## 669｜AI歌曲登顶Billboard榜单遭媒体抨击：我们该如何评判好音乐？

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说实话，当我在音乐平台上搜到《Walk My Walk》这首歌，然后在办公室放的时候，如果不是事先了解，我压根意识不到这是AI做的。这首歌是典型的美式乡村风格，吉他、鼓点、萨克斯，带着那种乡村音乐特有的沙哑质感。歌词也不复杂，就是那种“你走你的路，我走我的路”的态度表达，很符合乡村音乐的叛逆气质。

如果你感兴趣，可以去音乐平台听听这首歌，演唱者显示是AI虚拟歌手Breaking Rust。这个名字本身就很有意思，Breaking是“打破、突破”的意思，Rust的字面意思是“铁锈”，放在这里，可以引申为“陈旧、过时的东西”。如果硬要给这个歌手起个中文名，估计只能是“打破铁锈”了。

我之所以今天要说这首歌，是因为它登上了Billboard乡村数字单曲销售榜的榜首。在Spotify上，它的月度听众超过200万，三周播放量破450万次。这个数字是什么概念？刚发布新专辑的真人乡村歌手Colby Acuff，月度听众刚过100万。一个刚出现不到一个月、连真人都不是的“歌手”，流量超过了这些在舞台上摸爬滚打多年的艺术家。

当然，这里我必须说一下，这首歌登顶的是“Billboard乡村数字单曲销售榜”，并不是Billboard的全球播放量榜单。也就是说，衡量的是“乡村音乐”这个小赛道里的单曲购买数量。不过这不在我们今天的关注范围内，我们今天重点讨论的是AI音乐本身。

美国乡村音乐文化媒体Whiskey Riff发了一篇措辞严厉的文章，标题直接“开火”，叫做《一首AI生成的乡村歌曲正在霸占Billboard榜单，这应该让我们所有人愤怒》。文章里提到，真人歌手Ella Langley的新单曲《Choosin' Texas》本来能拿下冠军，结果被这首AI歌曲挤到了第二名。这不是假设性的损失，而是真金白银的曝光机会和收入，被一个算法抢走了。

我们暂且先放下音乐媒体的愤怒，来聊聊这首歌背后的一些细节，非常有意思。首先，这是一首100%由人工智能创作和演唱的歌曲，并不是传统人类创作的产物，而是算法模型通过学习大量乡村音乐数据生成的。

在歌词创作方面，AI刻画了一位“被生活打击过，牛仔裤沾满泥巴，但仍坚持到底”的硬汉形象。而且AI在学习了无数乡村音乐歌词后，发现某些句子特别符合这类带有叛逆精神的歌曲，例如里面就有一句“不为加入你们的圈子而出卖灵魂”，给人一种桀骜不驯的感觉。

作曲方面，也是AI模拟乡村音乐常见的旋律和伴奏，自主选择适合意境的乐器。有业内人士指出，在不知情的情况下，即便是专业人士，也很难从旋律中分辨出这是AI的作品。

当然，最令人惊艳的还是AI合成的虚拟人声，听起来深沉沙哑，充满沧桑感。这不是模仿任何一位真人歌手，而是AI学习了几千名真实歌手的声音特征后，自己合成了一个“不存在于现实世界，却拥有真实质感”的嗓音。

俗话说“做戏做全套”，除了歌声之外，这个虚拟歌手的背后运营团队还精心为这个AI歌手打造了一个栩栩如生的西部牛仔形象。说实话，我第一眼竟然把这个AI形象认成了贝克汉姆，照片我贴到文稿里了，感兴趣的同学可以打开文稿看一下。

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因此，这个在2025年10月中旬才上线的AI歌手，在很短的时间内就获得了一批用户的喜欢，比如Instagram上的粉丝已经超过了三万人，YouTube上也有两万多人关注。我看到有用户在动态下面留言，说“哪怕知道这是AI作品，但我就是喜欢这首歌，我才不管是谁创造的。”

但就是这样一首歌，引发了从专业媒体到乐评人，再到资深歌迷群体的观点撕裂。我听完后，想起了之前一组更有意思的数据：一项针对9000人的调查显示，97%的人无法分辨AI生成音乐与人类创作音乐的差异。也就是说，如果不提前告诉你这是AI做的，绝大多数人根本听不出来两者的区别。

这就引出了一个很有意思的问题：如果一首歌听起来不错、能打动人，后来你发现它是AI做的，你还会喜欢它吗？或者换个角度，我们评判一首歌好不好，到底该看什么？是看它好不好听，还是看它是谁做的？这个问题不只是音乐圈的争议焦点，其实在摄影、设计、写作等多个领域，都在面临类似的争议。核心在于，我们该用什么标准来评判一个作品的好坏。

说实话，这类问题没有标准答案，每个人都有自己的看法。在这里，我也分享下个人看法，很简单：评判标准应回归作品本身，看它好不好听、好不好看，而不是纠结于它是人做的还是AI做的。因为在未来，人与AI的工作界限会越来越模糊，很多创作可能都是人机协作的成果。如果我们把“是不是人做的”当成评判标准，那这个标准本身就站不住脚。

