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生成式人工智能对音乐传播的变革探讨

佟雪娜

摘要：伴随媒体信息技术的更迭进化和数字音乐产业的蓬勃发展，以音乐内容为生产核

心、音乐营销与服务为传播要素的生成式人工智能音乐快速兴起，数字音乐内容生产与传

播的交互结构、数字音乐内容内容协作与内容应用都发生了巨大变化。人工智能提升了人

类参与全媒体内容生产的速率与效能，形成新型中心化全媒体传播体系。生成式人工智能

使全媒体生产传播的供给侧结构性角色发生变革的同时，也需要建立一系列的风险预估与

规避体制。

关键词：生成式人工智能；音乐传播；音乐生产；变革

作者简介：佟雪娜，中国传媒大学音乐与录音艺术学院教授、博士生导师。

中图分类号：G124文献标识码：A文章编号：1671-8402（2024）02-0044-10

2021年，中央网络安全和信息化委员会印发《“十四五”国家信息化规划》，将

“开展前沿数字技术突破行动”列为优先发展的要素，提出到2023年要扩大人工智能

规范化的研究，加快人工智能关键技术的转化应用。信息时代以降，数字媒体不断创

①

造出新的空间、关系和动态，智能问答机器人ChatGPT的横空出世引发国内外学术

界的广泛关注。ChatGPT结合了终端用户反馈的强化学习技能模型（ELHF）和指令语

言模型（LLM），具备了多轮交互生产与传输的能力，即可以根据用户给出的信息以

特定模式生成文本等多类型的内容，属于生成式人工智能（ArtificialIntelligenceGen-

eratedContent，AIGC）技术的分支。生成式人工智能的出现延展了数字音乐内容生

产、数字音乐产品与服务、数字音乐实体交换等多种新型的数字活动，其以变革和强

①朱波、吴萍萍：《富技术学习空间支持的混合学习路向》，《济南大学学报（社会科学版）》2022年第6期。

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《福建论坛（人文社会科学版）》2024年第2期

化音乐资源结构均衡化的传播为标准，有利于数字音乐产品和数字音乐服务通过人机

协同效应进行在线生产、分销、营销与交付，有助于逐步在我国音乐产业内实现更高

效、更灵活的协同、共享和分工的合作关系。

一、生成式人工智能对全媒体生产传播的供给侧结构性角色变革

生成式人工智能是通过思维链机制——结合上下文学习机制——接收提示机制激

发语言模型构成协调复杂内容生产与传播任务的大模型技术，在“模型+指令”的新

范式中使数据成为生产要素，使算法成为掌握全媒体生产与传播的核心权力。一般来

说，学术层面“全媒体”的“媒”，指为大众媒体的多元要素经过渗透进入相互融合

的状态，涵盖了全媒体生产模式中的主线——数字化的内容生产与传播分发、资本运

营与营销两大内容。生成式人工智能直接参与生产和分发的人机协同，突破了其在内

容学习与智能生成方面的基础门槛，加速了知识和数据融合到生产过程中的效率，产

生了巨大的经济价值与劳动生产率，最终将极大地革新我国全媒体的生产与传播

体系。

（一）内容生产与传播的交互结构发生变化

生成式人工智能依托被训练出来的具有1.8万亿参数的大规模语言模型，强化了

学习与理解、记录与总结、生成与逻辑推理的能力，构建数据采集、存储、传输、应

用等生命周期价值管理，打通人机协同不同主体间的数据壁垒，实现传感效应、控制

效应、运营效应等多元数据一体化集成体系，革新信息收集、信息提取与检索、内容

生成的方式，更好地模仿与理解人类语言指令，并保持与人类一致的意图和偏好，产

生具备连贯性、逻辑性的信息内容。因而，人类主观性的内容想法与创作理念，通过

大模型的语言指令便可以快速生成相关多模态内容。在此过程中，大模型技术不仅作

为生产力参与到生产过程中，并且在人类所提供的海量信息数据中发现、学习和归纳

新观点、新知识，持续扩充模型的知识存储量，大幅度地降低和简化了人类的生产与

传播流程，进一步提升人类在全媒体内容生产中的速率与效能。在生成式人工智能兼

顾系统化、针对性的运营机制时，以满足人类个性化需求的对话式交互机器人使内容

传播由最初的点对点到进入数字时代的点对面、面对面，再到以生成式人工智能“大

数据+大算法=大模型”为中心的点对点智能化传播