Fender CEO说翻唱早就是“模拟版AI”，整个吉他圈这次真的怒了

Fender 现任 CEO 爱德华·“巴德”·科尔（Edward “Bud” Cole）今年五月接受过英国媒体 T3 的一次采访，主题是 Telecaster 诞生七十五周年。采访里他顺带聊了几句 AI 和音乐，当时基本没激起水花。最近这段话被人翻了出来，在吉他玩家的圈子里迅速传开，然后炸了。

时机是这件事最要命的地方。就在不久前，Fender 刚给一批独立琴匠寄了律师函，主张自己对 Stratocaster 的琴身轮廓拥有版权，等于把整个手工吉他社群得罪了个遍。几位有影响力的吉他类 YouTuber 已经公开表态，以后不再买 Fender 的东西。风口浪尖上，老板这番关于 AI 的言论被挖出来，效果可想而知。

“翻唱一直是某种模拟版 AI”

科尔的基本立场是：AI 在音乐里根本不是新鲜事。他说，“我觉得只要有录制音乐存在，AI 就存在了。”在他看来，学吉他的第一道门槛是时间成本，第二道门槛是写歌，而 AI 能在第二道门槛上帮上忙。

“我其实认为，翻唱音乐长久以来就是一种模拟版的 AI。”——Fender CEO 巴德·科尔

他的意思是，还写不出自己的歌的人，可以先去弹偶像的作品。他拿自己举例：当年听 R.E.M.、U2、The Smiths、The Cure 听到腻，就想自己弹出来，于是学了吉他。这段本身没什么毛病，问题出在他接下来把这套逻辑推到了哪儿。

连乐队队友也被算成了“模拟 AI”

科尔说，刚开始尝试写歌的人还能依靠第二种“模拟版 AI”——你的乐队队友。你手里可能只有一段副歌或者一个 riff，鼓手和贝斯手往上加点东西，一首歌就成型了。而在他看来，AI 也能扮演这个角色。

“我真的认为，我们正处在一个临界点上，可以把人从翻来覆去弹那几首老翻唱里解放出来，让他们真正进入那种和乐队一起干活的状态。”

把人类队友和聊天机器人放在同一个功能位上，这句话让不少乐手直接破防。The Verge 的记者 Terrence O’Brien 写得很直接：如果你当面告诉自己的鼓手，他跟一个 AI 模型没什么区别，对方生气是完全合理的。

这套类比站不住的三个地方

把“人学翻唱”和“模型吃版权音乐”划等号，听上去顺，细想漏洞很大。

• 量级根本不是一回事。没有任何一个人能学完一个生成式音乐模型的训练集。以 Suno 为例，外界估计其训练素材是以百万首计的，这跟一个青少年翻弹几十首歌不属于同一种行为。
• 它抹掉了创作里成千上万个细小决定。写歌过程中，有的选择来自情绪反应，有的来自将错就错的意外，有的干脆是为了绕开自己的技术短板。这些决定加起来才构成一个人的辨识度，而不是一次 prompt 加一张数据点网络的输出。
• 身体性没法复制。被称作 Samurai Guitarist 的 Steve Onotera 提到一个细节：演奏者的身体条件，以及人必然会犯的那些微小失误，让任何人都无法完美复刻别人的演奏。恰恰是这种偶然性，大模型给不出来。

队友的例子同理。人身上带着自己那份独一无二的“训练数据”，那是人生经历、肌肉记忆和技术局限的混合物。你那个在大学修过爵士编曲、挑剔到不行的贝斯手，有品味也有直觉，这两样东西聊天机器人目前都拿不出来。

“跨过鸿沟成为写歌大师”，问题是谁在跨

采访后半段，科尔还说了一句更大的：“我相信 AI 会催生出一整代使用它的吉他手，帮他们连接其他音乐人、变得更高产，并跨过那道鸿沟，从写歌的学生变成写歌的大师。”

越来越多的研究指向相反的方向：过度依赖 AI 工具正在造成能力退化。让 AI 帮你想一个押韵、给一个形容疼痛的比喻，跟你自己反复练习写歌不是一码事。AI 没在婚礼当天被人放过鸽子，也没为一段前副歌的过渡熬到凌晨三点。写歌这件事，重复才是核心——行业里流传的说法是，你得先写一百首（或者一千首，或者一万首）烂歌，才可能写出一首好的。跨过那道鸿沟的过程本身，就是把烂歌一首一首写完。

真正刺眼的是那层双标

抛开 AI 的技术争论不谈，这件事在吉他社群引爆的更深层原因，是一种前后矛盾的姿态：公司这边正拿着 Stratocaster 的琴身轮廓去主张知识产权，追着小作坊琴匠发律师函；老板那边却把音乐人的作品轻描淡写成“可以被学习的素材”，还顺手把这套逻辑安到了生成模型头上。

Fender 至今没有对置评请求作出回应。对一家靠乐手信任吃饭七十五年的公司来说，这种沉默的代价可能比一次公关道歉更贵。