没错，AI能打败李世石不过，AI能成为莫扎特吗？_风闻

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和所有崭新的前沿技术一样，人工智能引发了人类社会的双向迷思。一方面，我们畅想AI能为人类社会做出什么贡献；另一方面，我们也担忧它会摧毁何种文化。如果说用AI来完成数学意义的计算工作已经被多数人所接受，那么，用AI创作的音乐，也可以被称为创意性艺术吗？这对很多人来说仍旧是一个不确定的难题。

本期推送为你准备了发表在2021年第7期《新媒体与社会》（New media & society）上的一项研究。研究者通过实验方法，对这一问题进行了考察。这篇论文同时在人机互动领域中，创新性地应用了期望违背这一传统的人际传播理论。

我们为你摘取了这项研究的核心观点，如果你想了解全文，或对这篇论文加以引用，请回复“莫扎特”。

参考文献：Hong, J. W., Peng, Q., & Williams, D. (2021). Are you ready for artificial Mozart and Skrillex? An experiment testing expectancy violation theory and AI music. new media & society, 23(7), 1920-1935.

如今，人工智能技术已经从多重视角侵入到我们的日常生活，例如自动驾驶汽车和个人AI助理。人们对人工智能的期待和恐惧几乎是一样多的。随着Alpha Go战胜李世石，一些人认为人工智能有可能威胁到人类的存在。不过，Alpha Go的胜利，仍旧是数学的胜利。在创意和艺术领域，AI又能做到什么呢？

传播学研究者或许并不关注AI**“客观上”究竟做得如何，相比之下，他们更感兴趣的问题是：人们会“主观上”**如何评价AI作曲的音乐。有没有这样一种可能，即便AI可以成为一位称职的作曲家，人们仍旧难以接受这一事实，进而对它采取一种较为负面的评价？

实际上，人工智能与音乐（Artificial Intelligence and Music，简称AIM）已经成为了一个重要的研究领域。如今，AI不仅可以负责作曲，还可以进行演奏甚至音乐教学。研究者们对此仍颇有担心：AI究竟会成为作曲家的朋友，还是作曲家的敌人？我们对此做好准备了吗？

相比之下，Alpha Go的胜利仍旧在人类的预期范围之内，因为纯粹数学能力方面人类的局限性，在计算机到来之时，人类就已经有所预期。但AI制作音乐仍旧是一个谜团，因为这意味着AI拥有了创意性——至今为止，创意仍旧是一个仅被用于形容人类的形容词。

研究问题：AI音乐靠谱吗？

Chamberlain等人曾做过一项相关研究，发现人类对于AI艺术的感知与他们对AI创意性的态度呈现正相关。也就是说，人们对AI越是呈现开放的态度，就越会享受AI创造的艺术作品。果真如此吗？

这一发现让本研究的作者联想到了期望违背理论（Expectancy violation theory，简称EVT）。这项理论认为，相比人们没有任何期待，当他们认为事情比自己预计的要更好时，他们就会认为结果更加可以接受。换言之，正向的意外会大大增加人们喜欢的程度**。相反，则会造成喜欢程度的降低**。在这一理论之中，关键问题在于既有的期待值。

最开始，这项理论被发现于面对面的人际传播研究之中，随后又被引入到了计算机中介的人际传播之中。如今，本文的作者进一步将其发展到人机互动之中。换言之，作者想知道人们对于AI创作音乐的既有期待，如何影响他们对AI艺术的评价？

除此之外，音乐类型也可能是一个影响因素。古典音乐一直以来被视为精英文化。也许人们能够接受AI创作“学猫叫”，毕竟，这种网络流行歌曲本身也鲜有创意。不过，人们是否能接受AI成为下一个莫扎特，创作古典音乐呢？

基于以上三个问题，作者设计了一项2（期望证实 vs 期望违背）X2（正向评估 vs 负向评估）X2（EDM vs 古典音乐）的实验研究。人们对于AI的态度作为协变量出现。因变量则是人们对于AI创作音乐的主观评价。最终，作者通过MTurk收集了299个有效的参与者，年龄从19-73岁不等，男性在其中占61.9%。

研究发现：态度很重要，事情很复杂

这项实验研究的发现如下：

第一，人们对于创意AI的既有态度，与他们对于AI创作音乐的评价呈现正相关，不论AI创作的音乐是古典音乐还是EDM。

第二，相比于AI音乐符合自己预期的人，那些认为AI音乐超出了自己预期的人并不会给出更高的评价；相比于AI音乐符合自己预期的人，那些认为AI音乐没有达到自己预期的人却普遍会给出更低的评价。

第三，人们并不会因为音乐种类的不同，而影响到他们对于AI音乐的评价。

研究意义：扩展期望违背理论的时候到了！

这项研究首先的发现是：人们对于AI艺术的态度，是人们评价AI音乐的先决条件。按照作者的原话来讲：“对于新事物之美的鉴赏，来自于开放的态度。”这意味着，在后续的HMC研究之中，我们必须记住：人们对于机器本身的既有态度，将一直是需要被重要考虑的因素。

其次，这项研究延展了EVT理论的适用范围。有趣的是，论文发现对于音乐评价的期望违背在古典音乐中被发现，在EDM中却没有被发现。这可能会成为EVT理论的一项发展。这可能是因为相比其他类型的音乐，EMD音乐（电子音乐）一直以来就被人为“没有那么人类”（less human）。换言之，AI创作EDM这件事，对人们造成的认知失调会小很多。

最后，这项研究也可以被用于扩展我们对于人机互动（HMC）的理解。既有研究较多关注人与机器的社会互动，尤其是人们是否会像和他们的同类一样，与机器产生互动。不过，这项研究却创意性地关注了HMC的另一个侧面：人类对于IA创意的评价。更重要的是，AI创作音乐并不仅仅是艺术，还有可能在未来被应用在音乐治疗（music therapy）之中，这也意味着，我们对于HMC的考察，应该有更加宏大的视野。