Історична еволюція ШІ в музиці

Витоки сягають 1950-х років, коли перші вчені-комп'ютерники почали досліджувати ідею використання алгоритмів для написання музики. Ключовим моментом цієї епохи стало створення "Ілліасової сюїти" у 1957 році Лежареном Хіллером та Леонардом Айзексоном, першої значної композиції, створеної комп'ютером. Дізнайтеся більше про Musenet, Magenta та витоки музики зі штучним інтелектом

‍

У 1980-х роках проект Девіда Коупа "Експерименти з музичним інтелектом" (EMI) став подальшим кроком вперед, аналізуючи стилі класичних композиторів, таких як Бах і Моцарт, для створення подібних композицій.

‍

ШІ в музичній композиції сьогодні

У 2025 році ми побачимо значно просунуті технології штучного інтелекту для написання музики:

Університети та дослідницькі центри відіграють важливу роль в еволюції музичної композиції за допомогою штучного інтелекту. Наприклад, у Каліфорнійському університеті в Сан-Дієго команда на чолі з професором Шломо Дубновим працює над створенням систем для фіксації "неявних знань" в акомпанементі або взаємодії між кількома музичними треками. Яка роль штучного інтелекту в сучасній музичній композиції?

‍

Серед провідних систем штучного інтелекту для написання музики - MuseNet від OpenAI, запущена у 2019 році, - модель штучного інтелекту, здатна генерувати складні композиції, що охоплюють кілька жанрів і різні інструменти. Ця система побудована на основі глибокої нейронної мережі, навченої на різних наборах музичних даних, що дозволяє їй поєднувати стилі, темпи та створювати гармонійні композиції. Дізнайтеся більше про Musenet, Magenta та витоки музичного штучного інтелекту

‍

З розвитком генеративного ШІ з'явилися моделі, здатні створювати повноцінні музичні композиції (включно з текстами пісень) з простого текстового опису. Два помітні веб-додатки в цій галузі - Suno AI, запущений у грудні 2023 року, і Udio, який з'явився у квітні 2024 року. Музика і штучний інтелект - Вікіпедія

‍

Серед інших популярних інструментів у 2025 році

• Boomy: використовує мінімалістичний підхід, дозволяючи користувачам без музичного досвіду створити пісню кількома клацаннями миші та переаранжувати її.
• AIVA - інструмент для створення музики, призначений для творців, композиторів і музикантів, яким потрібна оригінальна музика для особистих або професійних проектів, що спеціалізуються на класичній, оркестровій та інструментальній музиці. 10 ШІ-генераторів музики для творців у 2025 році | DigitalOcean

Цікавим аспектом є спільний підхід: машинне навчання часто використовується для створення нових музичних фрагментів або ідей, які потім люди-композитори об'єднують у цілісні твори. Ця інновація пропонує більш доступні способи створення музики для митців і дозволяє ширшому колу артистів увійти в індустрію. Майбутнє штучного інтелекту в музиці: прогнози на 2025 рік і далі | Empress

‍

Вплив штучного інтелекту на музичний ринок

Ринок штучного інтелекту в музиці стрімко зростає. Очікується, що до 2025 року ринок лише генеративного АІ досягне $2,92 млрд, а до 2033 року він зросте до $38,7 млрд. Статистика АІ в музичній індустрії до 2025 року: зростання ринку та тенденції

‍

Очікується, що до 2025 року музика, створена за допомогою штучного інтелекту, принесе музичній індустрії 17,2 відсотка доходу. Оскільки все більше артистів звертаються до ШІ для написання, мастерингу та створення творів мистецтва, технологія допомагає музикантам працювати швидше і мислити нестандартно. Музична статистика AI до 2025 року - розмір ринку та тенденції

‍

За даними Reuters, вже до 2025 року близько 18% пісень, завантажених на такі платформи, як Deezer, будуть повністю згенеровані штучним інтелектом, а щодня на них завантажуватиметься понад 20 000 треків, згенерованих штучним інтелектом. На музику, створену штучним інтелектом, припадає 18% усіх треків, завантажених на Deezer | Reuters