从用户体验角度看，音乐的评判标准本就分为两类：一类是专业标准，比如编曲是否复杂、和声是否丰富、演唱技巧是否高超；另一类是用户标准，就是听起来爽不爽、能不能打动人、会不会让人单曲循环。这两套标准的评判结果有时重合，有时不重合。一首歌可能在专业音乐人眼中平平无奇，但就是能火遍大街小巷；也有些歌在音乐学院被奉为经典，普通人听着就是觉得无聊。

Breaking Rust的《Walk My Walk》能登顶榜单，说明至少在用户标准这一层，它过关了。200万月度听众不是刷出来的数据，而是真的有人在听、在分享、在为它付费。如果我们承认“用户喜欢”是一个有效的评判标准，那就不该因它是AI创作的，就否定它的价值。

事实上，已经有人在用更聪明的方式玩这个游戏了。有个叫Xania Monet的AI歌手，今年7月才首次亮相，4个月内就发布了44首原创歌曲，月度听众超130万，还签下了价值约300万美元的唱片合约。

但Xania Monet与Breaking Rust不太一样的地方在于，它背后有位真人创作者，也就是31岁的美国诗人兼设计师Telisha Nikki Jones。Jones负责全部歌词创作，再通过Suno AI音乐生成平台将文字转化为旋律与人声。歌词100%源自Jones的亲身经历与情感，比如《How Was I Supposed to Know》这首歌，灵感就来自Jones童年失去父亲的真实伤痛。

这其实是一种很聪明的商业模式：人负责情感与故事，AI负责执行与效率，两者各取所长。Jones把自己最擅长的部分（写词、讲故事）做到极致，然后把自己不擅长的部分（编曲、演唱、混音）交给AI。你可能会问，这种分工方式，会不会成为未来音乐产业的标配？我认为很有可能。

你看，这就是一个典型的人机协作案例。歌词和主题由人创作，旋律和演唱由AI生成，那你说这算人的作品，还是AI的作品？如果按照“必须是人做的才算艺术”的标准，Xania Monet的作品算不算艺术？如果算，那Breaking Rust的作品和它的区别在哪里？如果不算，那我们是不是要追溯到更早，把所有用电脑制作的电子音乐都排除在“艺术”之外？

这让我想起2023年摄影界的一件事。德国摄影师鲍里斯·埃尔达森用AI创作了一幅作品《电工》，斩获了索尼世界摄影奖。关键是，在他主动声明之前，所有经验丰富的评委都没发现这是AI生成的。想到这，我突然想起郭德纲的那句经典吐槽——“全靠同行衬托”。摄影界称AI作品不能与人类作品同场竞技，但评委都看不出来，这不就是自己打自己脸吗？

说回这个案例，听众真正在意的到底是什么？就像你吃一碗面，好吃就是好吃，你不会因为知道是机器和面就觉得难吃了。音乐也一样，如果一首歌能打动你，能引发你的情感共鸣，那这种体验就是真实的，不会因创作者是AI就变得虚假。

当然，我不是说创作者的情感与经历不重要。Xania Monet的成功，很大程度上就是因为Jones把自己的真实经历写进了歌词。但关键在于，这个“真实经历”最终还是要通过作品传递出来，如果作品本身无法传递这份情感，创作者再有“灵魂”也无济于事。反过来，如果作品能打动人，那它就完成了自己的使命，至于创作过程是怎样的，对听众来说可能没那么重要。

对于Breaking Rust引发的争议，我觉得音乐圈的愤怒可以理解，但这个愤怒指向的方向可能不太对。真正的问题不是“AI能不能做音乐”，而是“平台和榜单该不该区分AI作品与人类作品”。

现在，Billboard没有明确政策，Spotify等平台也不对AI作品进行标注，这就导致听众在不知情的情况下消费了AI音乐。为什么平台不愿意标注？说实话，商业考量很明显，因为标注后可能影响播放量与收入。但不标注的后果是什么？用户失去了知情权，真人创作者失去了公平竞争的环境。

如果平台能做到透明标注，让听众知道自己听的是什么，然后由市场来决定作品的走向，这可能是个更合理的方案。标注之后会发生什么？可能有些人会因为“AI制作”而拒绝听，但也可能有些人压根不在意。这个选择权，理应交给用户，而不是由平台替用户做决定。

对于我们同学来说，我希望这个事件给你的启发，不是纠结于“挺AI”还是“反AI”的战队，而是要思考：在这个变化中，我们该关注什么？

我的建议是，与其纠结创作者的身份，不如关注作品本身的质量。

如果你是创作者，应该关注的不是“AI会不会抢我的饭碗”，而是“我能不能用AI提升我的创作效率”。Xania Monet的案例已证明，人机协作是个可行的方向。你把自己最擅长的部分做到极致，把不擅长的部分交给AI，这不是偷懒，而是聪明的资源配置。

因为未来的创作，很可能都是人机协作的结果。你用AI帮你润色文章，算不算AI创作？你用AI生成旋律再自己填词，算不算AI创作？你用AI做初稿然后自己大幅修改，算不算AI创作？这些界限会越来越模糊。如果我们现在就把“人做的”和“AI做的”对立起来，那未来会发现，这种分类根本没法操作。

至于Breaking Rust的《Walk My Walk》到底好不好听，我建议你自己去听听，然后做出自己的判断。毕竟，你的耳朵和你的感受，才是最真实的评判标准。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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