【编者按】 2025年，中国文艺蓬勃发展，呈现两个鲜明特征：一方面，人工智能等数字技术全面渗透到文艺创作的各个环节，重新定义着艺术创作的边界和可能性；另一方面，文艺与经济的深度融合催生了新的产业形态，“人文经济学”理念在全国各地开花结果，为文化自信奠定坚实的经济基础。本专题约请专家学者围绕2025年文艺领域这两大热点，回顾2025年人工智能介入影视、设计、音乐、文学等领域的最新成果，展望其发展趋势，探讨文艺与经济的双向赋能，以期深入展现当下文艺与人工智能、经济发展的崭新图景，在新的时代场景中推动文艺高质量发展。

机文主义：2025年度生成式人工智能重塑音乐创作范式与主体形态

【内容摘要】 2025年，生成式人工智能在音乐创作领域实现了从“工具性生成”向“结构性嵌入”的范式转移，标志着音乐生产形态由效率辅助阶段迈入以系统性重构为特征的新阶段。人工智能不再仅作为创作工具存在，而是嵌入创作流程的核心节点，重塑编曲、旋律写作及复杂作曲形态的组织逻辑。本文从技术演进、工作流重组与主体结构变迁三个维度展开分析，指出端到端生成模型与编辑型工作流的成熟，使音乐创作从“手工完成”转向“系统设计与审美决策”。在此基础上，提出“机文主义”作为分析性概念，用以阐释人机协同条件下的意义生产机制与主体结构重构，并为智能时代创作主体的界定提供理论框架。所谓“主体形态”，主要指人—机—平台关系下的主体结构配置。

【关 键 词】 音乐人工智能 生成式创作 人机协同 创作范式 机文主义 年度盘点

在过去十余年中，人工智能逐步进入音乐领域，但始终未真正触及音乐创作的整体生产结构。2019年，中央音乐学院音乐人工智能与音乐信息科技系研发的音乐生成模型在专业音乐圈内引起广泛关注。然而，即便在2023—2024年端到端歌曲生成模型开始普及之后，人工智能仍主要被视为一种“提高效率的工具”，其生成结果多被理解为灵感草稿或娱乐性产物，而非能够直接进入专业创作体系的系统性成果。

央音自动AI作曲软件界面(来源：“央视文艺”微信公号)

一、2025年度AI音乐创作的系统性重构与范式转移

2025年，全球音乐人工智能发展进入关键阶段，呈现从“工具性生成”到“系统性重构”的范式转移。从生产结构层面看，这种变化意味着生成能力由外围辅助工具转变为创作系统内部的核心机制。本文所称“生成式音乐人工智能”，指以端到端生成与编辑型工作流为核心的创作系统。由此，相关实践不再只是提升创作速度的手段，而是开始对音乐创作的组织方式、劳动分工与职业结构本身产生深层影响。无论是编曲、流行歌曲写作、电影配乐创作，还是更为复杂的交响乐作曲，都正在经历由生产技术变迁所推动的结构性变革，其核心在于生成技术被整合为一套契合产业实际需求的创作系统——涵盖内容的可延展性、多维度编辑能力、风格与声线参照机制，支持与数字音频工作站(DAW)的二次制作衔接，并伴随逐步清晰的商业授权与权利归属框架。下文为行文简便，亦以“AI音乐”指代上述生成式音乐人工智能相关实践。

