听众是否贬低人工智能生成的流行音乐？探讨听众对人工智能标记与人工标记的流行音乐反应中的负面偏见

《Computers in Human Behavior: Artificial Humans》：Do Listeners Devalue AI-Generated Pop Music? Exploring Negative Biases in Listeners' Responses to AI-Labelled vs Human-Labelled Pop Music

本研究通过随机标签法，探讨听众对AI生成流行音乐与人类创作的感知差异。结果显示，AI标签音乐在积极情绪（如喜悦、惊叹）评分上显著更高，但整体接受度与人类创作无显著差异。研究发现听众更关注情感共鸣而非创作者身份，且AI生成音乐可能通过新颖性引发探索式愉悦。分隔符：

　　人工智能在创意领域的快速发展，不仅改变了音乐创作的方式，也引发了关于听众如何感知和参与AI生成音乐的广泛讨论。本研究旨在探讨听众对AI生成音乐与人类创作流行音乐的情感、感知和态度差异。研究假设听众会对被标记为AI生成的音乐给予较低的评分，包括对音乐的喜爱程度、质量、积极情绪（如快乐、兴趣、敬畏和活力）、感官、想象和体验反应，以及再次聆听的愿望和购买意愿。然而，研究结果却与这一假设相悖，听众对AI生成的音乐在积极情绪方面给予了更高的评价，而在其他维度上未发现显著差异。这些发现揭示了AI生成音乐在情感层面可能比传统认知中更具吸引力，同时指出AI在创意领域的接受度可能比人们预期的更高。

### 人工智能在音乐创作中的角色

随着深度学习技术的进步，人工智能已被广泛应用于音乐创作的各个环节。AI不仅可以生成旋律和歌词，还能够根据不同的主题和风格进行个性化创作，从而降低了音乐制作的门槛，使得更多人能够轻松参与音乐创作过程。这一趋势正在重塑音乐产业的生态，推动AI在广告、电影和游戏等领域的广泛应用，进一步凸显了其商业价值。然而，尽管AI在技术层面表现出色，关于听众是否能够像对待人类创作音乐那样深度参与AI生成音乐的讨论仍然存在。

### 对AI生成艺术的负面偏见

以往的研究普遍认为，听众对AI生成的艺术作品存在一定的负面偏见。这种偏见主要体现在对艺术作品的创造性、真实性和努力程度的评价上。其背后的原因可能与“诡异谷效应”有关，即当人们面对某种模仿人类特征的事物时，可能会产生不适感。在艺术领域，这种不适感并非源于物理外观，而是因为AI生成的作品虽然在形式上接近人类创作，却未能完全捕捉其情感深度。AI生成音乐通常依赖于对现有数据的统计预测，而非基于个人经历或意图的表达。这种缺乏主观意图的特性可能导致音乐在情感传达上显得平淡或机械，从而影响听众的感知体验。

此外，人类中心主义（anthropocentrism）也对AI生成艺术的接受度产生影响。长期以来，艺术创造力被视为人类独有的特质，与情感、意识和经验紧密相连。当AI进入这一领域时，它挑战了人类在艺术创作中的独特性，引发了一些不安的情绪。这种不安可能源于对AI生成艺术的不信任，或者对人类创造力被取代的担忧。研究者发现，即使AI生成的作品在技术上无可挑剔，人们仍然倾向于低估其创意价值，因为这可能威胁到人类的独特性。这种现象在古典音乐领域尤为明显，而在电子音乐等更具技术感的领域则不那么突出。

### 研究的局限性与改进方向

尽管已有大量研究探讨了AI生成音乐的接受度，但这些研究的结果并不一致，部分研究未能检测到明显的负面偏见。这种不一致可能与研究方法有关，例如，许多研究在实验中重复呈现音乐片段，这可能导致“锚定效应”（anchoring effect），即最初的评价会影响后续的判断，从而掩盖潜在的偏见。此外，部分研究未明确指定音乐的类型，直接将结果推广到更广泛的创意领域，这可能造成误判。音乐的类型在听众的感知和参与中扮演着重要角色，不同风格的音乐可能引发不同的反应。

为了更准确地理解听众对AI生成音乐的反应，本研究采用了更为精细的实验设计。首先，研究采用了“组内设计”（within-subject design），即每位参与者仅听一遍所有音乐片段，但音乐的作者身份被随机分配。这种设计有助于减少因重复曝光而导致的锚定效应，并能够更清晰地比较不同作者身份对听众反应的影响。其次，研究特别关注流行音乐这一具有广泛吸引力的类型，因为它能够迅速引起听众的共鸣，并在情感上更具感染力。流行音乐通常以简单、重复的旋律和易于理解的歌词为特点，能够激发听众的感官和想象反应，使其更容易沉浸其中。

