### [Fender CEO说翻唱早就是“模拟版AI”，整个吉他圈这次真的怒了](https://www.willai.cc/article/4835)

**Published:** 2026-08-03T02:34:14

**Author:** hiyoho

**Excerpt:** 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

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。

![Fender CEO Bud Cole](https://platform.theverge.com/wp-content/uploads/sites/2/2026/08/gettyimages-1259130896.jpg?quality=90&strip=all&w=1200)

Fender CEO 爱德华·“巴德”·科尔，2023年摄于日本｜图片：Jun Sato/WireImage（The Verge）

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。

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📎 原文来源：[Fender’s CEO seems to think your bandmates are just analog AI — The Verge / Terrence O’Brien](https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/974265/fender-ceo-bud-cole-ai-music)

**Tags:** AI, AI技术, AI版权, AI训练数据, AI音乐, 内容创作

**Categories:** AI资讯

**Comments:** 

**PRFKY42165:** 更让我在意的是律师函那条线。一边说琴身轮廓是我的知识产权谁都不许碰，一边说音乐人的作品是可以拿来学习的素材，这两句话是同一家公司说出来的。乐手对品牌的感情本来就靠这点体面撑着。

**MWTAH51627:** 翻唱和训练集这个类比最搞笑的地方在于，你翻弹一首歌是要花几十上百个小时把手练出来的，模型吃一首歌只要几毫秒。前者是把别人的东西变成自己身体的一部分，后者是把别人的东西变成参数里的一小格权重，这中间隔的不是程度问题。



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