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AI 在音樂領域的歷史演進
起源可追溯至 1950 年代，當時第一批電腦科學家開始探索使用演算法來創作音樂的想法。這個時代的關鍵時刻是 1957 年由 Lejaren Hiller 和 Leonard Isaacson 創作的「Illiac Suite」，這是第一首由電腦產生的重要作品。探索 Musenet、Magenta 和 AI 音樂的起源
在 1980 年代，David Cope 的「音樂智慧實驗」（Experiments in Musical Intelligence，簡稱 EMI）計畫更進一步，分析古典作曲家如巴哈和莫札特的風格，製作出類似的作品。
今日音樂作曲中的 AI
2025 年，我們將會看到顯著進步的音樂作曲 AI 技術：
大學與研究中心在人工智能音樂創作的演進過程中扮演著重要的角色。例如，在加州大學聖地牙哥分校，由 Shlomo Dubnov 教授領導的團隊正致力於創造系統，以捕捉伴奏中的「隱性知識」或多首樂曲之間的互動。人工智能在現代音樂作曲中扮演什麼角色？
領先的音樂作曲 AI 系統包括 OpenAI 於 2019 年推出的 MuseNet，這是一個能夠產生跨越多種類型和不同樂器的複雜作曲的 AI 模型。這套系統建構在以不同音樂資料集訓練的深度神經網路之上，使其能融合各種風格、節奏，並產生和聲作品。探索 Musenet、Magenta 和 AI 音樂的起源
隨著生成式人工智能的進步，出現了能夠從簡單的文字描述創造出完整音樂作品（包括歌詞）的模型。在這個領域中，有兩個值得注意的網路應用程式，一個是 2023 年 12 月推出的 Suno AI，另一個是 2024 年 4 月推出的 Udio。音樂與人工智慧 - 維基百科
2025 年的其他流行樂器包括
- Boomy: 採用簡約的方式，讓沒有音樂經驗的使用者只需點幾下就能創作一首歌曲，並重新編曲。
- AIVA：專為個人或專業計畫中需要原創音樂的創作者、作曲家與音樂家所設計的作曲工具，專精於古典音樂、管弦樂與器樂。2025 年適合創作人的 10 種 AI 音樂產生器 | DigitalOcean
其中一個有趣的方面是合作方式：機器學習通常用來產生新的音樂片段或想法，再由人類作曲家結合成完整的作品。這項創新為藝術家提供了更容易取得的音樂製作方式，也讓更多藝術家得以進入這個產業。人工智能在音樂領域的未來：2025 年及之後的預測 | Empress
人工智能對音樂市場的影響
人工智能在音樂領域的市場發展迅速。預計到 2025 年，光是 Generative AI 就將達到 29.2 億美元，到 2033 年，音樂領域的 AI 市場預計將成長至 387 億美元。2025 年音樂產業 AI 統計資料：市場成長與趨勢
到 2025 年，AI 生成的音樂預計將為音樂產業帶來 17.2% 的收入增長。隨著越來越多的藝術家轉向使用 AI 來作曲、製作母帶和創作作品，這項技術正協助音樂家加快工作速度，並跳出框框思考。2025 年 AI 音樂統計數字 - 市場規模與趨勢
根據路透社的報導，到 2025 年，上傳至 Deezer 等平台的歌曲中已有約 18% 完全由 AI 生成，每天上傳的 AI 生成曲目超過 20,000 首。人工智能生成的音樂佔上傳至 Deezer 的所有曲目的 18% | 路透社
AI 在個人化聆聽中的應用
主要的音樂串流平台非常依賴人工智能演算法來了解使用者的喜好，並提供客製化的播放清單和建議。包括 Spotify、Apple Music 和 Amazon Music 在內的這些平台採用精密的 AI 模型來分析龐大的音樂庫和使用者活動資料，從而實現高度個人化的使用者體驗。探索 AI 和個人化在音樂串流中的角色 - CacheFly
音樂串流推薦系統中使用的主要 AI 技術包括
- 協同過濾：分析使用者的行為模式，建議類似使用者喜歡的曲目，確保相關且吸引人的內容。
