AI歌手有什么优势和局限性？

随着人工智能技术的不断发展，越来越多的人开始关注和讨论人工智能（AI）在音乐领域的应用。有人认为AI歌手将成为未来音乐界的主流，而另一些人则持怀疑态度。在这篇文章中，我将探讨AI歌手的潜力和局限性，并阐述我的个人观点。

一、AI歌手的潜力首先，AI歌手在演唱技巧方面具有很高的准确性和稳定性。AI歌手可以模拟各种不同类型的歌曲和演唱风格，而且在声音表现力和音乐感上与真实歌手相比毫不逊色。AI歌手的算法可以针对不同歌手进行不同的优化，以提高歌曲的表现力。其次，AI歌手可以大大提高音乐制作效率。传统的音乐制作需要耗费大量的时间和人力，而且往往需要进行多次修改和调整。然而，AI算法可以根据现有的数据生成初始草稿，然后使用自动化工具进行不断地优化和改进，最终生成高质量的音乐作品。最后，AI歌手还可以为音乐产业带来更多的商业机会。随着音乐市场的不断扩大和竞争的加剧，音乐人和唱片公司需要寻找更多的方式来推广他们的音乐作品。而AI歌手可以为他们提供更多的途径，例如通过自己的平台向更广泛的受众推广自己的歌曲，或者与平台合作进行商业演出等。

二、AI歌手的局限性然而，尽管AI歌手在很多方面都具有很高的潜力，但也存在一些局限性。首先，AI歌手在创造力和情感表达方面存在一定的局限性。尽管AI算法可以模拟不同类型的歌曲和演唱风格，但它们无法像人类一样理解和表达情感。因此，AI歌手可能无法真正理解和表达歌曲背后的意义和情感。其次，AI歌手在创新方面也存在一定的局限性。虽然AI算法可以不断地优化和改进，但它们无法像人类一样具有创造性思维和创新能力。因此，AI歌手可能无法创作出具有独特性和原创性的音乐作品。最后，AI歌手也存在着一定的伦理和道德问题。例如，AI算法可能会产生大量的数据和信息，如果不加以规范和控制，可能会对社会产生负面影响。此外，AI歌手也可能会涉及到版权和隐私等问题，需要加强相关法律法规的制定和执行。

三、个人观点综上所述，AI歌手具有很高的潜力和局限性。尽管AI算法可以模拟不同类型的歌曲和演唱风格，但它们无法像人类一样理解和表达情感。因此，我认为在未来，AI歌手并不会成为主流，而是会与人类歌手共同发展，共同推动音乐产业的发展。当然，这并不意味着人类歌手将会被取代。相反，我们可以看到人类歌手和AI歌手之间的竞争和协作，两者可以互相补充和促进。在这个过程中，人类歌手需要不断地学习和进步，掌握更多 的技巧和知识，以提高自己的表演技巧和音乐素养。同时，AI歌手也可以通过不断地学习和训练，提高自己的创造力和情感表达能力，创作出更加优秀的音乐作品。

在未来，音乐产业也需要不断地适应和创新。音乐人和唱片公司需要寻找更多的方式来推广他们的音乐作品，例如通过社交媒体和数字平台等。AI歌手可以为他们提供更多的途径，例如通过自己的平台向更广泛的受众推广自己的歌曲，或者与平台合作进行商业演出等。这样的合作模式可以为音乐产业带来更多的商业机会，同时也可以促进人工智能技术的发展和应用。

总之，尽管AI歌手具有很高的潜力和局限性，但在未来，它们将与人类歌手共同发展，共同推动音乐产业的发展。我们需要不断地学习和进步，掌握更多的技巧和知识，以提高自己的表演技巧和音乐素养。

出品 | 探客Tanker

作者 | 王颖

编辑 | 蛋总

俗话说，清官难断家务事。近几年，随着我国的法律法规逐渐完善，人们的生活更为有序和谐，而司法领域也有了极大的发展，尤其是对AI技术的运用。

客观来说，作为专业性极强的行业，法律和医疗行业类似，即使辅助器材再先进也需要医生的指导。换言之， 科技 再先进，也离不开人的作用。这一点在法律行业中则体现得更加明显，因为一个案件的审理不仅涉及法律条文，甚至还与风俗民情、人间冷暖有关。