这一年，AI音乐实现了两大核心技术突破：其一，完成从“文本提示”到“参照式创作”的重要跨越。“音频作为提示或约束”的能力大幅度提升，并逐渐弥补了自然语言描述音乐的模糊性，使文本提示词创作与参照式创作深度融合。创作者可通过音频参照、时间线编辑与版本管理固定风格边界与结构逻辑，推动AI音乐从“灵感式一次性输出”迈向“工程化迭代生产”；其二，“实时交互”能力开始形成相对稳定的产品化路径。Google DeepMind推出的Lyria RealTime以“实时创建、动态控制、现场表演”为核心定位，将AI音乐从传统的“离线渲染”模式推进至“即时响应的演奏级场景”。头部平台的迭代进一步印证了这一趋势：Suno整合Personas、Covers、Extend等功能，强化可控创作链条；Udio通过Styles、Sessions、Voices的迭代，夯实“参照—编辑—迭代”的生产逻辑。由此，AI所提供的已不再是一次性结果输出，而是可复用、可迭代的创作系统。当人工智能逐渐成为音乐创作系统的核心组成部分，音乐创作劳动的重新组织、创作者能力结构的调整与音乐教育体系的转型，成为行业亟待讨论的核心问题。

2025年AI音乐的技术基石，在于端到端音乐生成模型实现接近“可发布标准”的稳定性提升；这一提升构成创作体系重构的核心前提。当“生成完整歌曲”成为基础能力，音乐创作的价值重心开始向“审美目标设定—多版本筛选—结构与声线一致性控制—后期制作整合”的系统驾驭能力转移。以Suno新模型为代表，2025年端到端生成技术的改进集中体现在三大维度：其一，音质瑕疵控制显著改善，拼接感、噪声与不稳定片段大幅减少，输出内容更易进入后期制作与发布流程；其二，作品结构完整性明显提升，主歌—副歌—桥段的段落组织更自然，段落对比与情绪推进更具可预期性，显著缓解了“片段循环”“结构断裂”等典型问题；其三，提示词遵循度持续增强，对情绪、配器与氛围等指令的响应更稳定，实现了更强的提示词遵循能力与更丰富的表达能力。端到端生成模型的成熟，使“生成”由实验行为转变为生产流程中的常规环节，为后续编曲、旋律写作等具体创作环节的模式变革奠定了技术基础。

在技术基石之上，AI音乐首先重塑了编曲这一音乐创作的核心环节，使传统编曲劳动发生角色的根本性转型。传统音乐生产体系中，编曲是一种高度依赖个体经验与手工操作的专业劳动：编曲者通过人工完成音色选择、乐队配器、声部配置、节奏组织与风格塑造，在旋律草稿与最终成品之间发挥关键桥梁作用，其专业性体现在对音乐语法、制作流程与风格传统的熟练掌握。

随着生成式人工智能在和声配置、节奏生成、配器组合与结构延展等方面能力的提升，大量原本依赖经验积累与重复操作的编曲决策，可由模型以更快速度、更高密度完成生成与修改。这一变化并非简单的效率提升，而是对编曲劳动在创作体系中“位置”的重新界定：当声音组织可以被系统化生成时，编曲的核心价值不再体现在亲手完成具体操作，而体现在在系统层面作出有效决策。由此，编曲并未走向消失，而是从“直接生产声音结果”的执行者，转向“设计、引导并约束生成过程”的系统性创作者；传统基于音序软件(MIDI)的编曲方式也因此受到深刻影响，面临行业性的模式重构。

旋律写作层面的变革与编曲形成呼应，成为AI重塑音乐创作环节的另一重要体现，并逐步向更复杂的作曲形态延伸。传统流行歌曲创作强调个体作者在旋律、歌词与结构上的直觉判断与原创表达，专业性建立在长期经验积累与审美沉淀之上。随着生成式人工智能在旋律生成、结构扩展、风格对照与版本组合等方面能力的成熟，旋律写作活动逐渐从“单线性创作”转向“多方案并行生成与筛选”。由此，写作者群体出现新的分化：能够有效驾驭人工智能工具的写作者，在创作速度、风格覆盖范围与市场适配性等可观测指标上更具优势。这并非绝对意义上的“淘汰”，而是生产方式层面的相对替代——写作能力本身并未失效，但其发挥路径从“手工创作”转向“人机协同筛选与优化”。更重要的是，这一逻辑并不限于流行歌曲写作，而是沿着音乐复杂度的谱系向外推演：从流行歌曲、小型电子音乐作品，到小型乐队编制，再到更为复杂的管弦乐与交响音乐结构，不同风格与类型的作品都在不同程度上受到影响。随着人工智能在长时序结构建模、配器控制与风格一致性方面能力的持续提升，越来越多的作曲形态正在被纳入人机协同的创作框架。

