AI时代,编曲怎么可能是被轻贱的“公式化劳动”呢?

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作者：微信文章


近日，高晓松关于AI音乐的访谈言论在音乐圈掀起不小的波澜。我作为一个旁观者，我始终对高晓松老师在音乐领域的艺术成就心怀敬意，但对于他此番关于“AI取代编曲”的一系列论断，却难以苟同。在他的表述里，AI之所以能最快替代音乐工业中的编曲环节，核心在于编曲是“公式化、模式化”的简单劳动，甚至暗合了“编曲不配拥有版权”的潜在逻辑。只因它比词曲创作容易。这番看似有理的解读，实则漏洞百出，既忽视了编曲的艺术创造性与技术复杂性，也混淆了AI工具属性与艺术本质的边界，更无意间轻贱了无数编曲从业者的专业付出。

高晓松老师的核心观点很明确：AI先替代音乐工业，再最快替代编曲，根源是音乐创作（尤其是编曲）足够简单、公式化；而编曲之所以没有版权，核心也是其难度远低于词曲，缺乏原创价值。他甚至以自身经历佐证，称用AI做编曲Demo，其效果之好，甚至让专业歌手的演绎都相形见绌，进而断言AI编曲的水平已跻身行业历史前列。不可否认，高老师敏锐地捕捉到了AI对音乐产业的冲击，但他对编曲的认知，却陷入了“只见表象、未见内核”的误区。



首先，高老师混淆了“编曲的模式化表象”与“创作的复杂性本质”，将编曲简单等同于“公式化劳动”，本身就是对这一行业的误解。他认为作曲比编曲更具创造性，可从技术层面来看，作曲的创作空间反而比编曲狭窄得多——旋律写作终究要遵循人类听觉习惯，脱离了大众可感知的音准、节奏逻辑，便难以形成有效表达；而编曲，却是一项涵盖音色选择、动态控制、频率平衡、乐器编配、曲式设计的系统工程，其创作维度几乎是无限的。

这一点，从当下流行音乐的实例中便能得到印证。正如业内共识，很多流行歌曲确实采用了相同的和声进行——比如经典的“6415”和弦套路，高老师便认为这是流行音乐“AI化制作”的前兆，本质是缺乏创造性。但同样的和声框架下，不同的编曲能造就截然不同的作品质感：王力宏2004年的作品《爱错》与近年的网红歌曲《离别开出花》，采用的便是同一和弦套路，可前者凭借细腻的编曲设计——精准的乐器分层、恰到好处的动态起伏、服务于情绪的调性跃迁，让作品历经22年仍能惊艳听众，被00后、10后称为“高级感拉满”；而后者则因编曲堆砌电子音效、缺乏细节设计，最终陷入“旋律土、听感扁平”的口碑争议。这恰恰说明，编曲从不是简单的和声套用，而是赋予作品灵魂的二次创作，其创造性与技术难度，绝不亚于词曲创作。高老师将编曲的“可借鉴性”等同于“公式化”，实则是对编曲创作过程的片面解读。

其次，关于“编曲没有版权”的解读，高老师更是陷入了逻辑闭环的误区——他认为编曲没有版权是因为其难度低、不配拥有，却忽略了版权制度的历史成因与核心逻辑。现行法律之所以主要保护词曲版权，并非因为编曲难度低，而是源于历史上对编曲的定位偏差：在音乐产业发展初期，编曲曾被视为“演奏说明书”，是服务于词曲演绎的辅助性工作，而非独立的创作环节，这种历史定义才决定了其版权保护的现状，与难度差异毫无关联。更关键的是，若按照高老师的逻辑——“AI能替代的，就是简单的、不配拥有版权的”，那反而会得出相反的结论：如今的AI，早已能轻松完成旋律与歌词的排列组合，甚至能快速生成符合大众审美的词曲内容，其难度远低于复杂的编曲工作。若真以“可替代性”衡量版权价值，那词曲版权反而更应被质疑。高老师试图通过贬低编曲的创造性来保卫词曲创作的“阵地”，实则暴露了技术变革下，部分从业者对行业变革的集体焦虑，这种焦虑不应成为轻视编曲行业的借口。

再者，高老师关于AI编曲的表述，本身就充满了矛盾性，也暴露了其对AI在音乐行业应用的认知局限。他一边断言AI编曲水平“无与伦比”，甚至超过行业历史顶尖水准，一边又承认自己仅用AI制作Demo，而非完整的成品编曲。这一细节恰恰说明，AI目前在编曲领域的定位，终究只是“高级草稿工具”，而非能完全替代人工的“创作者”。Demo与成品编曲之间，存在着巨大的差距：AI能完成基础的乐器编配与音色组合，却无法理解作品背后的情感内核，无法根据歌手的演绎调整动态细节，无法应对录音、混音过程中的各种突发问题，更无法赋予作品人文温度。高老师自己也坦言，AI唱的Demo“太完美”，以至于专业歌手的演绎都难以超越，但这种“完美”，恰恰是艺术的缺憾——AI的音准、节奏可以做到绝对精准，却没有人类演唱中的情绪波动、气息变化，没有那些“不完美”中蕴含的真实情感。音乐的动人之处，从来不是工业级的精准，而是人味的残缺与情感的投射，这一点，AI再先进也无法替代。



高老师还提到，AI能快速替代编曲，是因为音乐创作比电影创作容易，这一观点同样值得商榷。音乐创作与电影创作，本质是不同维度的艺术创作，二者的“难度”无法简单类比——电影创作涉及剧本、导演、表演、剪辑等多个环节，是集体创作的结晶；而音乐创作，尤其是编曲，是单人即可完成的系统工程，其难度体现在细节的把控与情感的传递上，这种难度虽不直观，却同样需要长期的专业积累与艺术沉淀。AI之所以先在编曲领域发力，并非因为编曲简单，而是因为编曲的部分环节（如乐器编配、音色选择）可被标准化、数据化，适合AI学习模仿，而非因为其缺乏创造性。

作为旁观者和爱好者，我们从不否认AI在音乐行业的价值——它确实能提升创作效率，能为音乐人提供更多灵感，能降低Demo制作的门槛，就像高老师所说，用AI做Demo能节省大量时间，这是技术进步带来的行业红利。但我们无法接受的，是将AI的工具价值，等同于编曲行业的“无价值”；无法接受的，是用“公式化”、“简单”这样的标签，来否定无数编曲从业者的专业付出；更无法接受的，是将技术变革带来的效率提升，曲解为“行业被替代”的宿命。

高晓松老师曾说，AI与人类创作者“不是一个物种”，因为人类心里有“洞”，有生活经历带来的情感与思考，而AI没有——这句话恰恰点出了艺术创作的本质。AI可以复制编曲的技术流程，却无法复制编曲者的情感体验；可以模仿优秀编曲的形式，却无法创造出蕴含人文温度的作品；可以成为高效的创作工具，却永远无法替代人类的创作本身。

当下，AI技术正在深刻改变音乐产业的生态，我们无需畏惧这种变革，更无需通过贬低某个环节来缓解焦虑。编曲是音乐制作中不可被轻视的劳动，更是音乐创作不可或缺的核心环节，是赋予词曲生命的二次创作，其艺术价值与技术难度，值得被尊重、被认可，更值得被纳入更完善的版权保护体系。

AI是工具，不是评判艺术价值的标准；效率是红利，不是轻视行业的借口。在AI时代，我们更需要的，是善用工具、坚守艺术初心的音乐人，是尊重行业每一个环节、认可每一份专业付出的行业生态，而非将艺术解构为公式、将创作简化为流程的片面思维。