- 基於內容的篩選：著重分析音樂元素的特性，例如類型、藝人和歌詞，以根據使用者的喜好向他們推薦相似的元素。適用於音樂串流推薦系統的 AI 技術 | SkillUpwards
音樂推薦引擎是根據使用者的聆聽習慣、喜好和其他因素，向他們推薦歌曲、專輯或藝人的系統。這些引擎使用演算法來分析使用者曾經播放、喜歡或跳過的音樂，以瞭解他們的音樂品味。透過處理這些資料，系統可以推薦使用者可能喜歡的新音樂。音樂推薦系統：串流平台如何使用 AI？
挑戰與道德問題
人類與 AI 所產生的作品之間的區別越來越模糊。在一次測試中，分辨人類與 AI 所產生歌曲能力的平均分只有 46%。對於某些類型的音樂，尤其是器樂類，聽眾錯的比猜的還要多。AI 也將來臨音樂領域 | 麻省理工科技評論
AI 技術引發重大疑慮。如果 AI 可以立即創造出一首「Charlie Puth 歌曲」，對於 Charlie Puth 本人或其他所有害怕被取代的有抱負的音樂人而言，這意味著什麼？是否應該允許 AI 公司在未經創作者允許的情況下對歌曲進行語言模型訓練？人工智能如何改變音樂 | TIME
到 2028 年，音樂創作人 23% 的收入可能面臨人工智能產生的風險，潛在損失將達到 5.19 億澳元。
許多音樂人已經在他們的工作中使用 AI，38% 的音樂人將 AI 融入他們的音樂中，54% 的音樂人認為 AI 可以幫助提升創造力。然而，65% 的音樂人認為 AI 的風險大於好處，82% 的音樂人擔心 AI 會威脅到他們靠音樂謀生的能力。2025 年 AI 音樂統計資料 - 市場規模與趨勢
比較 Spotify、Apple Music 和 Amazon Music
Spotify：個人化推薦的先驅
Spotify 透過精密的人工智能推薦系統，徹底改變了聆聽體驗。該平台使用協同過濾、自然語言處理 (NLP) 和音訊建模等技術，準確預測使用者的喜好。探索 AI 與個人化在音樂串流中的角色 - CacheFly
Spotify 依據演算法產生的播放清單，例如「Discover Weekly」和「Release Radar」，已成為業界的標竿。這些產品分析聆聽習慣、偏好甚至情境資訊，以創造個人化的音樂體驗。PR ON THE GO 音樂的 AI 革命：塑造串流時代
最近的一項創新是 Spotify 的 DJ AI，其目的是提供更加超個人化的音樂策劃體驗。這項競爭對手無法快速複製的功能，讓 Spotify 在市場上脫穎而出，並有可能顛覆串流音樂產業。PR ON THE GO 音樂的 AI 革命：塑造串流時代
Spotify 的 AI 方法不僅僅是簡單的推薦。該平台不僅使用機器學習來分析使用者的喜好，還會分析聆聽的情境，例如一天中的時間和可能的心情，以建立即時適應使用者需求的動態播放清單。AI 在音樂產業的應用 個人化音樂推薦 | MoldStud
Apple Music：透過 AI 增強人類關懷
Apple Music 採用混合的方式進行音樂個人化，結合人性化策展與 AI 演算法。該平台的「For You」區段依賴 AI 來提供量身訂做的音樂推薦，但 Apple 一直強調人性化在內容策劃中的重要性。探索 AI 與個人化在音樂串流中的角色 - CacheFly
Apple Music 的與眾不同之處在於它使用 AI 來分析聽歌習慣，以及使用者明確表示的喜好。當使用者表達對某首歌曲的喜好 (使用「love」按鈕)，這些資料會被用來進一步精進推薦。
Apple Music 的 AI 方法的一個範例是，系統會考慮收聽記錄和新增到曲庫的曲目，以建立自訂播放清單和建議。有時，它可能會向使用者介紹他們從未聽過的藝人，而在其他時候，它可能會推薦他們已經喜歡的團體的專輯。音樂推薦系統：串流平台如何使用 AI？
與其他競爭對手不同的是，Apple Music 將其人工智慧整合至 Siri 等 Apple 生態系統功能，讓使用者透過自然的語音指令控制音樂體驗，並接收情境化的推薦。
