Fender 執行長 Edward “Bud” Cole 在五月份接受 T3 雜誌採訪，慶祝 Telecaster 問世 75 週年時，對 AI 與音樂的評論最初並未引起注意。然而，這些言論最近開始流傳，為 Fender 原本就因 Stratocaster 琴身版權問題向吉他製造商發送禁制令，惹怒整個吉他社群而引發的公關危機火上加油。
一些具影響力的吉他 YouTuber 甚至表示，在這次爭議之後，他們將不再購買 Fender 的產品。而 Cole 重新浮出水面的言論，將翻唱歌曲和樂團成員比作某種「類比 AI」，只會讓公司在線上最熱情的粉絲群中地位進一步下滑。
T3 主編 Mat Gallagher 的專題報導主要轉述了 Cole 的說法，而 Fender 並未立即回應置評或澄清請求。以下是採訪中的相關片段。
Cole 的哲學是，音樂中的 AI 並非新鮮事。「我認為 AI 在音樂中存在已久，只要有錄製音樂就存在。」他說。雖然學習吉他最大的障礙是所需時間，但他認為 AI 在第二個障礙——創作歌曲——中扮演了角色。
Cole 說：「我其實認為翻唱音樂長期以來一直是一種類比 AI。」那些還沒有能力創作自己歌曲的人，可以演奏他們最喜歡的藝術家所寫的歌曲。「我聽了很多 R.E.M.、U2、The Smiths 和 The Cure 的歌，到某個時候我厭倦了只是聽，我想演奏它們，所以我學了吉他。」
根據 Cole 的說法，那些剛開始嘗試創作的人，也可以依賴第二種類比形式的 AI：他們的樂團成員。你可能只有一個副歌或一個樂句作為開頭，但鼓手或貝斯手可以為其增添內容，一首歌曲就此誕生。AI 也可以扮演這個角色。Cole 說：「我真的認為我們正處於一個轉捩點，將人們從老舊的翻唱歌曲中解放出來，真正投入到像他們與樂團合作一樣的創作中。」
Cole 試圖將人類「訓練」幾首翻唱歌曲，與 AI 攝取大量受版權保護的音樂數據集進行比較。他似乎在暗示，透過學習演奏他人的歌曲，內化這些影響，然後將其綜合成新的東西，你本質上與 AI 做著同樣的事情。這是一個嚴重誤導的觀點，對我來說，這表明 Cole 要麼不理解 AI，要麼不尊重藝術家。
首先，規模很重要。沒有人能夠學會訓練一般生成式 AI 模型所使用的所有歌曲，以 Suno 為例，據稱數量可能達到數百萬首。此外，這也忽略了藝術家在歌曲創作過程中，無論是有意識還是無意識地做出的數百萬個微小決策中固有的「人性」。無論這些決策是受情感反應驅動、對意外的快樂做出反應，還是彌補自身局限性，人類所做的藝術決策對他們來說都是獨一無二的。
這與模型根據提示詞和數據點網絡吐出內容有根本上的不同。正如 Steve Onotera（更廣為人知的名字是 Samurai Guitarist）所指出的，演奏者的身體特徵，或每個人都容易犯的微小錯誤，都阻止他們完美地複製他人的作品。那種偶然性是 LLM 無法複製的。
對於樂團成員來說也是如此。人類從自己獨特的「訓練數據」、生活經驗以及身體技能或局限性中汲取靈感，這與聊天機器人不同。AI 不會像你那位在大學學習爵士樂作曲的挑剔貝斯手那樣，擁有品味或直覺。如果你告訴你的鼓手他們與 AI 模型沒有什麼不同，他們會理所當然地感到被冒犯。
在採訪後期，Cole 說：「我相信 AI 實際上將有助於創造一個全新的吉他手世界，他們將使用 AI 來幫助與其他音樂家建立聯繫，提高生產力。並跨越鴻溝，從歌曲創作的學生變成歌曲創作的大師。」
Cole 斷言 AI 將以某種方式幫助人們「跨越鴻溝」成為歌曲創作大師，坦白說，這也是荒謬的。越來越多的證據表明，依賴 AI 工具實際上會導致技能退化。使用 AI 來建議痛苦的押韻或比喻，與練習歌曲創作和發展技能是不同的。AI 從未經歷過被拋棄在婚禮祭壇或為完美的副歌前過渡而絞盡腦汁。
重複是關鍵。俗話說，你需要寫 100 首（或 1,000 首）（或 10,000 首）爛歌，才能寫出一首好歌。這就是你如何超越陳舊的套路，並學會辨識何時偶然發現了好的東西。