‍

ШІ в персоналізованому прослуховуванні

Найбільші музичні стрімінгові платформи значною мірою покладаються на алгоритми штучного інтелекту, щоб розуміти вподобання користувачів і надавати їм персоналізовані плейлисти та рекомендації. Ці платформи, включаючи Spotify, Apple Music і Amazon Music, використовують складні моделі штучного інтелекту для аналізу величезних музичних бібліотек і даних про активність користувачів, забезпечуючи таким чином максимально персоналізований користувацький досвід. Дослідження ролі штучного інтелекту та персоналізації в потоковому прослуховуванні музики - CacheFly

‍

Основні технології штучного інтелекту, що використовуються в системах рекомендацій для музичних потоків, включають в себе наступні:

1. Спільна фільтрація: аналізує моделі поведінки користувачів, щоб запропонувати треки, які сподобалися схожим користувачам, забезпечуючи релевантний і цікавий контент.
2. Фільтрація на основі контенту: фокусується на аналізі характеристик музичних елементів, таких як жанри, виконавці та тексти пісень, щоб пропонувати схожі елементи користувачам на основі їхніх уподобань. Технології штучного інтелекту для рекомендаційних систем у музичному стрімінгу | SkillUpwards

Музичні рекомендаційні системи - це системи, призначені для того, щоб пропонувати користувачам пісні, альбоми або виконавців на основі їхніх слухацьких звичок, уподобань та інших факторів. Ці системи використовують алгоритми, які аналізують те, що користувач слухав, що йому сподобалося або що він пропустив, щоб зрозуміти його музичні смаки. Обробляючи ці дані, система може рекомендувати нову музику, яка може сподобатися користувачеві. Система музичних рекомендацій: як стрімінгові платформи використовують штучний інтелект?

‍

Виклики та етичні питання

Різниця між композиціями, створеними людиною та штучним інтелектом, стає все більш розмитою. В одному з тестів середній бал за вміння розрізняти пісні, створені людиною та штучним інтелектом, становив лише 46%. У деяких жанрах, особливо інструментальних, слухачі помилялися частіше, ніж припускали. Штучний інтелект прийде і в музику | MIT Technology Review

‍

Технології штучного інтелекту викликають значне занепокоєння. Якщо штучний інтелект може миттєво створити "пісню Чарлі Пата", що це означає для самого Чарлі Пата або для всіх інших музикантів-початківців, які бояться, що їх замінять? Чи варто дозволяти компаніям, що розробляють АІ, тренувати свої мовні моделі на піснях без дозволу їхніх авторів? Як штучний інтелект змінює музику | TIME

До 2028 року 23 відсотки доходів творців музики можуть опинитися під загрозою через генеративний ШІ, а потенційні втрати можуть сягнути 519 мільйонів австралійських доларів.

‍

Багато музикантів вже використовують штучний інтелект у своїй роботі: 38% включають його у свою музику, а 54% вважають, що він може допомогти у творчості. Однак 65% музикантів вважають, що ризики, пов'язані зі штучним інтелектом, переважають над перевагами, а 82% побоюються, що він поставить під загрозу їхню можливість заробляти на життя своєю музикою. Музична статистика ШІ 2025 - розмір ринку та тенденції

‍

‍

‍

Порівняння Spotify, Apple Music та Amazon Music

Spotify: піонер персоналізованих рекомендацій

Spotify революціонізував досвід прослуховування завдяки складній системі рекомендацій на основі штучного інтелекту. Платформа використовує такі методи, як спільна фільтрація, обробка природної мови (NLP) та аудіомоделювання для точного прогнозування вподобань користувачів. Дослідження ролі штучного інтелекту та персоналізації в потоковому музичному сервісі - CacheFly

‍

Алгоритмічно згенеровані плейлисти Spotify, такі як "Discover Weekly" та "Release Radar", стали еталонами індустрії. Ці продукти аналізують слухацькі звички, вподобання і навіть контекстну інформацію, щоб створити персоналізований музичний досвід. PR на ходу Революція штучного інтелекту в музиці: формування епохи стрімінгу

‍

Нещодавня інновація Spotify - це DJ AI, який має на меті забезпечити ще більш гіперперсоналізований досвід курації музики. Ця функція, яку не можуть швидко повторити конкуренти, диференціює Spotify на ринку і потенційно може підірвати стрімінгову індустрію. PR на ходу Революція штучного інтелекту в музиці: формування епохи стрімінгу

‍

Підхід Spotify до штучного інтелекту виходить за рамки простих рекомендацій. Платформа використовує машинне навчання для аналізу не тільки переваг користувача, але і контексту прослуховування, такого як час доби і, можливо, настрій, щоб створювати динамічні плейлисти, які адаптуються в режимі реального часу до потреб користувача. ШІ в музичній індустрії: персоналізовані музичні рекомендації | MoldStud