在公众文化与平台实践层面，可观察的社会扩散效应为这一结构性变迁提供了鲜活案例。2023—2024年间，网络平台上出现的“AI孙燕姿”演唱作品曾引发大规模讨论，其技术基础虽仍处于早期阶段，但已在声线模拟与情绪复现层面展现出相当程度的逼真效果。进入2025年，围绕“AI张学友”等案例的生成实验进一步提升了声纹还原度与演唱细节控制力，使公众在更大范围内直观感知到人工智能对“声音人格”要素的建模与重构能力。这类现象并不仅是娱乐化的网络热点，而是揭示出一个更深层的结构性问题：当声音风格与演唱特征可被建模与重构时，它们对既有职业边界与权利边界构成结构性“边界检验”。在这一检验过程中，当声纹、咬字、气口与审美风格被模型化，原本依赖“不可复制性”的职业边界与权利边界将被迫重新标定，传统意义上以“声线独特性”为核心的音乐辨识逻辑开始受到挑战。

在工具链与平台产品层面，Suno、Udio等平台在版本管理、风格参照、段落延展与声线控制等功能上的持续迭代，使创作者能够在短时间内生成并筛选大量风格趋近的作品版本，形成“快速生成—精细筛选—系统整合”的新型创作流程。公众对AI翻唱、风格迁移与“虚拟复活”式演绎的接受度，也从最初的猎奇心理逐渐转向对生成质量、合规授权与艺术表达边界的理性讨论。上述案例表明，生成式人工智能已不仅是创作工具的升级，更成为重构音乐文化认知结构的重要力量。当“风格”从个体经验的沉淀转化为可参数化、可迁移的系统特征，音乐创作的身份边界与原创性定义也随之进入重新界定的历史阶段。

综合2025年的技术实践与创作环节变革，生成式音乐系统所推动的范式转移，可理解为一个“三层结构”的系统性重组过程：第一层为生成能力层，即端到端模型在完整性、可控性与稳定性方面的突破，构成创作体系重构的技术底座；第二层为工作流层，即参照式与编辑型创作机制的成熟，使音乐生产从线性写作转向可迭代、可版本化的系统工程；第三层为主体—价值层，即创作者角色、职业结构与产业分配逻辑的重塑。三层结构并非彼此孤立，而是在技术成熟的推动下形成叠加效应，使人机协同创作成为可规模化运行的现实模式。

在这一结构模型基础上，实践层面进一步体现为三种运行机制的成熟：第一，端到端生成模型的稳定化，让生成完整作品成为可通过参数、提示与参照反复调用的基础能力，夯实AI音乐创作体系的技术底座；第二，编辑型与参照式工作流的成熟，通过时间线编辑、段落延展、风格与声线参照等机制，使生成结果能够被反复修改、组合与精细控制，真正进入专业制作体系，显著改写音乐必须“从零写起”的传统创作逻辑；第三，实时交互与动态控制能力的落地，使音乐创作不再局限于“先生成、后选择”的静态过程，而逐渐接近可演奏、可控制的动态系统，模糊了作曲与表演、生成与演绎之间的传统边界。正是这三种机制的同步成熟，使“人通过人工智能完成创作”在实践层面具备了可操作性，并为音乐创作的职业结构调整、教育体系转型与产业生态重构提供了核心技术前提。

