想象一下——耳邊傳來“巴赫風格”的賦格（復調音樂載體），但作曲家並不是活生生的人，而是MuseNet（深度神經網絡音樂生成模型）。或者，舞臺上播放的配樂獲得了歐洲音樂獎提名，可作者是人工智能AIVA（一款AI作曲引擎）。2025年的今天，AI正以驚人的速度改變音樂生產的方式：它能譜曲、配器、混音，甚至模仿某位作曲家的“手感”。然而現在的問題不再是我們能否抵抗AI，而是在這場浪潮中，人類的創造力該如何被激發？創造優勢該如何展現？

正如美國哲學家約翰·杜威所言——“藝術的意義在於經驗的再生與延續”，因此創造力不是靜態的遺產，而是一種不斷更新的生命力。AI的到來迫使我們重新審視藝術的本質：什麼是人類獨有的？我們還能怎樣創造？要真正激發創造力，就必須把人放回音樂的中心，讓技術成爲靈感的放大器，而不是替代者。

AI能生成“像”的音樂，卻無法回答“爲什麼此刻要這樣寫”。真正的創造力來自作曲者與世界的獨特關係。要激發主體性，我們首先要讓創作者重新擁有選擇與感受的自由。

一種可行的做法是建立“人機共創實驗室”。讓AI不再只是工具，而是合作者。例如，音樂家可以利用AI提供素材草圖，再根據個人情緒、文化背景重組它，形成具有個性印記的新作品。瑞典作曲家安娜·索德倫在其作品《Echoes of Code》中，就將AI生成的旋律片段通過即興演奏不斷變形，使技術成爲情感的觸發點。

另一種做法是，可以推廣“創作軌跡記錄”制度。通過數字日誌記錄作曲過程中的關鍵決策、素材修改與情感反應，讓作品呈現出“人思考的痕跡”。這不僅是版權保護，更是一種文化聲明——音樂仍屬於有血有肉的創作者。

AI可以模仿風格，卻模仿不了情緒的複雜性。激發創造力的關鍵，是讓音樂重新成爲情感的現場。情感並非浪漫的附加，而是人類藝術不可替代的根源。

“情緒數據化作曲”是一種可行的創新嘗試。這種作曲方式，通過採集作曲者的心率、腦電、呼吸節奏，將其映射到音色與節奏變化上，讓音樂成爲“情緒的物理記錄”。美國作曲家託德·馬奇就曾以此創作“心跳交響曲”，實現了技術與心靈的互動。

同時，應當鼓勵“文化記憶編碼”實踐。每位創作者都有獨特的文化語境——方言的音調、民族樂器的呼吸、地方戲曲的韻律。將這些元素數字化並嵌入AI系統，不是爲了複製，而是爲了保留文化的多樣性。這讓音樂成爲一個“活着的檔案”，也讓AI學習到人類經驗的豐富與差異。

如果說AI讓創作門檻降低，那麼教育的使命就是讓“思考”門檻提升。未來的音樂教育，應該更像藝術孵化器，而非技能訓練營。例如，在芬蘭西貝柳斯音樂學院，他們開設了“即興與跨界合作”課程，讓作曲學生與舞蹈、美術、科技專業學生共同完成跨感官創作；或者開設“算法批評”課程，讓學生分析AI訓練數據中的文化偏見，學習如何與機器對話。以上實踐表明，這種跨界教育能顯著提高學生的原創性與合作思維。

我們還可以從作曲理論課程中選取一些課嘗試改革與升級。《和聲學》：跳出大調/小調框架，探索微分音、頻譜和聲、多重節奏——AI難以“套公式”。《作品分析》：不僅看結構，還要分析AI的訓練數據和算法偏見，討論文化風險。《視唱練耳》：加入跨感官訓練（色彩—音高、空間—節拍、觸覺—音色），並在即興合奏中培養快速反應和協作能力。

在制度層面，音樂產業也需構建“透明共創機制”。在韓國，有廠牌規定所有含AI生成部分的歌曲必須標明“AI參與比例”，並公開訓練數據的來源，這既是版權保護，也是尊重聽衆的知情權。在國內，B站的一些音樂UP主，會在視頻中同步展示自己的創作過程，包括即興演奏、刪改旋律、調整節奏等，讓觀衆在“看着音樂誕生”的同時，對作品的獨特性有了直觀感受。

爲了凸顯“人”的重要性，在產業方面，我們可以嘗試：將作品分成人類創意層、算法生成層、演繹層，按比例分配收益；發行作品時附上生成日誌，便於評審和維權；上線前做文化風險評估，防止挪用特定羣體的音樂元素。

在演出方面，可以嘗試：實時投影創作者的決策路徑，讓觀衆“看見”音樂如何被改變；保留換氣、指尖摩擦等“脆弱的聲音”，讓舞臺更有人味；讓觀衆的心跳、呼吸等數據實時參與音樂生成，每一場都獨一無二。

AI能快速生成“聽起來不錯”的音樂，但那些源於個人生命體驗、文化記憶、獨特感知的作品，只能由人類創造。這是音樂文明的基因，也是未來藝術進化的種子。

人工智能不會終結人的音樂，反而提醒我們什麼纔是真正的創造。激發創造力，不在於拒絕技術，而在於讓技術激起新的思考與表達。未來的音樂世界，也許不再區分“人”與“機”的作品，而是區分“有沒有靈魂”的作品。只要人類仍然擁有好奇心、共情力與想象力，音樂就不會被取代。因爲真正的旋律，始終來自我們內心最深處的震動。

《光明日報》（2025年11月12日 13版）