近年來，人工智慧這股風潮吹進音樂產業，從創作到聆聽體驗都帶來不少變化，生成式 AI 不僅能幫音樂人作曲、編曲，還能分析聽眾喜好打造個人化歌單，甚至改變整個產業的商業模式。不過，這股技術浪潮也帶來了不少爭議，有人看好它能讓音樂更普及，有人卻擔心它會搶走音樂人的飯碗，甚至威脅到創作的靈魂。
而環球音樂所說的「串流 2.0」，也代表這些大唱片公司認為串流的商業模式有需要被重新定義、才有辦法突破到新興市場。
AI如何翻轉音樂創作與製作
AI 的作曲技術已經成熟到能自己寫出一首完整的歌，從旋律到歌詞一手包辦。像 Suno AI 就是這樣的工具，只要輸入簡單的文字指令，就能生成不同風格的音樂，能讓不懂樂理、不會樂器的人也能輕鬆創作，使這些創作門檻大幅降低，過去兩、三年有多款類似的音樂生成模型問世。Suno AI 的執行長 Mikey Shulman 在 Podcast 中提到，他們的目標不是只讓現有創作者效率提高 10%，而是讓 10 億人都能享受創作樂趣。他甚至直言：「現在做音樂其實不太有趣，需要花很多時間練習，還得精通樂器或製作軟體。」他認為 AI 能解放創作門檻，讓音樂從專業領域走向全民參與。
不過，Shulman 的言論也引發反彈，他說大多數人不喜歡音樂的創作過程，因為創作太辛苦，這樣的言論被批評為誤解了音樂的本質。音樂是人類自古以來的表達方式，小孩還不會說話時就會拍手敲東西，對許多音樂人來說，學習樂器、慢慢進步的過程正是創作的魅力所在，AI 快速生成反而可能抹去這種成就感。
除了作曲，AI 在編曲、混音和母帶處理也大顯身手。傳統製作耗時又燒錢，但 AI 工具能自動分析音軌、建議混音參數，甚至分離人聲和樂器，讓重新混音變得超簡單。還有線上母帶服務，只要上傳檔案，AI 就能搞定均衡、壓縮等後期處理，成品媲美專業水準。這種技術讓獨立音樂人不用砸大錢進錄音室，也能做出高品質作品，AI 正把音樂製作變得更資料導向、自動化，未來音樂人的技能可能不只靠靈感，還得懂得跟 AI 合作。
但也有創作者持反對意見，這種自動化可能讓音樂失去人性。六度入圍葛萊美獎的音樂人 Steven Wilson 曾在接受採訪時說，他創作時追求的是驚喜和不可預測性，而 AI 生成的東西往往太泛泛、太老套，對他幫助不大。他坦言自己沒在最新專輯使用 AI 創作，但曾在聖誕單曲試過使用 ChatGPT 寫詞，結果 99% 都很糟，只 1% 能用，AI 創作雖然快速，卻不一定能滿足追求獨創性的藝術家。
還有人指出，如果平台一旦大力推廣個人化混音或人聲替換，便會加劇深偽素材的橫行。Sony 就曾透露，他們曾經要求下架多達 75,000 首 AI 深偽曲目，不乏模仿知名歌手聲線或直接挪用受保護歌曲的案例。有法律專家警告，若缺乏完善的版權機制，創作者恐難以辨別自身作品被何時何地用於 AI 訓練，導致授權收入與法律保障都無從落實。
▲ AI 創作成為音樂產業可見部分。
AI 智慧推薦抓住聽眾的心
串流平台與 AI 最有關的技術就是個人化推薦：Spotify 和 YouTube Music 靠機器學習分析你的聽歌紀錄，精準推送你可能喜歡的歌──Spotify 每週更新的推薦歌單、Daily Mix 還有歌曲電台服務深受歡迎，很多人的日常音樂都是靠 AI 選出：這種技術不只提升聽眾的平台黏著度，還提高了訂閱者的滿意度，成為串流歌曲競爭的殺手鐧服務──Spotify 早從創立時就用 AI 打造各種推薦服務，還推出能夠符合兩人喜好的「混合歌單」，利用各種服務與推薦、想辦法創造出聽到新歌的體驗。
串流平台對 AI 技術的應用則帶來巨大的商業價值，Spotify 在 2024 年第四季的月活躍用戶已達 6.75 億，付費訂閱用戶也突破 2.6 億，官方明確表示 AI 推薦系統是吸引、留住用戶的重要關鍵。各類智慧播放清單、加上每天客製化生成的 Daily Mix 功能，都讓聽眾更容易接觸到平常不會聽的歌，進而增加新曲發現的可能性。透過此類功能獲益的不僅是聽眾，一些獨立音樂人也靠演算法推薦，成功在短時間內累積大量粉絲。