从理论层面看，生成式人工智能正在推动音乐创作范式发生系统性变革，其影响已触及创作主体的界定方式、作品形态的生成逻辑与产业治理结构。在这一结构中，创作主体不再被理解为单一的个体作者，而是形成“人—机—平台”的协同共同体。当创作中的稀缺要素由“写出内容”转向“设定目标、约束变量与筛选版本”时，作者权威由此从文本劳动迁移至系统决策层面。创作权的核心不再仅体现为手工完成能力，而体现为对生成系统的组织能力与审美决策能力。在此结构基础上，作品的生产组织、作品形态与价值逻辑同步调整，创作过程本身逐渐成为作品意义的重要组成部分，“如何通过人机协同实现审美目标”成为作品价值的重要考量维度。同时，价值分配与产业治理逻辑发生转型。训练数据授权、生成内容使用与人格权益保护的许可化合作趋势表明，音乐产业正在尝试以制度化方式应对生成式创作带来的新问题，显示出从“无序生成”向“规则生成”转型的明确方向。值得注意的是，主体结构的重组并不仅是职业角色的再分配问题，更触及艺术哲学层面的核心议题：创作主体是否仍应被理解为单一的生物个体。当生成能力被嵌入创作系统内部，“作者”的定义正在发生变化——主体不再只是书写音符的人，而是能够组织生成机制、设定审美目标并完成价值决策的系统主导者。这一转移意味着主体性问题正在从“个体表达”转向“结构组织”，并为后文提出“机文主义”概念提供了理论入口。

生成式人工智能对音乐创作的影响并不仅是技术或产业层面的变化，更直接挑战既有音乐教育体系，倒逼音乐人才培养模式的根本性转型。长期以来，音乐教育以“手工能力训练”为核心，强调写作技巧、配器规范与风格传统的熟练掌握。然而，在人机协同创作逐渐成为行业常态的背景下，仅以纯手工能力为目标的人才培养模式正在与实际生产体系发生严重脱节。未来音乐人才的核心能力，将不再只是独立完成全部写作细节，而是具备四项综合能力：理解并配置生成系统的能力；对大量生成结果进行审美判断与筛选的能力；将人工智能生成内容纳入完整制作流程并实现风格统一的能力；在技术条件持续变化的背景下保持艺术判断与审美主体性的能力。因此，音乐教育有必要从“技能传授型”向“系统理解型”转型，将人工智能视为基础创作工具之一，而非可有可无的附加选项。这一转型并非放弃传统训练，而是在传统音乐语法与审美积淀训练基础上，引入对生成系统、工作流与协同创作机制的系统性理解，实现传统能力与现代工具的融合。

在产业层面，据公开信息与媒体披露等资料，2025年末成为AI音乐版权治理的关键转折点。围绕训练数据与生成内容的版权争议，从此前的诉讼对抗逐步走向许可化与合作模式，标志着AI音乐产业治理进入制度化阶段。2025年11月20日，有报道称环球音乐、索尼音乐与华纳音乐三大唱片公司均授权AI音乐创业公司Klay Vision，使其成为同时获得三大唱片公司授权的AI音乐服务平台，成为版权许可合作的标志性案例；11月25日，有报道称华纳音乐集团与Suno在长期版权侵权诉讼中达成和解，双方宣布将推出基于授权音乐作品的新一代AI模型，以增强内容合规性并探索新的艺人收益机制；此外，华纳音乐集团还与Udio达成和解，并计划未来推出基于授权音乐创作的创新平台。上述事件表明，许可化治理并非个案，而正在成为AI音乐产业的重要发展路径。需要强调的是，许可化合作并不意味着版权争议的终结，而是标志着相关问题进入制度化解决阶段。未来行业竞争的焦点将围绕授权曲库规模、收益分配方式、权利边界界定、归因追溯能力与平台合规规则等核心维度展开。

二、未来AI音乐发展的前瞻性思考

2025年，是生成式人工智能与音乐创作深度融合的范式转折之年，更是AI音乐从“工具性生成”迈入“系统性重构”的关键元年。这一年，端到端生成模型的稳定化筑牢技术底座，参照式创作与实时交互技术的产业化重塑创作流程；编曲、旋律写作等核心环节的角色转型改写职业逻辑；版权治理从诉讼对抗到许可合作的转向，使AI音乐产业走出无序探索，迈入制度化发展的新阶段。

