AI时代，作曲专业还要死磕“四大件”吗？

文 | 纪晨

近日，环球音乐中国峰会公布数据，2024年中国数字音乐市场总规模约达2113.5亿元，同比增长10.8%。同期，腾讯音乐研究院与腾讯音乐娱乐集团联合发布的《2025华语数字音乐年度白皮书》显示：以Suno为代表的AI音乐工具，截至2025年11月日均生成歌曲已达700万首，累计创作用户突破1亿。

规模扩张的表象之下，一场更根本的产业变革正在发生——人工智能已全面渗透音乐创作、制作与分发全链条。传统单曲制作成本从5万元至15万元断崖式降至0.1元，生产模式从专业工作室的“精工细作”转向可大规模复制的“工业化生产”。德、法两国著作权协会的问卷调查同时表明，专业音乐创作者的AI使用率已达51%。

当AI能在数秒内生成一首完整作品，一个根本性的问题随之浮现：学习作曲是否还有意义？在音乐学院中，和声、复调、曲式、配器这“四大件”历来被视为作曲专业的核心基础，它们是否仍具有不可替代的价值？

变与不变：

破除应试套路，坚守专业根基

近期，有人注意到中央音乐学院电子音乐作曲方向校考取消了“四大件”笔试，一度引发“专业院校在削减作曲基本功学习”的猜测。对此，中央音乐学院音乐人工智能与音乐信息科技系副系主任钱琦作出了澄清。

他介绍，中央音乐学院电子音乐作曲专业本科招生校考仍保留传统笔试，学生入学后与作曲系学生共同学习“四大件”。真正发生变化的是硕士和博士招生——四年前开始，研究生校考取消“四大件”笔试，改为要求考生在3.5小时内，运用MIDI技术根据给定音乐主题完成作品分析、配器与和声写作，同时考察音序之间的逻辑性与听觉上的合理性。这种考核方式使作曲基本功实现“可听化”，更能选拔出兼具创作能力与实操能力的优秀学生。尤其值得关注的是，摒弃纸笔考试有效规避了应试型培训的套路化应对，更能甄别出具备真才实学的考生。

中央音乐学院音乐人工智能与音乐信息科技系主任李小兵进一步阐释了这一变革背后的逻辑。他认为，短期来看，传统“四大件”教学仍须保留，因为这是构建音乐认知体系不可绕过的根基；但从长期看，当人工智能工具足够成熟之后，各学科中纯技术性的训练内容可以适度压缩。未来，部分技术执行环节可以交由AI完成，而判断力、审美力与创造力，仍必须由人来掌握。

据悉，目前国内11所独立建制的音乐学院，作曲专业均在进行系统的“四大件”学习，并未缩减相关课程。但在坚守课堂的同时，毕业生们正面临着前所未有的行业重塑。

就业分化：

专业审美才是驾驭AI的“护城河”

上海音乐学院音乐工程系音乐科技与艺术教研室主任陈世哲谈到，AI对音乐创作的深刻影响已成现实，音乐与科技的融合催生了大量新的就业方向。过去，作曲相关专业毕业生主要流向音乐创作、编曲和教学领域；如今，他们同样可以进入科技公司参与产品研发。

然而，不同细分方向对能力的要求差异显著。陈世哲从与一家虚拟歌姬及声音合成编曲软件企业的交流中了解到，这类企业在招聘时，作曲、编曲能力仅为加分项，核心考察的是AI算法相关能力，大部分工程师并不具备专业作曲技能。这意味着，在偏重技术研发的场景下，作曲基本功的直接应用空间确实在收窄。

但这绝不意味着基本功失去了价值。陈世哲观察到，国内多所综合类大学正在计划开设或增设“音乐科技”专业，或将相关专业更名，而这些高校在音乐教学资源上远不及专业音乐学院。正因如此，音乐学院毕业生所具备的扎实作曲功底和审美能力，反而成为他们驾驭AI工具、产出高品质艺术产品的核心优势。“不能因为市场涌现出许多不看重音乐基本功的技术岗位，就选择放弃学习。未来的竞争力恰恰在于差异——将作曲基本功转化为别人难以替代的优势。”他认为，AI技术正在降低各学科的学习门槛，未来的常态将是“从业者先广泛了解各领域基础内容，再根据自身业务需求进行快速、针对性的深度学习”。单一能力已难以适应市场，但放弃自身根基同样没有出路。

谈及基本功与AI工具的关系，上海音乐学院音乐工程系音乐设计与制作教研室主任秦诗乐的观点更为直接：AI仅是提升效率的辅助工具，绝非创作主体。“AI可以快速生成旋律、编配伴奏，但无法自主判断优劣、打磨细节、赋予情感。”他发现，当前AI生成的音乐往往只有片段性亮点，整体结构松散、旋律重复、情感空洞，缺乏完整的艺术逻辑与递进层次。缺乏足够鉴赏能力的听众或许难以分辨；但在专业人士听来，完全由AI生成的作品，与经过懂作曲的人“修剪”过的作品，在质感与逻辑上有着天壤之别。“我自己在网上听音乐，有的作品一听就知道，是懂AI、懂作曲的人做出来的。”秦诗乐说。

