• новости
• статьи
• блоги
• файлы
• пресс-релизы

О вторжении искусственного интеллекта в музыкальную сферу сказано немало. Основное внимание уделяется способности агентного ИИ генерировать песни: сторонники провозглашают рассвет безграничного творчества, а противники клеймят массовую кражу интеллектуальной собственности. И хотя ИИ-мусор, заполонивший ваше приложение Spotify, собирает все заголовки, более долгосрочное влияние, возможно, окажут волны сгенерированного ИИ программного обеспечения, захлестнувшие мир звукорежиссуры.

Всё более распространённый вайб-кодинг — это практика генерации кода путём ввода запросов на обычном языке в ИИ-чат-бот. Находясь где-то между программированием и исполнением желаний, это дешёвый и простой способ создавать новые программы — будь вы любитель или обладатель магистерской степени в области информатики.

Демократизация кода открыла двери в звукорежиссуру меломанам, которые с помощью ИИ-чат-ботов создают новое ПО для музыкального продакшена. Такие программы, известные как плагины, позволяют продюсерам добавлять новые инструменты и эффекты в свою цифровую звуковую рабочую станцию (DAW). Исторически разработка этих инструментов была дорогой и технически сложной.

Программисты, работающие с агентным ИИ, скажут вам, что вайб-кодинг — вовсе не то решение «настроил и забыл», каким его представляет большинство. Эван Мезеске, бывший инженер-программист Google, использовал этот метод для создания нового плагина Anukari и описал свой подход к вайб-кодингу в интервью изданию о музыкальном продакшене Music Tech. По словам Мезеске, создание Anukari потребовало «огромного проектного эссе на тысячу строк, а затем тысячи итераций, в ходе которых я давал обратную связь и задавал направление».

Однако благодаря вайб-кодингу музыканты, программисты и компании начали наводнять рынок плагинов новыми прошивками для продюсерских грувбоксов, синтезаторов и сэмплеров. Разработчики выпускают платные и открытые решения на платформах вроде GitHub с беспрецедентной скоростью, что породило прогнозы об удвоении рынка плагинов к 2033 году. Этот поток программ вызвал в музыкальной индустрии здоровую дозу как оптимизма, так и скептицизма.

Аудиософт ставит особые задачи: плагины часто должны работать в разных операционных системах и цифровых звуковых рабочих станциях. Создание плагинов чрезвычайно сложно и требует междисциплинарных знаний в языках программирования, звукорежиссуре и разработке интерфейсов. Музыкантам, не умеющим программировать, приходилось либо тратить немалые деньги на команду разработчиков, либо уйму времени на изучение продвинутого программирования. В итоге создание и выпуск плагина, какой бы замечательной ни была идея, исторически были непосильны для большинства меломанов.

Конечно, ИИ — не первый инструмент, упрощающий создание плагинов. Системы вроде SynthEdit и FlowStone позволяли непрограммистам собирать синтезаторы и другие модули, а среды визуального программирования давали музыкантам возможность создавать программные инструменты и делиться ими. Однако порог входа оставался слишком высоким для большинства любителей музыки: даже небольшие доработки синтезатора нередко отнимали недели как у программистов, так и у непрограммистов. Вайб-кодинг позволяет радикально сократить эти сроки. Как рассказал The Verge один музыкант, ставший разработчиком, «я, вероятно, потратил бы массу времени и сил на одну-единственную функцию, тогда как моя настоящая цель — создавать музыку с потрясающими модами».

Снижение порога позволяет разработчикам выпускать множество креативных новых плагинов. Например, Anukari Мезеске — это синтезатор, использующий «полностью интерактивную 3D-симуляцию физики» для создания уникальной музыки и звуковых эффектов — от «инопланетного причастия» до «расслабона с гонгом из паутины». Lunacy Audio, в свою очередь, использовала ИИ-программы, чтобы помочь своим звукоинженерам создать Nova. Nova, которую в Lunacy описывают как «что-то вроде Google Docs для аудио», позволяет загружать «необычайно красивые инструменты от композиторов и продюсеров — лауреатов GRAMMY». Tresse, программный синтезатор от Vald Labs, — ещё один популярный плагин, созданный с помощью ИИ и собирающий положительные отзывы.

Прежде чем добавлять подписку на Claude в свой список желаний для домашней студии, стоит отметить, что качество ИИ-плагинов вызывает жаркие споры. Критики утверждают, что генерация кода с помощью ИИ часто порождает плохо работающие приложения — особенно у любителей, стремящихся пробиться в бизнес звукорежиссуры.

Рэпер, продюсер и обозреватель плагинов SumnSumnSumn HTK возглавил крестовый поход против «мусорных ИИ-плагинов». Ютубер обвиняет вайб-кодинг в волне плохо сделанных копий популярного аудиософта. С ним согласен Сэм Уиллингс, редактор MusicTech, который посетовал в своей статье, что почтовые ящики издания завалены «невыносимым потоком ИИ-мусора» в виде плагинов. Другие пользователи соцсетей высказываются о невозможности доверять качеству и работоспособности плагинов, написанных ИИ.

Некоторые выражают обоснованные опасения насчёт безопасности данных в этих программах, ссылаясь на распространённость уязвимостей в приложениях, созданных ИИ. Согласно недавнему исследованию специалистов по безопасности из Apiiro, команды, использующие ИИ, производили код с в 10 раз большим числом угроз безопасности, чем команды без ИИ. Это особенно острая проблема с учётом числа непрограммистов, приходящих в эту сферу: им может не хватать навыков, чтобы эффективно проверять работу своего ИИ-агента. Некоторые указывают, что платный доступ часто ограничивает демократизирующий эффект этого тренда. Другие критикуют финансовые последствия для создателей плагинов, не использующих ИИ.

Музыкантам остаётся надеяться, что зёрна плагинов отделятся от мусорных плевел. Как отметил Джон фон Зегерн, генеральный директор онлайн-школы музыки Futureproof, в своём блоге, преимущество вайб-кодинга в том, что он «переносит работу по разработке ПО с набора кода, в чём ИИ хорош, на вкус и принятие решений, в чём хороши вы». В конечном счёте вопрос, стоящий перед сообществом звукорежиссёров, остаётся неизменным: хороша ли музыка? А что, откровенно говоря, ещё имеет значение?