生成 AI は、スキルレベルに関係なく誰でも音楽を制作できるようにすることで創造の可能性を広げ、音楽制作を民主化し、参入障壁を下げます。

これらのモデルにより、人間と AI が他の方法では不可能だった作品を共同で作成できる、新しい形の芸術コラボレーションが可能になります。

幅広い音楽データセットでトレーニングすることで、AI モデルは音楽の伝統やジャンルの多様性を捉えることができ、狭い定義済みのスタイルに限定されるのではなく、イノベーションを促進できるようになります。

人間は生涯を通じてさまざまな音楽を聴き、そこから学び、それが音楽創作に影響を与えます。モデルも同様で、訓練した音楽から影響を受けますが、それを再現することはありません。

音楽の創作には、リミックス、サンプリング、再解釈など、芸術文化で広く受け入れられている独創性の境界を曖昧にする手法が常に含まれてきました。生成モデルは、これらの手法の自然な延長として見られています。

生成音楽モデルは、トレーニングに使用した音楽を正確に再現する方法を学習しないということです。これは、音楽トレーニング データが、すべての可能なサウンドのスケールで限定された分布内に収まるためです。モデルは、トレーニング データの 1 つのポイント (つまり、特定の曲) ではなく、この音楽分布の一般的な範囲内で生成することを学習します。したがって、これらのモデルは「新しい」音楽を生成できますが、それはトレーニングに使用した分布内にのみ収まります。

これを、レゴで組み立て方を学ぶ子供のように考えてください。子供がレゴの宇宙船セットの説明書をたくさん見せられたら、学んだ宇宙船セットに似た新しい作品を作ることができるでしょう。しかし、エッフェル塔セットの説明書を見せられなければ、エッフェル塔に似たものの作り方がわかりません。つまり、子供が「新しい」作品を作ることはできても、それらはすべて宇宙船に似たものになります。同じように、音楽だけを訓練したモデルは、犬の吠える音を生成する方法を知りません。

今年は、生成音楽とオーディオ AI にとって目まぐるしい一年でした。生成音楽のアイデアは何十年も前からありましたが、基本的な MIDI とサンプルの作成から、歌詞付きのフルレングスの一貫した曲の生成へと発展したのは、この 1 年だけです。

新しい刺激（継続的な自己教育）で自分を条件付けして、新しい目標を達成しなければ「生き残れない」アイデンティティを持つようになったら、必然的に、どんな目標でも簡単に達成できるでしょう。ビジネス、人間関係、または標準から外れた何かを成功させたいなら、自分自身を変えることで、心が目指す目標を根本的に変えなければなりません。

自分自身を変えるには、社会によって植え付けられた心の欠陥のある配線を再プログラムするために、新しい情報を教育し、実践し、経験しなければなりません。

ほとんどの人は目標を持っていません。ほとんどの人は間違いを恐れています。ほとんどの人は、自分の人生のあらゆる側面を改善する機会を自分に与えていません。

自分を「失敗型の人間」だと思っている人は、どんなに善意を持っていても、チャンスが目の前に現れても、失敗する方法を見つけるでしょう。自分を不当な扱いの犠牲者、「苦しむ運命にある」人間だと思っている人は、必ず自分の意見を裏付ける状況を見つけるでしょう。— マクスウェル・ウォルツ

心は、与えられた目標の達成を助けるために情報を受け入れ、拒否し、使用する、複雑な一連のシステムを含むシステムです。

常に否定的な結果に焦点を当てていると、それが現実となり、人生における不幸について自分以外のすべての人を責めることになります。

内なる経験の最適な状態とは、意識に秩序がある状態です。これは、精神エネルギー、つまり注意力が現実的な目標に注がれ、スキルが行動の機会と一致したときに起こります。目標の追求は意識に秩序をもたらします。なぜなら、人は目の前の仕事に注意を集中し、他のすべてを一時的に忘れなければならないからです。— ミハイ・チクセントミハイ