自2022年Open AI公司首次推出语言类大模型产品Chatgpt以来，全球AI行业迅速升温，AI的全民化向各个行业带来新的机遇与挑战。目前文字语言类大模型ChatGPT、音乐一站式人工智能Suno、音乐母带混音制作类人工智能产品Izotope、辅助编曲类人工智能产品Waves studioverse等对整个音乐行业形成冲击，近年上海音乐学院、中央音乐学院纷纷成立音乐人工智能专业以期适应新的时代到来。
2024年12月19日，为推动专业人才培养，拓宽专业教师视野并提升技能，更快促进音乐表演教师团队整体教学理念的更新以及课程体系深入创新，本专业围绕《声乐剧目排演》、《计算机音乐创编》、《即兴伴奏》、《录音技术》等课程、特邀请英国Queen Mary博士研究生石晋阶来我校进行的《AI时代下音乐表演专业的机遇与挑战》讲座与教师座谈会圆满完成。
在讲座中，石博士首先提及了传统音乐创作的过程，并对每个过程的职能、所需的技能、阶段划分进行了介绍。
石博士认为，其中AI技术目前比较成熟的阶段主要集中在消费阶段，通过大数据为每个听众筛选推荐歌曲，并以发展多年。而目前研究最火热的领域集中在初始创作阶段与后期制作阶段。而民间公司所研究的领域更集中于中间阶段。但除了消费阶段外目前AI能替代人工的能力有限，且认为无论AI如何发展，其根本目的是为了辅助人类作曲家或音乐创作者进行创作而非完全取代。
而后，石博士向本专业师生介绍了目前较为火热的音频AI类产品，并现场进行了演示。
石博士还介绍了他目前的研究中，音频类AI的分类，主要包括：音源分离类，自动混音类，自动编曲类等。认为其中大部分目前的处理效果并不尽如人意，各自也都面临着各自的挑战，并非短时间可以突破的。但换个角度，将AI技术应用在课程中，能极高的提升授课效率与授课效果。并向大家展示了目前主流的AI算法，包括：规则系统，机器学习系统，遗传算法系统，深度学习系统等，并进行了实例讲解。
讲座的最后，石博士结合目前AI的各项技术与可实现的功能提出，目前在AI风靡全球的时代下，音乐表演或是其它音乐专业需尽快做好准备，AI音频的大范围推广更多的会冲击到底层非专业音乐从业者的生活，而无法适应AI技术或AI工具的音乐厂商或学生，容易被替代。建议尽早的构建新型音乐学科，与新技术新时代共生发展。
