序言：Code 登台之日
| 文字：mmr | 主題：演奏由人工智能生成的和弦和音樂的文化。探索那個十字路口發生的創造性變化。 |
在俱樂部的黑暗中，屏幕上出現的不是音符而是和弦。
d1 $ sound "bd sn [hh*2]"──這不是樂譜，而是即興算法。
這種被稱為“實時編碼”的文化於 2000 年代初誕生於英國謝菲爾德。 藝術家在舞台上實時編寫程序並立即將其輸出為聲音。 音樂與編碼、俱樂部文化與算法的融合。 這種新的表達方式後來與人工智能音樂產生了深刻的共鳴。
第一章：“演奏”和弦文化的誕生
實時編碼的起源在於算法組合。 最早的例子包括 Lejaren Hiller 和 Iannis Xenakis 在 20 世紀 50 年代的自動作曲實驗。 實時編碼將這一點帶入了 21 世紀，並帶回了物理性和實時功能。
2004年，社區“TOPLAP”由Alex McLean和Nick Collins提出。 口號是“向我們展示你的屏幕！” 通過與觀眾分享產生聲音的過程（代碼）， 這個想法是將製作過程本身變成一場表演。
TidalCycles、SuperCollider 和 Sonic Pi 等環境 實現即興“手寫聲音”的行為， 它給電子音樂帶來了新的現場本質。
第二章：人工智能帶來的世代變革
在人工智能音樂的背景下，使用深度學習的音樂生成在 2010 年代末取得了重大進展。 代表性的例子包括 OpenAI 的“Jukebox”、Google 的“Magenta”和“Riffusion”。
AI不寫代碼。 相反，它從大量數據中學習模式並“內化”生產規則。 換句話說，人工智能是實時編碼“之外”的算法智能。 然而，近年來，界限迅速變得模糊。
例如，TidalCycles用戶使用GPT實時建議代碼， 人工智能分析現場表演並預測下一個節奏的案例已經開始出現。 這種融合預示著人工智能將成為實時編碼的聯合明星的未來。
第三章：人類即興創作與機器“即興創作”之間的差異
人類現場編碼員享受錯誤和機會。 意想不到的聲音和誤解驅動著音樂。 相比之下，AI即興創作是根據過去的數據進行“重構”， 本質上它仍然在概率範圍內。
然而，這種差異也是創造力的源泉。 人工智能提供了無限的組合，人類在其中找到了意義。 兩者之間不是一種“主從”關係，而是一種相互補充的創造性關係。
第4章：主要工具的演變和比較
| 工具名稱 | 開發商/組織 | 特點 | 人工智能協作的可能性 |
|---|---|---|---|
| 潮汐週期 | 亞歷克斯·麥克萊恩 | 基於 Haskell 的實時編碼環境，專門用於模式描述 | 通過 ChatGPT 集成可實現實時代碼生成 |
| 超級對撞機 | 詹姆斯·麥卡特尼 | 聲音合成和算法合成的歷史悠久的環境 | 利用AI模型進行聲音參數控制 |
| 索尼克 Pi | 薩姆·亞倫 | 基於 Ruby，兼顧教育和性能 | 教育環境中使用的人工智能輔助代碼示例 |
| 擴散 | 塞斯·福斯格倫等人。 | 生成頻譜圖的擴散模型 | AI本身直接產生聲音 |
| 豹貓/九頭蛇 | 集成生成視頻+聲音的實時編碼環境 | 視覺和聲音的人工智能同步成為可能 |
第 5 章：人工智能與實時編碼之間的協作示例
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AI-DJ 實驗（2023 年，柏林 CTM 音樂節） 人類 Live Coder 在 TidalCycles 上演奏，人工智能分析 BPM、和聲和空間安排。 實時生成響應式混音。 結果，我們能夠以AI遵循“人類節奏”的形式共同主演。
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Algorave × GPT Jam（2024 年，東京） 多名現場編碼員在舞台上收到基於 GPT 的代碼建議， 一邊執行一邊現場修正。來自觀眾的聊天被用作輸入數據。 有人試圖讓人工智能解讀“這個地方的氣氛”。
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擴散＋潮汐循環 TidalCycles隨機重新排列AI生成的碎片聲音， 人工智能主管“材料”、人類主管“結構”的新生產業態。
第六章：道德與創造力——自動化時代的“表演者”意味著什麼？
AI寫代碼的版權歸誰所有？ “原創”的概念在即興創作中是否成立？
這些問題與實時編碼的哲學密切相關。 TOPLAP“開放流程”的理念是 透明度=創造力的民主化。 當人工智能加入這種文化時， 我們要抵制“黑匣子”。
如果生成式人工智能提出了代碼，那麼它的學習過程和決策標準也應該公開。 這是開啟算法音樂未來的關鍵。
第七章：未來展望——邁向“算法協作”
2030 年代，“AI 會話”將在音樂製作中變得司空見慣。 AI不僅僅是一個工具，而是一個協同執行者。 人類引導觀念和情感的方向， 人工智能即興創作數百種聲音模式。 從那裡進行選擇和編輯的行為本身就是一種“表演”。
此外，通過將實時編碼環境與人工智能集成， 還有一種可能，它會成為“提示=性能界面”。 不再需要鼠標或 MIDI。 語言和思想本身變成聲音的時代即將到來。
插圖：Live Coding × AI 進化時間表
關聯圖：Live Coder 與 AI 的協作結構
結論：創作的新民主化
現場編碼是通過“通過和弦即興表達”。 他讓音樂成為任何人都可以創造的表演。 人工智能將進一步推動民主化、 我們正在努力創造一種分享“表演智慧”的文化。
算法與人類、機器與情感。 邊界融化的地方， 新的音樂地平線崛起。
和弦超越樂譜，人工智能學會即興創作。 音樂不再是“人類專有的專利”； 共同創意智慧。