‍

Apple Music: турбота про людину завдяки штучному інтелекту

Apple Music використовує гібридний підхід до персоналізації музики, поєднуючи людську курацію з алгоритмами штучного інтелекту. Розділ "Для вас" на платформі покладається на ШІ для надання індивідуальних музичних рекомендацій, але Apple завжди підкреслювала важливість людського фактору в курації контенту. Дослідження ролі штучного інтелекту та персоналізації в стрімінгу музики - CacheFly

‍

Apple Music вирізняється тим, що використовує штучний інтелект для аналізу не лише слухацьких звичок, а й вподобань, які прямо вказують користувачі. Коли користувач висловлює свою симпатію до пісні (кнопкою "люблю"), ці дані використовуються для подальшого вдосконалення рекомендацій.

‍

Прикладом підходу Apple Music до штучного інтелекту є те, як система враховує історію прослуховування та треки, додані до бібліотеки, для створення персоналізованих плейлистів та пропозицій. Іноді вона може познайомити користувача з виконавцем, якого він ніколи раніше не чув, а іноді - запропонувати альбом гурту, який йому вже сподобався. Система музичних рекомендацій: як стрімінгові платформи використовують штучний інтелект?

‍

На відміну від інших конкурентів, Apple Music інтегрує свій штучний інтелект у такі функції екосистеми Apple, як Siri, що дозволяє користувачам керувати музичним досвідом за допомогою природних голосових команд і отримувати контекстні рекомендації.

‍

Amazon Music: інтеграція з екосистемою та розумними пристроями

Amazon Music використовує ширшу екосистему Amazon та інтеграцію з Alexa, щоб запропонувати унікальний досвід прослуховування музики на основі штучного інтелекту. Платформа не лише рекомендує музику на основі історії прослуховування, а й враховує покупки в Amazon, вподобання, висловлені через Alexa, та взаємодію з іншими розумними пристроями.

‍

Як і інші провідні платформи, Amazon Music використовує складні моделі штучного інтелекту для аналізу величезних музичних бібліотек і даних про активність користувачів, що дозволяє надавати їм максимально персоналізований досвід. Дослідження ролі штучного інтелекту та персоналізації в потоковій передачі музики - CacheFly

‍

Відмітною перевагою Amazon Music є інтеграція з пристроями Echo та голосовим помічником Alexa. Це дозволяє користувачам відкривати для себе нову музику за допомогою природної голосової взаємодії, причому ШІ може виконувати нечіткі запити на кшталт "Алекса, увімкни якусь гарну музику, щоб розслабитися" або "Алекса, увімкни щось схоже на цю пісню".

‍

Amazon Music також використовує штучний інтелект для оптимізації прослуховування на різних пристроях в екосистемі Amazon, від якості звуку на Echo до контекстних пропозицій на Fire TV або мобільних пристроях.

‍

Ключові відмінності в підході до ШІ

1. Ступінь автоматизації:
   • Spotify: максимальна автоматизація з алгоритмами, що керують більшістю рекомендацій
   • Apple Music: гібридний підхід, з людською турботою, посиленою штучним інтелектом
   • Amazon Music: тісна інтеграція з ширшою екосистемою та голосовими помічниками
2. Фокус ШІ:
   • Spotify: пошук музики та розширені налаштування
   • Apple Music: якість рекомендацій та інтеграція з екосистемою Apple
   • Amazon Music: інтеграція зі смарт-пристроями та голосове керування
3. Відмінні інновації:
   • Spotify: DJ AI, розширений аналіз звуку
   • Apple Music: інтеграція з Siri, редакторська курація з підтримкою штучного інтелекту
   • Amazon Music: інтеграція з Alexa, контекстні рекомендації на розумних пристроях

Майбутнє кастомізації

Технології доповненої реальності (AR) та віртуальної реальності (VR) стають новими кордонами в музичному досвіді. Ці технології не лише створили додаткові джерела доходу для артистів, але й сприяли благодійним ініціативам через віртуальні концерти. Очікується, що завдяки значним інвестиціям від великих технологічних компаній, таких як Apple, ринок доповненої та віртуальної реальності суттєво зросте, революціонізуючи музичний досвід наживо. PR на ходу Революція штучного інтелекту в музиці: формування епохи стрімінгу

‍

Очікується, що до 2025 року соціальні мережі витіснять традиційні стрімінгові сервіси як основне джерело доходу в музичній індустрії. Ця зміна знаменує собою глибоку трансформацію музичного ландшафту, зумовлену зростаючим впливом таких платформ, як Meta, TikTok і Snap. Майбутнє штучного інтелекту в музиці: прогнози на 2025 рік і далі | Empress

‍

Часті запитання для користувачів потокової музики

Питання про ШІ та кастомізацію

З: Як саме працюють персоналізовані рекомендації в потокових додатках?

