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听什么歌这件事，马云说AI比歌单更靠谱

昨日，虾米音乐节在杭州开唱。作为阿里巴巴一年一度云栖大会的重要活动，邀请到李健、许巍、吴莫愁、窦靖童、许钧、GALA等重量级音乐人的虾米音乐节不仅阵容规格比肩国内一线音乐节，马云变身超级麦霸与李健现场飙歌更是抢尽眼球。

高大紧老师曾对马云说：“你唱的很好，大家并不觉得很高兴，但你唱的很不好，大家会非常高兴。”

所以对于虾米推出的《马老师特辑》不用太当真，不过这次音乐节现场推出的探乐实验室看起来倒像是玩真的。

AI其实早已不是新鲜话题。如果不知道阿尔法狗曾4：1完胜当代棋圣李世石，你也应该撩过Siri。

尽管虾米推出的探乐实验室里的AI作曲、AI伴奏，相较于英国的AI MUSIC和Vochlea（详见娱乐鲜声报道AI音乐时代来临，音乐家会成为下一个消失的职业？）在AI音乐领域的技术而言，更像是一次技术娱乐体验。

不过其中的“听见不同”更贴近数字音乐平台的未来。在“听见不同”的选项里，除了以往我们常见的按曲风、国家、年代等分类手段的自定义，还增加了一个探索模式，通过AI算法从保守、均衡到激进三个模式推荐音乐。这个新功能其实在虾米APP已经运行了一阵，本质上为要解决用户听什么歌的问题。

过去，我们习惯了从电台、唱片店、音乐杂志、排行榜获取信息，无论是电台DJ选的歌、唱片店推荐的新碟、音乐杂志选刊的音乐人和乐评以及排行榜，这些信息实际已经帮我们进行了有效筛选，更不要说那些被挡在唱片约门外未能进入流通市场的歌曲，尽管其中或有遗珠，但至少保证了整体品质，所以我们过去似乎从未担忧过听什么。

然而当数字音乐平台将超过2000万首歌摆在我们面前，每天新碟又不断更新，面对海量选择，对于国内本来就缺乏音乐基础的用户，突然发现听什么歌、如何发现好歌成为一个问题。

所以，我们会发现在国内数字音乐平台的页面极其丰富，大多都是我们熟悉的配方，歌单就是原来唱片店的荐碟，音乐专栏就是音乐杂志的电子版，排行榜换汤不换药，而原来电台的DJ们也早已纷纷触网。

过去的世界里，我们只知河流未见海洋，所以电台、唱片店、音乐杂志、排行榜可以如同一叶扁舟载我们去看那些美好的景色，我们信赖他们。而今天面对这片数字音乐海洋，谁都可以撑起一片扁舟的当下，我们突然发现选择扁舟都是一件困难的事情，因为你无法确信这些扁舟能否驾驭时而汹涌的洋流。

同样是面对海量内容，今日头条在工程师和算法支持下越走越远。这家曾经被无数媒体人抨击羞辱了新闻理想，同行指控它靠补贴作者破坏市场规则，用户对其调性堪忧而皱眉的新媒体平台，甚至常年位居鄙视链末端。

然而身体是诚实的，数据是真实的。今日头条的DAU（日活跃用户数）早已破亿，而其2016年的广告收入也已超100亿。

张一鸣早就宣称「算法没有价值观」。

那么数字音乐平台为什么一定要讲情怀呢？用户不过是想听好歌，听适合自己的、适合所处环境的音乐。

作为全球用户规模最大的数字音乐平台，Spotify早就在使用一种名为协同过滤（collaborative filtering）的方法，从用户的听歌行为中尽可能多地整理出相关数据，然后与它从全球范围内收集到的其他用户的数据进行比较分析，再使用这些数据改善该应用的推荐歌曲内容，并根据用户的听歌习惯推荐用户新音乐。

Spotify还收购了另一家机器学习公司Echo Nest，它使用AI收集人们发布到博客、新闻网站和社交媒体上的有关新音乐的数据，通过机器学习提供更好的音乐发现。

如果你使用过Spotify，你会很快喜欢上它的Discover Weekly功能，它会为用户推荐最新音乐以及最近新发布的混合音乐清单。而这些特性都采用了机器学习方法，挖掘用户的收听数据，来为用户打造一个用户会喜欢聆听的个性化的播放设计列表。

相较于那些需要用户再选择的UGC歌单，AI自动生成的个性化播放列表似乎更符合大众口味。

这一点王小波早有预见：「除了这只猪，还没见过谁敢于如此无视对生活的设置。相反，我倒见过很多想要设置别人生活的人，还有对被设置的生活安之若素的人。」

今天，数字音乐已经从制作到发行的各个环节改变了音乐产业形态，也更方便了我们的生活，为什么“听什么歌”这件事我们还要拿着那些熟悉的配方不放呢？

很多时候你自己都不知道想听什么，你会愿意相信别人做的歌单吗?

对于AI，马云昨天在云栖大会又有金句：“机器应该像人一样会学习，但不应该像人一样思考。”

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最后更新：2017-10-12 18:25:39

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