以实际商业场景为例：有的客户用AI生成歌曲后，喜欢旋律但不满编曲，便会委托懂音乐的人根据AI旋律重新配器。正因如此，秦诗乐认为，AI的应用虽让商业领域中不少编曲工作者的收入大幅下降，却远未实现完全替代，“没有扎实的作曲、编曲、和声与音色把控功底，根本无法完成对AI作品的优化升级，只能被动接受AI生成的成品。工具人人可用，但只有具备专业功底和高级审美的人，才能驾驭AI、赋能创作，实现技术价值的最大化。”

深层隐忧：

“伪创作”与人类原创力的退化

AI固然为音乐创作带来了显著助力，但对AI高度介入创作这一趋势，秦诗乐亦怀有两重更深层的忧虑。

其一，关乎人类创作能力的结构性退化。“AI的创作能力，源于对人类海量优质作品的模仿训练，本质是数据整合与模仿拼接，不存在自主创新、情感表达和思想升华。”目前，众多音乐大厂的AI研发团队，核心工作正是吸纳音乐学院专业人才，通过人工标注、甄别、筛选海量音乐素材来支撑AI迭代。但这一模式存在天然瓶颈——“AI的学习速度远超人类，很快便能消化人类沉淀的所有优质音乐成果。一旦缺少新的人类原创作品投喂，AI只能基于已有数据反复迭代，甚至出现创作水平倒退。”秦诗乐说。更为严峻的是，若彼时人类已在技术依赖中丧失了艺术原创力，其后果将不堪设想。

其二，折射出当下教育过度倚重AI的深层风险。秦诗乐分享，他去年担任一项中小学AI音乐赛事评审时，现场所见令他深感忧虑：“很多三四年级的孩子，识字尚且不全，不懂乐理，毫无音乐积累，仅凭几句简单的提示词，就能用AI生成歌词、制作乐曲，还误以为这就是自主创作。”在他看来，这种“伪创作”模式将固化青少年“音乐创作很简单”的错误认知，使他们丧失深耕基础、耐心打磨的学习心态。长此以往，其审美体系被同质化的AI作品悄然裹挟，最终失去独立的艺术判断力。要避免青少年在技术便利中迷失，家长、教师以及全社会必须共同发力，为他们重建独立思考的能力与健康的审美体系。

培养升级：

从“技术执行者”到“系统设计者”

这些深层次的隐忧与挑战，也倒逼着高等音乐教育体系必须主动求变、加速转型。

李小兵认为，未来所有音乐学院的学科都将受到人工智能的影响，只是发生的时间、程度和路径各不相同。院校需要提前在培养模式、招生规则和教学计划上作出相应调整，否则学生毕业后将难以适配新的行业需求，甚至面临就业困境。他提到，当前较为理性的策略，是在稳固传统根基的前提下进行前瞻布局，将未来音乐发展大致分为三个方向：一是传统音乐与传统学科的持续深耕；二是人工智能赋能传统音乐，实现融合创新；三是人工智能催生全新的音乐形态，并逐步形成独立的发展路径。

他将2025年视为生成式AI与音乐创作深度融合的“范式转折之年”。在这一背景下，音乐创作正从以“个体手工劳动”为中心，转向以“系统设计与审美决策”为核心的新型组织形态。创作者的主体价值并未被削弱，而是在新的技术结构中获得了重新定义。

在他看来，未来的创作逻辑将从“技术适配”走向“人主导、机协同、系统化”的深度融合。AI将渗透从创意构思、素材生成到制作迭代的全流程，但这并不意味着创作者被“去中心化”。相反，人的价值将更加集中于审美判断、体系设计和创意主导。能够精准设定审美目标、熟练驾驭生成系统、有效筛选与优化内容的创作者，将成为未来行业中的核心力量。与此相应，传统作曲、编曲等职业也将从“技术执行者”转型为“系统设计者”，并逐步催生出AI创作系统配置师、多模态内容整合师、生成内容审美筛选师等新的职业形态。

对音乐学院相关专业而言，未来课程体系的调整并不是简单“做减法”，也需要“做加法”。传统作曲的核心训练不仅需要保留，有些方面还应进一步强化，因为这是创作者保持艺术主体性的根基。与此同时，一套全新的能力模块也将进入核心课程体系，包括AI系统的理解与驾驭、生成内容的审美筛选、多模态工具的协同运用，以及人机协同创作机制的设计。传统艺术素养与现代技术能力不再是两条平行线，而将走向深度融合。

正因如此，李小兵总结道：“未来，作曲专业学生所要学习的内容、训练的方式和能力结构，都将发生深刻变化。”