不过，现如今AI走进司法领域是大势所趋。

“司法领域其实是非常适合使用AI的，一个案件的审理有大量的文书工作，需要上交大量的证据文件，AI在这其中可以起到很大的作用，迅速完成案情记录、证据梳理这些工作。这对提升案件的审理效率有极大的帮助。”AI开发工程师李英杰告诉「探客Tanker」。

但法律 科技 一直都不是AI应用的热门赛道，我们似乎很少听到关于“AI+司法”的重大研发结果和投融资事件。对于一个行业壁垒高、技术难度大的领域来说，这是无法避免的客观规律。

随着信创（信息技术应用创新产业）和法律 科技 的双驱动，“AI+司法”这一细分领域在整个智能产业中的优先级正在不断上升。今年4月初，国内专注法律领域的人工智能创企“幂律智能”宣布完成了近6000万元的A轮融资。

“AI技术在法律行业中的应用会越来越深入，且长期会带来巨大的行业变化。我们期待团队不断完善产品，且拓展更多应用场景，给行业带来更多赋能和提升。”领投了幂律智能本轮融资的源码资本黄云刚表示。

早在上世纪90年代，就有人工智能和法律结合的应用出现了。当时一个名为“Slip-Up”的系统诞生，它的主要用途是处理离婚财产分割方面的问题。不过，在当时Slip-Up更多的还是展示了一种实验意义，没有具体落实到法律实践当中。

其实，在过去几年里，全球法律 科技 领域的发展势头可以称得上良好。2019年1月15日，福布斯发表文章称，2018年全球法律 科技 领域的融资额达到了1663亿美元，与2017年相比实现了713%的爆炸式增长。

虽然全球市场火热，但国内的法律 科技 领域却一直处于不温不火的状态。甚至至今在中国法律 科技 领域里，仍只有华宇软件一家活跃的上市公司。不过，从华宇软件2020年第三季度财报可以看出，法律 科技 板块的订单正在迅速回暖，同比增长了59%。

“我近几年的案件基本上是通过网上实现的，比如在网上立案、交费、提交证据材料、证据交换、开庭辩论、质证、电子签名接收诉讼文书、调解协议、网上送达、网上阅卷和调卷等。”北京市东元律师事务所郭荣珍律师对「探客Tanker」说。

随着AI技术飞速发展，司法领域也逐渐开始顺应趋势，出现了AI侦查、AI法官等应用。但国内最早涉及法律 科技 领域的应该是“法律电商”——自2010年电商行业兴起后，出现了不少为企业提供法律咨询、合同草拟等服务的商家。

但由于法律服务的特殊性，法律电商逐渐式微。近几年，随着技术投资在政府行为中的占比越来越高，对于To G的AI公司来说，有望迎来订单的持续高增，且在信创领域爆发增长的同时，法律 科技 也愈发值得期待，AI正在不断拓展法律服务方式的新维度。

据「探客Tanker」了解，目前AI在司法中的创新实践不少，主要包括用来分析案情的算法模型、遍布城市角落的智能摄像头以及用于法庭审理的智能法官。随着智慧法院建设的不断深入，智慧诉讼服务已经成为人民法院诉讼服务的主要方式，这也让人们充分享受信息化带来的“数字红利”。

京师律师事务所的李升成律师对「探客Tanker」说：“对AI在司法领域的应用我非常看好，从最高院到民间律所也都在追求法律适用智能化，尤其在大数据应用方面。但是要完成替代，既没有法理依据，也会有极大道德风险。”

不过，AI在司法领域的应用虽广，但一直都没有“爆款”出现，虽然市场潜力巨大，但玩家们又没有找到可以迅速变现的商业模式。

2020年3月，曾经融资4亿多人民币的知名法律软件和律师事务所初创公司Atrium宣布倒闭，又给这个还没发展起来的新领域浇下了一盆冷水。这也迫使法律 科技 从业者和资方开始重新审视——“AI+司法”到底是泡沫，还是风口？

当AI技术不断渗入各行各业，就意味着在法律 科技 领域内，不止相关的法律服务公司在开辟这一新市场，就连 科技 巨头也纷纷入局想分得一块蛋糕。

其中，最为人们津津乐道的事情，就是阿里巴巴用AI技术仅花了1秒便完成600份合同审查，秒杀8位专业律师。

2019年，阿里达摩院推出“AI法官”研究成果，发表在了信息检索领域的顶级学术会议SIGIR官网。不止如此，2018年阿里巴巴还在杭州成立了为法院提供SaaS服务的共道 科技 。