В: Стрімінгові сервіси використовують алгоритми штучного інтелекту, які аналізують ваші слухацькі звички, вподобання, пропущені треки і навіть час, протягом якого ви слухаєте кожен трек. Вони поєднують ці дані з даними користувачів зі схожими смаками (спільна фільтрація) та аналізом музичних характеристик треків (таких як ритм, висота, інструментарій), щоб запропонувати музику, яка вам може сподобатися.

‍

З: Чи прослуховують стрімінгові платформи мої розмови, щоб рекомендувати музику?

В: Ні, основні стрімінгові платформи не прослуховують ваші розмови. Рекомендації ґрунтуються на даних вашого прослуховування, взаємодії з платформою та, в деяких випадках, на демографічних даних і вподобаннях, якими ви добровільно поділилися. Коли виявляється, що платформа "прослуховувала" ваші розмови, найімовірніше, що алгоритм виявив патерни прослуховування або взаємодії, які відповідають вашим нещодавнім інтересам. Не обов'язково "слухати" вас, щоб передбачити вашу поведінку.

‍

З: Чому я іноді отримую рекомендації, які не мають нічого спільного з моїм смаком?

В: Алгоритми рекомендацій балансують між "релевантністю" (пропонуючи музику, схожу на ту, яку ви вже слухаєте) і "відкриттям" (знайомлячи вас з новими жанрами або виконавцями). Деякі, здавалося б, випадкові рекомендації можуть бути спробою алгоритму розширити ваші музичні горизонти або перевірити нові сфери інтересів. Крім того, алгоритми іноді можуть неправильно інтерпретувати ваші вподобання, особливо якщо ви ділитеся своїм акаунтом з іншими людьми.

‍

Питання про конфіденційність та дані

З: Чи продають стрімінгові сервіси мої дані про прослуховування іншим компаніям?

В: Як правило, основні стрімінгові платформи не продають ваші індивідуальні дані безпосередньо іншим компаніям. Однак вони можуть використовувати зведені та анонімні дані в рекламних або партнерських цілях. Кожна платформа має власну політику конфіденційності, яка описує, як використовуються ваші дані. Завжди рекомендується прочитати і зрозуміти цю політику, щоб бути в курсі того, як обробляється ваша інформація.

‍

З: Чи можу я запобігти використанню моїх даних прослуховування для рекомендацій?

В: Більшість платформ пропонують можливість обмежити збір або налаштування даних. Зазвичай ви можете знайти ці налаштування в розділі конфіденційності або облікового запису сервісу. Однак обмеження збору даних може значно знизити якість рекомендацій та інших персоналізованих функцій. Деякі платформи також пропонують режими приватного прослуховування або прослуховування інкогніто, які не впливають на ваш профіль рекомендацій.

‍

Питання про ШІ в музиці

З: Чи створена музика, яку я слухаю на стрімінгових платформах, штучним інтелектом?

В: Зростає відсоток музики на стрімінгових платформах, яку насправді генерує штучний інтелект. Згідно з нещодавнім звітом Deezer, близько 18% усіх пісень, завантажених на їхню платформу, повністю створені штучним інтелектом, причому щодня завантажується понад 20 000 треків, згенерованих АІ. Музика, створена штучним інтелектом, становить 18% усіх треків, завантажених на Deezer | Reuters Однак більшість популярної музики все ще створюється людьми. Деякі платформи впроваджують інструменти для виявлення та управління контентом, створеним штучним інтелектом, дозволяючи користувачам обирати, включати його до своїх рекомендацій чи ні.

‍

З: Як дізнатися, хто створив пісню - штучний інтелект чи людина?

