ШІ У МУЗИЧНІЙ ІНДУСТРІЇ : ТРАНСФОРМАЦІЯ КРЕАТИВНИХ ПРОЦЕСІВ

Інна АНТІПІНА

doi:10.35619/ucpmk.50.981

Автор(и)

Інна АНТІПІНА НМАУ ім. П. І. Чайковського, Київ, Україна https://orcid.org/0000-0003-3845-9629

DOI:

https://doi.org/10.35619/ucpmk.50.981

Ключові слова:

штучний інтелект, музична творчість, алгоритмічна композиція, креативність, авторство, естетика, культурологія

Анотація

Досліджується вплив штучного інтелекту (ШІ) на трансформацію креативних процесів у музичній індустрії. Авторка розглядає, яким чином сучасні алгоритмічні системи – зокрема моделі глибокого навчання та генеративні нейронні мережі – змінюють традиційні уявлення про композиторську творчість, музичну форму та естетичну цінність. Особлива увага приділена культурологічному виміру цієї взаємодії: питанням авторства, автентичності, сприйняття музики слухачами та співіснування технологічних і людських стратегій творення. Аналізуються сучасні приклади коавторства людини і ШІ, а також порушуються етичні, правові та соціокультурні аспекти алгоритмізації мистецтва. У висновках наголошено на фрагментарності існуючих досліджень та окреслено перспективи подальшого міждисциплінарного вивчення нових форм штучної креативності в музичному мистецтві.

Біографія автора

Інна АНТІПІНА, НМАУ ім. П. І. Чайковського, Київ, Україна

доктор філософії, викладачка кафедри теорії та історії культури, начальниця науково-інформаційного відділу Центру музичної україністики ім. Героя України М. Скорика

Посилання

1. Antipina I. (2024) 8Artificial Intelligence as a Catalyst for Transforming Cultural Ideas, [Shtuchnyi intelekt yak instrument transformatsii kulturolohichnykh idei]. Journal of the National Music Academy of Ukraine named after P.I. Tchaikovsky, 2024. 3 (64). $. 74390. Available at: https://doi.org/10.31318/2414-052X.3(64).2024.314744 (Accessed: 22 January 2025).

2. Atharva Mehta, Shivam Chauhan, Amirbek Djanibekov, Atharva Kulkarni, Gus Xia, Monojit Choudhury (2025). Music for All: Representational Bias and Cross-Cultural Adaptability of Music Generation Models. arXiv:2502.07328v1 [cs.SD] 11 Feb 2025/ (Accessed: 27.05.2025).

3. Briot J.-P., Hadjeres G. and Pachet, F.-D. (2020) 8A Functional Taxonomy of Music Generation Systems9, ACM Computing Surveys. Available at: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3392823 [Accessed 12.01.2025].

4. Briot J. P.; Hadjeres G.; Pachet, F. D. Deep Learning Techniques for Music Generation-A Survey. August 2019. Available online: https://hal.sorbonne-universite.fr/hal-01660772 [Accessed 12.01.2025].

5. Chibalashvili, A. 8Artificial Intelligence in Artistic Practices9, [Shtuchnyi intelekt u mystetskykh praktykakh.] Modern Art: Collection of Scientific Papers, 2021. 17. $. 41350. Available at: https://doi.org/10.31500/2309-8813.17.2021.248425 (Accessed: 22 January 2025).

6. Colton S. And Wiggins G. A. Computational creativity: The final frontier? In: Proceedings of the 20 th European Conference on Artificial Intelligence. Montpellier, 2012. France. $. 21326. Available at:computationalcreativity.net/iccc2014/wp-content/uploads/2013/09/ComputationalCreativity.pdf [Accessed 12.01.2025].

7. Daniel Thomas (2023, August 29). AI in music: Can computers really create a hit song? Financial Times. https://www.ft.com/content/40b28a25-eddc-4ac5-82f3-dac0128a187f.

8. Engel J., Resnick C., Roberts A., Dieleman S., Eck D., Simonyan K. And Norouzi, M. (2017) Neural Audio Synthesis of Musical Notes with WaveNet Autoencoders. arXiv preprint arXiv:1704.01279. Available at: arxiv.org/abs/1704.01279 (Accessed: [25.01.2025]).

9. Engel J., Resnick C., Roberts A., Dieleman S., Norouzi M., Eck D., & Simonyan, K. (2017). Neural Audio Synthesis of Musical Notes with WaveNet Autoencoders. ArXiv, abs/1704.01279. Available at: semanticscholar.org/reader/97c01b6cef7d7d88ec7eda488bfdc46fd601e76a (Accessed: [25.01.2025]).

10. Huang C.-Z.A., Vaswani A., Uszkoreit J., Shazeer N., Simon I., Hawthorne, C., Dai A.M., Hoffman M.D., Dinculescu, M. And Eck, D. (2019) Music Transformer: Generating Music with Long-Term Structure. arXiv preprint arXiv:1809.04281. Available at: https://arxiv.org/abs/1809.04281 (Accessed: [25.01.2025]).

11. Karmanska Yu., (2023). The first albums and clips created by artificial intelligence appear in Ukraine. How AI can change the Ukrainian creative industry. Forbes Ukraina, [online]. Available at: <https://forbes.ua/lifestyle/vukraini-zyavlyayutsya-pershi-albomi-ta-klipi-stvoreni-shtuchnim-intelektom-yak-shi-mozhe-zminiti-ukrainskukreativnu-industriyu-06042023-12897> (Accessed: 22 January 2025).

12. SFII 3 Ukrainian Startup Fund (2020) 8Artificial Intelligence in Art9, SFII – Ukrainian Startup Fund. Available at: https://sfii.gov.ua/shtuchnij-intelekt-v-mistectvi/ (Accessed: 22 January 2025).

13. Vear C. And Magnusson T. (2021) AI Song Contest: The Role of AI in Music Composition. Leonardo, 2021. 54 4. $. 3763381.

14. Wang L., Zhao Z., Liu H., Pang J., Qin Y. and Wu Q. (2022) 'A Review of Intelligent Music Generation Systems', arXiv, abs/2211.09124. Available at: https://arxiv.org/pdf/2211.09124 (Accessed: 27.01.2025)

15. Zbruc (2020) 8When Artificial Intelligence Creates Art9, Zbruc – Intellectual and Analytical Platform. Available at: https://zbruc.eu/node/100824 (Accessed: 22 January 2025).