Amazon Music：與生態系統和智慧型裝置整合
Amazon Music 利用 Amazon 更廣泛的生態系統以及與 Alexa 的整合，提供獨特的 AI 式聆聽體驗。該平台不僅會根據聆聽記錄推薦音樂，還會考慮 Amazon 購物、透過 Alexa 表達的喜好以及與其他智慧型裝置的互動。
與其他領先平台一樣，Amazon Music 採用精密的 AI 模型來分析龐大的音樂庫和使用者活動資料，實現高度個人化的使用者體驗。探索 AI 與個人化在音樂串流中的角色 - CacheFly
Amazon Music 的獨特優勢在於與 Echo 裝置和語音助理 Alexa 的整合。這可讓使用者透過自然的語音互動來發現新的音樂，AI 包括模糊的要求，例如「Alexa，播放一些好聽的音樂讓我放鬆」或「Alexa，播放類似這首歌的音樂」。
Amazon Music 也使用 AI 來優化 Amazon 生態系統中不同裝置上的聆聽體驗，從 Echo 上的音訊品質到 Fire TV 或行動裝置上的情境建議。
人工智能方法的主要差異
- 自動化程度:
- Spotify：最大程度的自動化，以演算法驅動大部分的推薦
- Apple Music：混合方式，以人工智慧加強人性化照顧
- Amazon Music：與更廣泛的生態系統和語音助理的強大整合
- AI 焦點:
- Spotify：音樂發現與進階自訂功能
- Apple Music：推薦品質和與 Apple 生態系統的整合
- Amazon Music：與智慧型裝置和語音控制整合
- 獨特的創新:
- Spotify：DJ AI、進階音訊分析
- Apple Music：與 Siri 整合、AI 支援編輯策劃
- Amazon Music：與 Alexa 整合，智慧型裝置上的情境推薦
客製化的未來
擴增實境 (AR) 和虛擬實境 (VR) 技術正逐漸成為音樂體驗的新領域。這些技術不僅為藝術家創造了額外的收入來源，也透過虛擬音樂會促進了慈善活動。隨著蘋果等大型科技公司的大量投資，AR 和 VR 市場預計將大幅成長，徹底改變現場音樂體驗。PR ON THE GO 音樂的 AI 革命：塑造串流時代
預計到 2025 年，社交媒體將超越傳統串流服務，成為音樂產業的主要收入來源。在 Meta、TikTok 和 Snap 等平台日益增長的影響力推動下，這種變化標誌著音樂領域的深刻轉變。人工智能在音樂領域的未來：2025 年及之後的預測 | Empress
串流音樂使用者常見問題
有關 AI 和客製化的問題
問：串流應用程式中的客製化推薦到底是如何運作的？
答：串流服務使用人工智慧演算法分析您的聆聽習慣、喜好、跳過曲目，甚至您聆聽每首曲目的時間。他們會將這些資料與與您品味相似的使用者的資料結合（協同過濾），並分析曲目的音樂特性（例如節奏、音高、樂器），以建議您可能會喜歡的音樂。
問：串流平台會聆聽我的對話來推薦音樂嗎？
答：不，主要的串流平台不會聆聽您的對話。推薦是基於您的收聽資料、與平台的互動，以及在某些情況下，您自願分享的人口統計資料和偏好。當一個平台似乎「聆聽」了您的對話時，更有可能是演算法偵測到符合您最近興趣的聆聽模式或互動。預測您的行為並不需要「聆聽」您。
問：為什麼有時候我會收到與我的品味毫無關係的推薦？
答：推薦演算法會平衡「相關性」（推薦與您已經在聽的音樂類似的音樂）與「發現」（介紹您新的音樂類型或藝術家）。有些看似隨機的推薦可能是演算法嘗試擴大您的音樂視野或測試新的興趣領域。此外，演算法有時會誤解您的聆聽模式，尤其是當您與其他人分享您的帳戶時。
有關隱私權和資料的問題
問：串流服務會將我的收聽資料賣給其他公司嗎？
答：一般而言，主要的串流平台不會直接將您的個人資料出售給其他公司。但是，他們可能會使用彙總和匿名化的資料，用於廣告或合作目的。每個平台都有自己的隱私權政策，說明如何使用您的資料。我們建議您閱讀並瞭解這些政策，以瞭解您的資訊是如何處理的。