这场变革并非技术对传统创作的简单替代，其本质在于将生成能力纳入创作系统内部，使音乐创作从以个体手工劳动为中心的生产形态，转向以系统设计与审美决策为核心的组织形态。创作者的主体价值并未削弱，而是在新的技术结构中获得重新定义。它打破“从零写起”的传统创作桎梏，重构创作主体的界定标准，延伸音乐艺术的表达边界，使音乐创作由“个体手工劳动”向“系统工程设计”的转型逐步形成路径依赖，并正在固化为新的生产常态。站在2025年与2026年的时间交汇点回望与前瞻，这场变革的涟漪正持续向行业深处扩散。2026年及未来数年，AI音乐创作将进入深度融合、精准进化、生态共生的新周期，其发展方向与行业变革已呈现出可辨识的趋势线索，也为音乐艺术的未来发展勾勒出全新图景。

未来，AI音乐技术的发展方向将逐步从“能力实现”转向“表达精度与审美控制力”的深化，并进一步成为推动音乐艺术创新的重要驱动力。端到端生成模型将突破现有音质、情感与风格的表达边界，在长时序交响创作、小众风格适配、情感细腻度还原等方面持续提升，使生成内容不仅满足“发布标准”，更能贴合专业创作的高阶审美要求；实时交互技术将从“场景落地”走向“体验深化”，与沉浸式演出、元宇宙音乐、智能影视配乐等场景深度融合，实现创作与演绎、内容与场景的无缝衔接，甚至催生“人机共演”的全新艺术形式；同时，AI与大语言模型、多模态技术的融合，将进一步打通“文本—音频—视觉—情感”的创作链路，使创作者能够以更自然的方式定义创作目标，真正逼近“所思即所创”的创作理想。

相应地，音乐创作的核心逻辑将从“技术适配”走向“人主导、机协同、系统化”的深度融合，人工智能将成为创作的基础工具，渗透到从创意构思、内容生成到后期制作、版本迭代的全流程。但这并不意味着创作者的“去中心化”，相反，创作价值重心将进一步向“审美判断、体系设计、创意主导”转移。能够精准设定审美目标、熟练驾驭生成系统、有效筛选优化内容、保持独立艺术思考的创作者，将成为行业的核心力量。编曲、作曲、制作等传统职业也将完成从“技术执行者”到“系统设计者”的全面转型；新的职业形态，如AI创作系统配置师、多模态音乐内容整合师、生成内容审美筛选师等将应运而生，推动音乐创作分工向更专业、更协同的方向发展。

2024年中央音乐学院音乐人工智能与音乐信息科技系团队建成音乐与脑科学实验室，配备了脑电图设备、近红外设备、睡眠监测设备、抑郁评测设备等先进实验设备，研究音乐如何改善焦虑、抑郁、失眠等重大问题(来源：“中央音乐学院”微信公号)

面向未来的产业结构，将从“规则探索”走向“生态化构建与全球化协同”，形成多方共赢的新秩序。版权治理的许可化模式将成为行业主流，围绕训练数据授权、生成内容归因、收益分配机制、人格权益保护的行业标准将逐步完善并实现全球化适配，使技术探索与权益保护形成良性平衡。唱片公司、AI平台、创作者、版权机构的角色将重新定位，形成“技术研发—内容创作—版权运营—场景落地”的闭环生态，推动AI音乐从“单一内容生成”向“全场景音乐服务”转型，渗透到影视、游戏、文旅、消费、智能硬件等更多领域，创造多元化的商业价值与艺术价值。全球范围内的技术交流与行业协作，将进一步打破地域与文化边界，使AI成为推动不同文化背景下音乐艺术交流融合的新载体，催生兼具民族特色与全球视野的全新音乐作品。