与阿里巴巴看中技术研发不同，腾讯把重点放在了利用AI进行合同审查和电子签约上。 2017年，腾讯与快法务达成战略合作，为客户提供“法律电商”服务；2019年3月，腾讯还和老虎基金联合领投了电子合同服务平台法大大。

而京东则是在2018年9月就发布了基于其自研语音识别技术的法律机器人“法咚咚”。

据「探客Tanker」了解，法咚咚可以运用AI算法对法律问题进行智能分析，并且作出精准回答，同时可以主动向用户推送与提问相关的法律知识。此外，它还能通过不断的自主学习更新知识库，为用户提供更完善的服务。

从上述 科技 巨头的举措及相关应用来看，“AI+司法”似乎是大势所趋，而目前AI在司法领域的应用也囊括了智慧审判、智慧审管和司法大数据等几个方面，确实正在为司法领域提高工作效率。

2018年7月，浙江出现了首例AI破案的案件，6年来一直没抓获的非法“电鱼”犯罪嫌疑人被阿里云ET城市大脑发现了行踪，助力警方成功抓捕犯罪嫌疑人，这个涉案金额超过60万的案件终于告破了。不仅如此，2019年深圳南山警方还通过AI算法成功侦破了一起网络交友诈骗案。

除了作用于案件的侦破环节，AI也走进了法庭。

AI进入司法领域后，传统的线下法院立案、审理等环节都转向了线上。

在立案阶段，网上立案、交费不仅方便快捷，而且节省了需要去法院窗口等待的时间；在庭审阶段，一台笔记本、一部手机就可以随时随地实现开庭。

不难看出，对企业和个人来说，线上庭审的审理过程更加方便快捷，还可以节省诉讼成本。

“我一开始是非常抵触AI审理的，因为很多办公软件操作都不熟练，甚至不会用，浪费了大量时间做证据材料整理，证据的电子化。”郭荣珍律师对「探客Tanker」表示，她在初期接触AI审理时，其实心里是很排斥的，但如今也接受了这个行业发展趋势。

AI审判无疑在提升案件审理效率、减少办事环节等方面发挥了积极作用，但从现实情况来看，司法领域的智能升级还面临一些尚未解决的基础问题，包括智能化水平不高、各地数据信息尚未打通等等，而这其中更值得人们思考的问题是——在AI技术的运用中，如何兼顾情与法？

《法院信息化蓝皮书》指出，人工智能正在深刻地影响着司法审判领域，“人机合作”的审判模式或将成为常态。

“人机合作的审判模式可能会成为一种常态。但是在审判的过程中，人工智能起到的还是辅助的作用。特别是针对一些法律关系复杂的案件，人工智能可以快速的实现记录、检索和梳理。但对如何裁判、如何梳理案件焦点问题，还是需要法官自主完成的，这样才可以最大限度的保证案件裁判过程、裁判结果的公平公正。”郭荣珍律师告诉「探客Tanker」。

2020年初，新冠疫情期间，大量的在线诉讼服务确保了诉讼参与人和法院干警的 健康 与安全，同时推动了 社会 秩序的恢复。自2017年北京、杭州和广州的互联网法院陆续成立以来，AI在司法领域的应用已经取得了不少突出成绩。

“客观来说，AI应用在未来的司法实践中会越来越丰富，但从目前的技术来看，完全依赖AI进行审判也是不可取的，因为很多案件涉及到伦理和 情感 ，机器虽然客观，但很难具体事件具体分析。”李英杰对「探客Tanker」坦言。

未来，可能所有案件都可以通过网络以AI审理的方式来实现，但目前来看，案件事实清楚、法律关系简单的案件更适合。

“如果AI法官在技术上可行，那么作为一种民事案件争议双方预审（不具有）最终法律效力的方式，或许是一个可行性方向。”李升成律师对「探客Tanker」表示。

“如果打个比方的话，那就是你做一个AI预审，相当于你到医院看病，先做一个CT、心电图或脑电图，这些检查的报告单上也会做出一个大概的诊断结果，但它同时会注明——要以临床医生的诊断为准。这只是机器的诊断结果，是具有一定的参考意义。”李升成律师进一步解释说。

人工智能在司法领域的应用还处于起步阶段，未来随着技术的发展，AI算法会不断提升，AI能做的工作也会越来越多。因此，就需要我们构建完善的审查制度，对审理结果有异议的案件进行复核审理。