問：我可以阻止我的聆聽資料用於推薦嗎？
答：大多數平台都提供限制資料收集或客製化的選項。您通常可以在服務的隱私權或帳戶部分找到這些設定。但是，限制資料收集可能會大幅降低推薦和其他個人化功能的品質。有些平台也提供隱私或隱身聆聽模式，不會影響您的推薦檔案。
有關 AI 在音樂方面的問題
問：我在串流平台上聽到的音樂是由 AI 製作的嗎？
答：串流平台上越來越多的音樂其實是由人工智能產生的。根據 Deezer 最近的一份報告，上傳到他們平台的所有歌曲中，約有 18% 完全由 AI 製作，每天上傳的 AI 製作曲目超過 20,000 首。AI 生成的音樂佔上傳至 Deezer |路透社的所有曲目的 18%然而，大多數主流音樂仍然是由人類藝術家創作的。有些平台正在實施工具來識別和管理 AI 產生的內容，讓使用者可以選擇是否將其納入推薦中。
問：我如何知道一首歌是由 AI 還是人類創作的？
答：區分人工智能與人類創作的音樂正變得越來越困難。在一項測試中，人們在嘗試正確辨識一首歌的來源時，平均得分只有 46%。對於某些音樂類型，尤其是器樂類型，聽眾錯誤的頻率比他們猜測的還要高。AI 也將來臨音樂 | 麻省理工科技評論一些平台開始標示 AI 產生的內容，但這種做法尚未普及。
問：AI 會取代人類音樂家嗎？
答：雖然人工智慧在音樂創作中扮演越來越重要的角色，38% 的音樂家已將人工智慧融入他們的工作中，但大多數專家都同意，人工智慧最好是作為一種合作工具，而非取代人類音樂家。54% 的音樂人相信 AI 能協助創作，不過 65% 的音樂人認為風險大於好處。2025 年AI音樂統計資料 - 市場規模與趨勢AI 在產生想法、自動化技術流程和擴大創作可能性等任務上表現優異，但仍缺乏人類音樂家為音樂創作所帶來的藝術意圖、情感和文化背景。
簡短但誠實的答案：是的，也許吧。
有關串流的實用問題
問：哪個串流平台有最佳推薦？
答：推薦的「最佳」平台取決於您的個人喜好。Spotify 通常被認為是演算法推薦和音樂發現的領導者。Apple Music 則因其人工與演算法策劃的平衡而備受稱讚。Amazon Music 在與智慧型家庭裝置整合方面表現優異。許多使用者發現，使用免費試用版嘗試不同的平台，看看哪個最符合他們的品味和聆聽習慣，是非常有用的。
問：如何改善我收到的建議？
答：為了獲得更好的推薦，請積極與平台互動：指出您喜歡（或不喜歡）的曲目、建立主題播放清單、追蹤您感興趣的藝人，以及跳過您不感興趣的曲目（如果您不想給演算法太多回饋，也可以不跳過，由您決定）。在許多平台上，您也可以對推薦提供直接回饋，指出建議是否有幫助。您提供給系統的資訊越多，隨著時間的推移，推薦就會越準確。
問：為什麼有時儘管有推薦，我還是會聽相同的歌曲？
答：這種現象有時稱為「過濾泡沫」，當推薦演算法傾向於向您推薦與您已消費的內容越來越相似的內容時，就會發生這種現象。若要發現新的音樂，請嘗試使用特定的音樂發現功能、收聽以您通常不聽的音樂類型為基礎的電台，或是手動探索新發佈的音樂和精心挑選的播放清單。有些平台也提供設定功能，讓您可以調整推薦內容的熟悉與新奇程度。
問：AI 可以幫我找到適合特定活動或情緒的音樂嗎？
答：沒錯。現代的串流平台不僅使用 AI 來分析您的音樂品味，還能了解哪些類型的音樂最適合不同的活動或情緒。Spotify、Apple Music 和 Amazon Music 都會針對訓練、學習、放鬆或派對等情況提供特定的播放清單。有些應用程式也允許您直接指定目前的心情或活動，以接收更貼近情境的推薦。
問：我從串流平台收到的「音訊光環」或「包裹」是什麼？
答：Spotify Wrapped 或 Audio Auras 等功能是人工智慧所產生的特定期間 (通常是一年) 內您聆聽習慣的總結。這些工具使用先進的演算法，不僅能分析您聽得最多的歌手或歌曲，還能分析更微妙的模式，例如您最喜愛的音樂的種類、能量或情感。這些摘要提供您對音樂品味的有趣見解，並經常揭示您可能未察覺的趨勢。
