI提供素材草图，再根据个人情绪、文化背景重组它，形成具有个性印记的新作品瑞典作曲家安娜·索德伦在其作品《Echoes of Code》中，就将AI生成的旋律片段通过即兴演奏不断变形，使技术成为情感的触发点。

另一种做法是，可以推广“创作轨迹记录”制度通过数字日志记录作曲过程中的关键决策、素材修改与情感反应，让作品呈现出“人思考的痕迹”这不仅是版权保护，更是一种文化声明——音乐仍属于有血有肉的创作者AI可以模仿风格，却模仿不了情绪的复杂性。

激发创造力的关键，是让音乐重新成为情感的现场情感并非浪漫的附加，而是人类艺术不可替代的根源“情绪数据化作曲”是一种可行的创新尝试这种作曲方式，通过采集作曲者的心率、脑电、呼吸节奏，将其映射到音色与节奏变化上，让音乐成为“情绪的物理记录”。

美国作曲家托德·马奇就曾以此创作“心跳交响曲”，实现了技术与心灵的互动同时，应当鼓励“文化记忆编码”实践每位创作者都有独特的文化语境——方言的音调、民族乐器的呼吸、地方戏曲的韵律将这些元素数字化并嵌入AI系统，不是为了复制，而是为了保留文化的多样性。

这让音乐成为一个“活着的档案”，也让AI学习到人类经验的丰富与差异如果说AI让创作门槛降低，那么教育的使命就是让“思考”门槛提升未来的音乐教育，应该更像艺术孵化器，而非技能训练营例如，在芬兰西贝柳斯音乐学院，他们开设了“即兴与跨界合作”课程，让作曲学生与舞蹈、美术、科技专业学生共同完成跨感官创作；或者开设“算法批评”课程，让学生分析AI训练数据中的文化偏见，学习如何与机器对话。

以上实践表明，这种跨界教育能显著提高学生的原创性与合作思维我们还可以从作曲理论课程中选取一些课尝试改革与升级《和声学》：跳出大调/小调框架，探索微分音、频谱和声、多重节奏——AI难以“套公式”《作品分析》：不仅看结构，还要分析AI的训练数据和算法偏见，讨论文化风险。

《视唱练耳》：加入跨感官训练（色彩—音高、空间—节拍、触觉—音色），并在即兴合奏中培养快速反应和协作能力在制度层面，音乐产业也需构建“透明共创机制”在韩国，有厂牌规定所有含AI生成部分的歌曲必须标明“AI参与比例”，并公开训练数据的来源，这既是版权保护，也是尊重听众的知情权。

在国内，B站的一些音乐UP主，会在视频中同步展示自己的创作过程，包括即兴演奏、删改旋律、调整节奏等，让观众在“看着音乐诞生”的同时，对作品的独特性有了直观感受为了凸显“人”的重要性，在产业方面，我们可以尝试：将作品分成人类创意层、算法生成层、演绎层，按比例分配收益；发行作品时附上生成日志，便于评审和维权；上线前做文化风险评估，防止挪用特定群体的音乐元素。

在演出方面，可以尝试：实时投影创作者的决策路径，让观众“看见”音乐如何被改变；保留换气、指尖摩擦等“脆弱的声音”，让舞台更有人味；让观众的心跳、呼吸等数据实时参与音乐生成，每一场都独一无二AI能快速生成“听起来不错”的音乐，但那些源于个人生命体验、文化记忆、独特感知的作品，只能由人类创造。

这是音乐文明的基因，也是未来艺术进化的种子人工智能不会终结人的音乐，反而提醒我们什么才是真正的创造激发创造力，不在于拒绝技术，而在于让技术激起新的思考与表达未来的音乐世界，也许不再区分“人”与“机”的作品，而是区分“有没有灵魂”的作品。

只要人类仍然拥有好奇心、共情力与想象力，音乐就不会被取代因为真正的旋律，始终来自我们内心最深处的震动《光明日报》（2025年11月12日 13版）来源： 光明网-《光明日报》