在教育领域，转型将从“被动适配”走向“主动重构”，建立适配人机协同时代的人才培养体系。传统音乐教育中对音乐语法、配器技巧、审美积淀的核心训练应被保留并强化，这是创作者保持艺术主体性的根基；同时，AI系统理解、生成内容筛选、多模态创作工具运用、协同创作机制设计等内容，将成为音乐教育的新核心课程，实现“传统艺术素养”与“现代技术能力”的深度融合。音乐教育的边界也将被打破，跨学科融合成为必然趋势；音乐与计算机科学、人工智能、设计学、传播学的交叉培养，将造就一批兼具艺术思维与技术思维的复合型音乐人才，为行业发展提供持续的人才支撑。

然而，技术能力与制度重构仍不足以穷尽这场变革的全部意义。更关键的变化，正发生在意义生产机制本身。本文所称“意义生产”，系指在审美目标设定、情感组织与价值判断的耦合中生成并可被调度的表达结构。除技术能力与产业治理外，未来AI音乐的深层变迁将体现在“意义生产机制”的重组：当生成能力从工具外置转为结构嵌入，创作主体将从单一作者转向“人—机—平台”的协同结构。由此，争论的焦点将不再是机器是否拥有情感，而是情感如何被组织为可表达、可调度、可验证的审美结构。在这一意义上，可将未来的主体结构理解为一种“扩展主体性”：人的价值设定与审美判断仍是意义的源头，但智能系统作为结构能力参与其中，成为表达的放大器与组织器。该视角既回应传统人文主义对主体性的坚持，亦为“机文主义”提供可讨论的理论位置，并为下一阶段的教育目标(审美主导、系统驾驭、伦理边界)与产业规则(人格权益、归因追溯、授权机制)提供统一的解释框架。

2024年，中央音乐学院音乐人工智能与音乐信息科技系团队研发AI机器人指挥(来源：“中央音乐学院”微信公号)

余论：关于“机文主义”的理论设想

纵观音乐艺术的发展历程，每一次技术革新都是音乐艺术突破表达边界、拓展传播维度的契机。从留声机使音乐突破现场传播限制，到数字音频技术推动音乐创作走向平民化，技术从未消解音乐的艺术本质，反而使音乐生命力更加旺盛。如今，生成式人工智能与音乐创作的深度融合，正是这一历史脉络的延续与升级。人工智能是新的技术媒介，而音乐的价值基底仍在于创作者的情感经验、审美判断与人文关怀——这些因素构成意义生产的原点，也是技术嵌入之后仍需被守护的主体维度。然而，未来音乐创作的讨论或将不仅限于技术能力与产业结构的变化，更触及艺术哲学层面的根本问题：创作主体如何被界定。围绕人工智能音乐的争论，一种常见观点是“机器没有情感”，因此无法真正完成艺术创作。这一判断建立在传统人文主义立场之上：音乐被理解为个体生命经验与情感表达的产物，其价值根基在于人的内在体验与精神世界。

但在人机协同创作逐渐成为常态的背景下，创作主体或许正在从单一的人类个体，转向由人的价值设定与智能系统的结构能力共同构成的复合形态。换言之，当生成能力层、工作流层与主体—价值层完成耦合之后，意义生产便呈现出一种可被概念化的结构形态。在此语境中，可提出一个讨论性概念——“机文主义”。本文所谓“机文主义”，是指在人的价值设定与伦理约束之下，将智能系统视为意义生产的协同结构，使其成为情感表达与审美组织能力的外延。它并非将机器置于人类之上，也不是以技术替代人文，而是承认机器作为一种可计算的结构能力，在人的伦理设定与审美约束之下参与文化生产过程，并在人的规范与审美取向引导之下成为表达能力的延展工具。若传统人文主义强调“人是意义的唯一来源”，那么“机文主义”更强调“意义的生产可以通过人机协同完成”。此外，也可将“机文主义”视为更广义的“人机主义”谱系中的一个分支性命名：前者强调意义生产与审美组织层面的协同结构，后者则可指向更一般的人机关系与主体结构重构框架。本文为保持讨论聚焦，暂以“机文主义”作为音乐语境下的分析性概念。

