文 | 易隽泳

有科技乐观派断言：三五年内，AI将取代绝大多数文字工作者，音乐学者亦不能幸免。对此，我的回答是：它取代不了人类。不是技术不能，而是学科不许。因为民族音乐学的知识生产，从来不在论文里，而在田野的温度中。

2022年以来，ChatGPT、DeepSeek等大模型生成式人工智能的爆发，确实让音乐学专业的我们倍感压力。AI能秒速生成文献综述，能模仿学术话语搭建论文框架，甚至能在几秒钟内完成一个研究者需要数周才能梳理清楚的资料整理。面对这种“降维打击”，要说从未焦虑，那是假话。直到几次深入田野的采风经历，让我重新理解了音乐学研究的本质。当我在偏远山村记录一位老歌手的即兴演唱，当我在访谈中看到传承人谈及祖辈曲目时眼眶的湿润，我意识到：论文写作从来不只是知识整理，而是带着体温的对话。而这恰恰是AI无法跨越的鸿沟。人是“知、情、意”的统一体。采风过程中，研究者与受访者之间的情感共鸣、对音乐文化背后的精神感悟，以及学科“以人为本”的核心属性，构成无法被数字算法复制的学术灵魂。

民族音乐学的研究对象从来不是静态的乐谱，而是活态的音乐文化。从表层来看，在田野中获取课题相关的知识信息，比如音乐形态、历史脉络、社会功能等，AI确实可以胜任，甚至比人做得更快更全面。但研究不止于此。在与受访者的真实互动中，感受他们对音乐的情感依恋、对文化传承的坚守——这种情感共鸣是研究者形成自身学术判断和态度的基石。就像我在田野中记录一首濒临失传的盲人说唱曲本时，那些音调背后浮现的不仅仅是单纯的音符结构，而是演唱者多年来在困苦生活中凝结的生命体验与生存智慧。AI可以精准分析某个音符的时值和力度变化，但它永远无法理解那个细微的停顿里藏着什么，那一声沉重的咬字经历了怎样的岁月——那是一个人在苦难中活过的痕迹。

这便触及民族音乐学的核心方法论——主体间性（intersubjectivity）。主体间性原为现象学与哲学中的概念，指多个主体之间通过互动、理解和共享意义形成的交互关系。在音乐学领域，它打破了传统“主客二分”的认识框架，即研究者是主体、音乐作品是客体、研究对象是被动“材料”，将音乐视为不同主体之间“对话”与“意义共建”的过程。具体到田野工作中，研究者不是中立的“记录仪”，而是在与受访者的双向互动中共同生成意义。我感受到的那份情感共鸣，并非研究之外的多余情绪，而是理解音乐文化不可或缺的认识通道——因为音乐的意义本就诞生于这种“人与人”的真实交往之中。

从这个视角来看，AI的局限就变得清晰了：它没有“主体”可言。AI无法成为田野对话中的任何一方，它不具备社会属性，没有属于自己的生命经验，无法在与他者的互动中产生共情。我之所以能领悟那段盲人说唱中放慢速度的深意，是因为对方是一个活生生的、拥有自己的情感与记忆的“人”，能够与另一个“人”的生命经验发生共振。而AI能处理的，只是已经被符号化的“信息”。它能看到速度变化的数据，却永远无法体会那个变化背后的苦难与坚韧。

从学科的本质来看，音乐学属于人文学科，其核心是“人”而非“信息”。研究的主体与客体都是有血有肉的人，必须站在人本位上去思考。研究者的主观体验、文化背景、情感投射本身就构成研究的重要部分。理解需要“共情”而非“计算”。AI不具备社会属性，无法换位思考，无法感知他者文化中的信仰、尊严与认同。同时，学术的价值在于“领悟”而非“归纳”。真正的学术洞见往往诞生于田野中的某个感动瞬间，这种灵光无法通过概率预测获得。

当然，我并非主张摒弃AI。它在文献检索、跨语种翻译、基础资料整理上的价值毋庸置疑。但我们必须分清主次：AI是助手，不是主体；是工具，不是作者。

未来的音乐学学者，应当善用AI的便捷，但更要珍视只有人类才具备的能力——走入田野，用心倾听，用情感共鸣写下有温度的文字。因为说到底，我们研究的不是音符，而是唱出音符的人；我们传承的不是知识，而是那份让文化得以延续的深情。这，才是我们面对技术时代最坚实的底气。

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原文：音乐周报