最终，“AI+司法”可能要做到的是——将 情感 价值与法律价值进行二元分割，把 情感 的问题交给人，把法律的问题交给机器人。

文中题图来自：摄图网，基于VRF协议。

人工智能（AI）基础：1、核心三要素——算力、算法、数据（三大基石）：

算法、算力、数据作为人工智能（AI）核心三要素，相互影响，相互支撑，在不同行业中形成了不一样的产业形态。随着算法的创新、算力的增强、数据资源的累积，传统基础设施将借此东风实现智能化升级，并有望推动经济发展全要素的智能化革新。让人类社会从信息化进入智能化。

（1）算力：

在AI技术当中，算力是算法和数据的基础设施，支撑着算法和数据，进而影响着AI的发展，算力的大小代表着对数据处理能力的强弱。

（2）算法：

算法是AI的背后“推手”。

AI算法是数据驱动型算法，是AI的推动力量。

（3）数据：

在AI技术当中，数据相当于AI算法的“饲料”。

机器学习中的监督学习和半监督学习都要用标注好的数据进行训练，由此催生了大量数据标注公司，它们将处于未经处理的初级数据，转换为机器可识别信息。只有经过大量的训练，覆盖尽可能多的各种场景才能得到一个良好的模型。

2、技术基础：

（1）文艺复兴后的人工神经网络。

人工神经网络是一种仿造神经元运作的函数演算，能接受外界资讯输入的刺激，且根据不同刺激影响的权重转换成输出的反应，或用以改变内部函数的权重结构，以适应不同环境的数学模型。

（2）靠巨量数据运作的机器学习。

科学家发现，要让机器有智慧，并不一定要真正赋予它思辩能力，可以大量阅读、储存资料并具有分辨的能力，就足以帮助人类工作。

（3）人工智慧的重要应用：自然语言处理。

自然语言处理的研究，是要让机器“理解”人类的语言，是人工智慧领域里的其中一项重要分支。

自然语言处理可先简单理解分为进、出计算机等两种：

其一是从人类到电脑──让电脑把人类的语言转换成程式可以处理的型式；

其二是从电脑回馈到人──把电脑所演算的成果转换成人类可以理解的语言表达出来。

AR增强现实：利用AI技术实现更准确的识别和跟踪物体

随着技术的发展，AR（增强现实）技术被广泛应用于不同领域，例如娱乐、教育、医疗等。使用AR技术时，最关键的部分就是识别和跟踪物体。AR中的物体跟踪通常会涉及到多种算法，例如二维标记、深度图像、SLAM等。这些算法的实现方式各不相同，但都需要考虑到物体的大小、形状、颜色和背景等因素。因此，这项任务一直以来都是AR技术研发中非常具有挑战性的部分。

近年来，人工智能（AI）技术的快速发展为AR技术的进一步优化提供了新的选择。AI技术可以通过数据的分析和学习，从而识别和分类图像中的物体。有很多研究也表明，在识别和跟踪物体方面，AI技术能够显著提高准确性和可靠性。

开发基于AI技术的AR物体识别和跟踪系统，需要考虑到以下几个方面：

首先，应该选择适合AR环境下物体识别和跟踪的AI算法。目前，业界主要使用的算法是基于深度卷积神经网络（DCNN）和循环神经网络（RNN）的方法。这些算法可以从大量的数据中提取物体的不同特征，例如颜色、边缘和纹理等，并且可以从中学习该物体的模式。因此，在选择算法时，需要考虑到AR物体的大小、形状、颜色和背景等因素，以获得更好的准确性和稳定性。

其次，需要为AI算法提供足够数量和高质量的数据。AR环境下的物体识别和跟踪需要大量的标注数据。这些数据可以是手动标注的，也可以是自动标注的。手动标注需要大量的时间和人力投入，但是能够获得更准确和可靠的数据。自动标注虽然快速、便捷，但是由于其局限性较大，因此需要经过一定的筛选和验证，确保数据的准确性和可靠性。

最后，对于AR物体的识别和跟踪，还需要考虑到系统的实时性和稳定性。AR技术通常需要在实时场景中实时运行，因此对于AI算法的选择和实现需要考虑到计算速度、内存占用等因素。同时，还需要考虑到系统的稳定性，防止数据误差和噪声的影响。

综上所述，利用AI技术来实现更准确的AR物体识别和跟踪是一项非常有前途的研究。尽管该技术还存在许多挑战，但相信随着技术的不断发展和完善，其能够为AR技术的发展和应用带来更大的推动力。