近日，papi酱（姜逸磊）短视频配乐《生气了》凭借魔性旋律和直白歌词迅速走红，该曲由团队填词、AI作曲并演唱，其魔性曲调引发网友大量二创，片段被广泛用作短视频背景音乐。类似案例还有用AI克隆陈小春音色生成的歌曲《街角的晚风》，以及基于石勒干创作、经AI二创而成的《目瑙纵歌》等。这些作品之所以能被大众接受并获得广泛传播，关键在于词曲能够联通主体的审美经验，创构出鲜明的音乐意象。这类由AI参与的音乐实践，不仅涉及音乐创造及其审美感通问题，更引发了一个深层追问：AI音乐作品本身是否具有音乐审美意象？无论答案如何，都涉及着AI音乐的情感性问题。
意象作为中国古典美学的重要审美范畴，向来是衡量作品艺术价值与美学意涵的重要标尺。从意象表义来看，AI音乐是人们寄予的“意”，是临摹音乐而产生的“象”，是基于主体经验和AI算法编创所寄托的意象。无论是《生气了》《街角的晚风》，还是《目瑙纵歌》，其美感发生原理均依托于对人们既有经验的联通与刺激。人作为创作主体可以基于AI音乐作品的声音，创构属于自我感知与理解的音乐意象，但AI音乐作品本身并不具备意象创构的内在品质，其本质仍属于主体基于AI算法的数据堆砌，与由审美主体创作的音乐作品有着根本区别。若试图纯粹依靠AI音乐本身生发深刻感悟式的音乐意象，往往不现实。因为AI音乐不具备深刻的艺术内涵，譬如《生气了》的音声感受让人倍感熟悉，听众能够自然联想到二十世纪七八十年代不少熟悉的歌手，并在此基础上品味出对应认知经验所创构的审美意象。
究其意象缺失的根源，在于AI音乐并未真正构建起“体验—创作—表达”的完整实践路径，本质上呈现为“去体验化”和“去主体化”的音乐素材片段堆砌，只是基于海量音乐语言的拟合式机械编创。其美感发生的内在规律，是创造出主体对音乐原有的“熟悉感”。目前，《生气了》这类AI音乐之所以能够迅速吸引关注并得到认可，正是因为这种“熟悉感”拉近了与听众之间的审美距离。在创作层面，它打造了“人人皆可是音乐家”的体验；在表演层面，它追求零失误与完美音质的极致呈现；而在欣赏层面，它则是对“熟悉感”的再次回味与确认。
需要明确的是，AI音乐尚未达到音乐家创作经典作品的高度，对音乐意象内涵的把握与创造，仍难以脱离主体的参与而独立完成。对真正的音乐家而言，编创过程不仅是为了生产音乐，更是为了感受和体验创作中的审美愉悦。音乐作品审美价值的实现，恰恰在于创作者与审美主体之间产生感同身受的交流与情感共鸣。但AI音乐本质上属于机械算法的音乐生产，脱离人的主体的经验感受。长此以往地依赖“熟悉感”编创音乐，势必难以满足主体间的情感交流与共鸣需求，反而会凸显其音乐意象内涵的空乏，甚至可能引发AI音乐的“恐怖谷”效应——即音乐过于拟人却缺乏灵魂时带来的不适感。换言之，尽管人们已试图通过算法模拟音乐创作规律来实现AI生成，但以高速精准的算法硬性生产音乐作品，始终无法满足受众日益增长的审美需求，AI音乐在意象内涵上的干瘪与空乏，或许始终难以根本改变。
由此可见，AI音乐智能体能否达到人类级别的音乐创作与审美意象创构，取决于其具身思考类人化程度的高低。唯有当音乐智能体能够全面掌握人类思维模式，充分理解音乐创作的基本范式，具备与人相同的音乐实践思考能力时，AI音乐才可能真正产生意象。就目前而言，AI音乐的生成是依据音乐创作的底层逻辑，经由大数据算法实现，因而其产物只是“像音乐”，却并不具备音乐本体的艺术性，本质上仍是对音乐旋律的模仿。这也解释了为何《街角的晚风》听来像陈小春所唱，《目瑙纵歌》像景颇族民歌，《生气了》令人联想起过去的老歌。简言之，看似完美的AI音乐，始终缺少音乐意象的内在充实，其美感终究无法与人类当下具体的审美时空经验完全贴合。当前人们对AI音乐的美感体验，实际混杂了对新技术的新鲜感与对已有风格的熟悉感，而非源于AI音乐自身的审美感知、体悟联通与意象创造。
由此引出一个更为深远的问题：未来AI音乐应如何实现音乐意象的营构？AI音乐意象创构，归根结底是在回答AI音乐如何“有情”、如何“表情”、如何“共情”等情感性命题，也关乎AI音乐能否在意象层面持续激发主体的动态联想与审美参与。这也为当下AI音乐美学研究提出了新的期许，研究者不但要关注AI音乐在强弱力度、顿挫徐疾等形式技法上的表现，更应充分观照主体在声腔口法、韵味流转、设身处地体察曲情等情感层面的把控能力。当然，AI音乐作品能否最终实现音乐意象的尽善尽美，还取决于其智能体算法的综合水平，即AI能否达到类人级别的具身思考，能否联通实时当下的时空经验，能否拥有独立自由的想象与创造空间。当AI所创构的音乐意象与人类主体再无差别时，AI也就是“人”——一个经由机器克隆出的精神镜像。那么，AI音乐作品是否真的具备声意相融、音情相通的意象创造能力？AI能否在计算编码中呈现真正意义上的意象创构思维？这些问题，或许仍有待音乐家与科学家的协同合作。
（作者系大连艺术学院音乐学院副教授）