在此基础上，若将视野进一步外推，“机文主义”还可以被视为一种关于未来主体形态的思想假设。在这一层意义上，它不再仅仅指人类在价值引导下运用智能系统进行协同创作，而是指向一个可能的未来：当人工智能具备高度复杂的认知结构，甚至出现某种形式的“自我表征”或“意识体验”时，机器是否可能成为意义生产的主体之一？若人工智能在技术演化中形成稳定的自反机制、情感模拟能力乃至价值判断框架，那么“机文主义”或将不再只是人机协同的文化立场，而可能演化为一种以机器认知为基础的新型人文形态。在这种视角下，机器不只是意义的工具或外延结构，而是参与构建意义世界的潜在主体。需要强调的是，本文仅作思想实验层面的理论外推，并不将机器主体性的现实成立作为经验判断，而是为未来可能出现的主体结构变化保留开放的理论空间。当然，这一观点仍处于哲学假设与技术想象的交叉地带，它既挑战传统人文主义关于“主体唯一性”的立场，也对伦理、责任与价值归属提出新的问题。正因如此，将其纳入“机文主义”的讨论，并非是对机器主体地位的预设确认，而是为未来技术演进所可能带来的思想变革保留理论空间。作为工作性概念，“机文主义”旨在描述与分析人机协同条件下的意义生产结构，并不预设机器主体性的现实成立，而是为相关争论提供一个可操作的分析框架与问题清单。

这种讨论并不必然意味着对传统人文主义的否定。相反，随着智能系统的加入，我们需要更具扩展性的哲学视野去思考未来，人类或许正在进入一种可以被理解为“扩展人文主义”的阶段——一种将技术纳入人类精神活动整体结构之中的扩展人文主义形态。在这种更大的框架下，机器所生成的作品之所以能够打动人心，并非因为机器拥有独立情感，而是因为人类通过设定审美目标、界定价值尺度与构建表达结构，使技术成为情感传达的放大器与延伸器。未来音乐创作的核心问题或许不再是“机器能否创作”，而是“在何种主体结构下创作才具有意义”。当创作主体从“单一人类意识”转向“人类价值主导下的复合智能结构”时，艺术边界与主体性的内涵也随之扩展。因此，人工智能能否创作出打动人心的音乐，关键并不在于其是否具备生物学意义上的情感，而在于人类如何设定审美目标、如何定义价值尺度，以及如何在技术深度参与的前提下保持意义生产的主导权。围绕主体性的哲学思考，将成为未来音乐创作理论无法回避的重要议题：它不仅决定我们如何理解创造力与艺术本体，也将决定“人”在智能时代中的位置。当“情感”从个体体验转化为可被组织、建模与调度的表达结构时，艺术主体性也不再封闭，而成为一种可扩展的文明结构。

面向未来，音乐行业更需要以制度与教育的同步重构来回应技术变革所带来的机遇与风险。对创作者而言，唯有将传统艺术积淀转化为驾驭技术的底气，将独特的创意思考转化为引导技术的方向，使人工智能成为延伸艺术视野、释放创作潜能的载体，才能在人机协同的新范式中保持艺术主体性；对教育与产业而言，唯有以前瞻视野构建适配新时代的人才培养体系与行业规则体系，使技术创新与艺术传承同频、权益保护与产业发展共进，才能让AI音乐产业行稳致远。当技术的理性与艺术的感性相融，当人的创造力与机器的算力协同，未来的音乐世界必将突破既有创作边界与表达维度，诞生更多兼具技术精度、艺术温度与人文深度的作品。由此，音乐创作将在技术深度参与下持续拓展表达边界，并在新的主体结构中获得可持续的发展空间。

*为方便电子阅读，已略去原文注释，如需完整版本，请查阅纸刊。

作者：李小兵 单位：中央音乐学院音乐人工智能与音乐信息科技系

《中国文艺评论》2026年第3期（总第126期）

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李小兵 | 机文主义：2025年度生成式人工智能重塑音乐创作范式与主体形态（“中国文艺评论”微信公号）

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