### 实验设计与测量方法

本研究的实验对象为64名参与者，其中46名为女性，18名为男性，平均年龄为20.14岁。这些参与者在实验前已经接受了音乐训练，其中67.19%的人至少接受过一年的乐器、声乐或作曲训练，而82.81%的人将流行音乐列为他们最喜欢的音乐类型之一。这一群体的选择有助于更好地理解年轻一代对AI生成音乐的态度，因为他们在日常生活中更频繁地接触到AI技术，并可能对其有更高的接受度。

实验中使用了由Suno AI生成的八首流行音乐片段，每首音乐都包含歌词和人声，以增强其生态效度。所有音乐片段都采用了“明亮而舒缓”的主题，以确保整体情感氛围的积极。参与者被随机分配为“AI创作”或“人类创作”条件，并在聆听后对每首音乐进行评分。评分包括对音乐的喜爱程度、质量、积极情绪（如快乐、兴趣、敬畏和活力）、感官反应、想象反应、体验反应、再次聆听的愿望和购买意愿等维度。通过这种方式，研究能够全面评估听众对AI生成音乐的综合反应。

### 实验结果

研究结果显示，尽管假设听众会对AI生成的音乐给予较低的评分，但实际结果却与这一假设相悖。在多个维度上，听众对AI生成的音乐和人类创作的音乐之间的差异并不显著，尤其是在对音乐的喜爱程度、质量、感官反应、想象反应、体验反应、再次聆听的愿望和购买意愿方面。然而，在积极情绪方面，AI生成的音乐被评价为更高。参与者对AI生成的音乐在快乐、兴趣、敬畏和活力方面给予了更高的评分，这表明AI生成的音乐在某些方面能够激发更强的情感反应。

这一结果与以往研究有所不同，例如Shank等人在研究中发现，AI生成的音乐在古典音乐领域可能引发负面偏见，但在电子音乐领域则没有明显差异。这表明音乐的类型可能在影响听众对AI生成作品的接受度方面起到关键作用。本研究中使用的流行音乐可能更符合听众对AI生成作品的预期，因此没有引发负面反应。此外，研究中使用的音乐片段并未包含复杂的情感表达，这可能也影响了结果。

### 讨论与启示

本研究的结果表明，听众对AI生成音乐的接受度可能比预期的更高。这可能与听众对AI技术的熟悉度和接受度有关，尤其是在年轻群体中。随着AI技术在日常生活中的广泛应用，听众对AI生成内容的期望也在发生变化。他们可能不再将AI视为一种威胁，而是作为一种新的创作工具或合作伙伴。这种转变可能反映了文化观念的变化，即AI在艺术创作中的角色正在从“替代者”转变为“辅助者”。

从心理学角度来看，听众对AI生成音乐的积极情绪反应可能源于好奇心或新颖性效应。当人们接触到一种新的音乐形式时，他们往往会对它产生兴趣，尤其是当这种形式与他们以往的经验有所不同时。此外，AI生成的音乐在形式上可能更接近流行音乐的风格，从而更容易被听众接受。这一发现对音乐产业具有重要意义，表明AI可以作为辅助工具，帮助创作者拓展音乐风格和创作方式，而不是取代人类的创作能力。

然而，研究也指出了几个局限性。首先，实验未考虑音乐片段的熟悉度，这可能会影响听众的评分。虽然所有音乐片段都是AI生成的，但部分片段可能包含了熟悉模式，这可能会误导研究结果。其次，音乐片段的情感表达可能较为单一，未能充分展示AI生成音乐的潜力。未来的研究可以探索不同层次的创造性或情感表达对听众反应的影响，以更全面地理解AI在艺术领域的接受度。

### 结论

综上所述，本研究发现听众对AI生成的流行音乐并没有表现出明显的负面偏见，反而在某些情感维度上给予了更高的评价。这一结果表明，AI生成音乐在某些方面能够引发积极的情感反应，尤其是在年轻听众中。这为AI在音乐创作中的应用提供了新的视角，表明它可能是一种有价值的辅助工具，而不是威胁。未来的研究可以进一步探讨不同音乐类型、不同情感表达方式以及不同听众群体对AI生成音乐的反应，以更全面地理解AI在艺术领域的潜力和影响。