恐慌结束了，乐趣可以开始了。这就是我最近对涉及人工智能的创造性努力的看法。我认为，我们已经摆脱了关于人工智能使人类艺术变得多余的夸张说法，现在可以享受这项技术提供的所有可能性。从这个角度来看，Shadow Planet——一张由两个人类和人工智能三方合作制作的新专辑——准确地展示了可以拥有什么样的乐趣。

Shadow Planet是作家Robin Sloan、音乐家Jesse Solomon Clark和OpenAI 制作的机器学习音乐程序Jukebox的创作。在 Sloan 和 Clark 之间关于组建乐队(名为 The Cotton Modules)的即兴 Instagram 对话之后，两人开始交换音乐磁带。作为一名经验丰富的作曲家，克拉克将歌曲种子发送给斯隆，后者将它们输入 Jukebox，后者在包含 120 万首歌曲的庞大数据集上进行训练，并尝试自动补全它听到的任何音频。由 Sloan 指导的 AI 程序随后建立在 Clark 的想法之上，Sloan 将其发回给他以进一步发展。

这种三向交易的最终结果是《Shadow Planet》，这是一张大气的专辑，其中民歌和电子乐的片段像苔藓覆盖的原木一样从环境循环和分解样本的模糊沼泽中出现。它本身就是一张完整的专辑：一个值得探索的袖珍音乐世界。

正如斯隆在接受电子邮件采访时向我解释的那样，Shadow Planet的声音在很多方面都是 Jukebox 限制的结果，它只能输出 44.1kHz 的单声道音频。“制作这张专辑，我了解到这种 AI 模型绝对是你需要学习演奏的‘乐器’，”他告诉我。“它基本上是一个大号!一个非常……奇怪……而且强大的……大号……”

正是这种涌现的创造力，当机器和人类对彼此编程中的局限性和优势做出反应时，才使人工智能艺术变得如此有趣。例如，想想大键琴向钢琴的演变如何影响音乐风格，以及钢琴演奏大声或轻柔的能力(而不是大键琴的单一固定动态)产生了新的音乐流派。我认为，这就是现在正在塑造创意输出的一系列 AI 模型正在发生的事情。

你可以在下面阅读我对斯隆的采访，并找出为什么使用机器学习对他来说感觉“就像在一个巨大的迷宫中徘徊”。