В: Розрізняти музику, створену штучним інтелектом і людиною, стає дедалі складніше. В одному тесті люди набрали в середньому 46%, намагаючись правильно визначити походження пісні. Для деяких жанрів, особливо інструментальних, слухачі помилялися частіше, ніж припускали. ШІ приходить і в музику | MIT Technology Review Деякі платформи починають позначати контент, створений штучним інтелектом, але ця практика поки що не є універсальною.

‍

З: Чи замінить ШІ людей-музикантів?

В: Хоча штучний інтелект відіграє все більш важливу роль у створенні музики, і 38% музикантів вже використовують його у своїй роботі, більшість експертів сходяться на думці, що ШІ найкраще працює як інструмент для спільної роботи, а не як заміна людям-музикантам. 54% музикантів вважають, що ШІ може допомогти у творчості, хоча 65% вважають, що ризики переважають над перевагами. AI Music Statistics 2025 - Розмір ринку та тенденції ШІ чудово справляється з такими завданнями, як генерування ідей, автоматизація технічних процесів і розширення творчих можливостей, але йому все ще бракує художнього задуму, емоцій і культурного контексту, які вносять у створення музики музиканти-люди.

‍

Коротка, але чесна відповідь: так, можливо.

‍

Практичні питання про стрімінг

З: Яка платформа для стрімінгу має найкращі рекомендації?

В: "Найкраща" платформа для рекомендацій залежить від ваших особистих уподобань. Spotify, як правило, вважається лідером в області алгоритмічних рекомендацій і пошуку музики. Apple Music хвалять за баланс людської та алгоритмічної курації. Amazon Music вирізняється інтеграцією з пристроями "розумного дому". Багато користувачів вважають корисним спробувати різні платформи з безкоштовними пробними версіями, щоб побачити, яка з них найкраще відповідає їхнім смакам і слухацьким звичкам.

‍

З: Як я можу покращити рекомендації, які я отримую?

В: Щоб отримувати кращі рекомендації, активно взаємодійте з платформою: вказуйте треки, які вам подобаються (або не подобаються), створюйте тематичні плейлисти, слідкуйте за виконавцями, які вас цікавлять, і пропускайте треки, які вас не цікавлять (або не пропускайте їх, якщо не хочете давати занадто багато зворотного зв'язку алгоритму, вирішувати вам). На багатьох платформах ви також можете надавати прямі відгуки про рекомендації, вказуючи, чи була порада корисною. Чим більше інформації ви надасте системі, тим точнішими з часом стануть рекомендації.

‍

З: Чому я іноді слухаю одні й ті ж пісні, незважаючи на рекомендації?

В: Це явище, яке іноді називають "бульбашкою фільтрів", виникає, коли алгоритми рекомендацій схильні пропонувати вам контент, який все більше схожий на той, що ви вже споживаєте. Щоб відкрити для себе нову музику, спробуйте скористатися спеціальними функціями пошуку музики, слухайте радіостанції, засновані на жанрах, які ви зазвичай не слухаєте, або вручну досліджуйте нові релізи та кураторські плейлисти. Деякі платформи також пропонують налаштування, які дозволяють регулювати ступінь знайомства з новинками у ваших рекомендаціях.

‍

З: Чи може ШІ допомогти мені знайти музику, яка підходить для певних видів діяльності або настрою?

В: Безумовно. Сучасні стрімінгові платформи використовують штучний інтелект не лише для аналізу ваших музичних смаків, але й для того, щоб зрозуміти, які типи музики найкраще підходять для різних видів діяльності чи настрою. Spotify, Apple Music та Amazon Music пропонують спеціальні плейлисти для таких ситуацій, як тренування, навчання, відпочинок або вечірка. Деякі додатки також дозволяють безпосередньо вказати ваш поточний настрій або вид діяльності, щоб отримати більш контекстуально релевантні рекомендації.

‍

З: Що таке "аудіо аура" або "обгортка", яку я отримую від потокових платформ?

В: Такі функції, як Spotify Wrapped або Аудіоаура, - це згенеровані штучним інтелектом зведення про ваші слухацькі звички за певний період (зазвичай рік). Ці інструменти використовують передові алгоритми для аналізу не лише того, яких виконавців чи пісні ви слухали найбільше, але й більш тонких закономірностей, таких як різноманітність жанрів, енергетика чи емоційність вашої улюбленої музики. Ці зведення дають цікаву інформацію про ваші музичні смаки і часто виявляють тенденції, про які ви, можливо, не знали.