除了靜態推薦，AI DJ 是串流平台的新技術亮點：它能根據你的聽歌習慣自動串流音樂，還用擬真語音介紹歌曲、講藝人故事，甚至提醒你上次聽這首歌是什麼時候。用戶一點按鈕就能享受專屬音樂節目，還能利用意見回饋調整風格，從「靜態推薦」進化到「動態主持」，讓串流體驗更人性化。Spotify 在還能用類似 ChatGPT 的介面讓你描述想要的歌單，比如「讀〈魔戒〉時的背景音樂」，會讓 AI 推薦給你混搭了電影配樂和重金屬的歌單，這點可以說相當有意思，但可惜的是，這些功能台灣都尚未推出。
▲ Spotify 的 AI DJ 介紹。
進階訂閱模式的串流 2.0
為了能夠擴大音樂串流市場，環球音樂高層曾提出「串流 2.0」的概念策略，強調需要擴大音樂市場、提高用戶平均付費金額，並以「歌手為中心」的原則重新調整收益分配。該公司認為，若未來付費用戶數可在 2028 年突破 10 億，整個產業或許能從只是提供巨大音樂庫的形式，轉型為更多元的高階訂閱、個人化服務（有點類似 YouTube 的訂閱功能），進而提升整體營收。支援此構想的人相信，目前的單純訂閱模式在某些市場已近飽和，必須走向更多階層的方案，例如推出針對「超級粉絲」的高價位内容，以挖掘更深層的商業價值。這些訂閱方案可能包括限量珍藏版音源、專屬演唱會線上直播、虛擬互動體驗等。
然而，所謂串流 2.0 可能衍生的後果也跟現在雷同。在既有分潤模式下，大量的 AI 作品可能稀釋整體收益，使得中小型音樂人更難被聽到、更遑論訂閱。換句話說，在傳統的音樂全球化環境下，小型或獨立歌手就已經很難被聽見，到最後這些串流 2.0 的訂閱服務同樣會被像泰勒絲這樣的大歌手占據，也就是所謂的「串流 2.0」更像大公司提出要提升收益的辦法，而不是為了歌手本身。
AI 守護版權、但也破壞了版權
但 AI 也並非沒貢獻守護版權，像 YouTube 的 Content ID 系統能掃描音訊，找出侵權音樂並讓版權方主張權利。之前還曾發生過匿名創作者用 AI 合成歌手聲音上傳平台的案件，最後被唱片公司要求下架。
這些事件讓平台不得不靠 AI 加強監控，杜絕未經授權的 AI 生成內容，大型唱片公司同樣展開大規模的 AI 深偽檢索行動，以防止旗下歌手被大肆模仿或合成。有些公司主張僅靠人工團隊尋找並下架內容，效果有限，因為網路上的 AI 翻唱與仿冒作品更新速度極快，而且常借助不同平台反覆上架。儘管官方持續與 AI 開發者協商合法授權模式，若政府立場傾向允許 AI 自由爬取音樂資料，業界擔心恐會衍生更多侵犯行為與市場混亂。
英國政府近來曾提議，允許 AI 開發者在取得某些豁免的情況下，可自由擷取受著作權保護的作品做為訓練資料，引發巨大爭議。有律師認為此舉可能違反了現行國際公約對於創作者權益的基本保護，且執行面上也難以判定何為合法授權。音樂界和其他創意產業紛紛發起連署，希望確保著作財產權不會因此受損。然而，支持此政策的人則強調，若過度嚴格限制 AI 的訓練來源，可能讓英國在全球 AI 競爭中落後，雖然看來早就落後了。
其實 AI 生成的音樂讓版權變成一大難題：現行法律大多只保護人類創作的作品，但由於 AI 本身不具備法人格，所以純 AI 音樂以法律來說比較可能偏向不具版權、或者變成公有領域。但實際上，很多作品是人跟 AI 一起做的，例如用 AI 生成旋律再加工，這要怎麼計算貢獻比例就很模糊，這種不確定性可能讓未來授權和商用風險大增，KISS 貝斯手 Gene Simmons 受訪談到：「如果 AI 用我的聲音寫新歌，版權歸誰？我嗎？還是因為聽起來像我？」他認為這是全新領域，法律還遠遠跟不上。
AI 音樂也讓版稅分配更複雜，如果一首歌用 AI 協助創作，版稅該分給程式開發者還是模型提供商和創作者？如果 AI 模仿某歌手聲線，原歌手該不該拿錢？有些音樂人優先跟上這趨勢，如開發自己 AI 聲音平台，授權別人用並分享版稅。但更多人擔心 AI 會搶走收入，而音樂圈對此意見兩極：有人怕 AI 削弱人類價值、有人則覺得把它當工具用好。2024 年初，超過 1,000 名英國歌手音樂家推出一張抗議專輯〈Is This What We Want?〉，此專輯主要是錄製「錄音室的沉沒」，反對政府讓 AI 免費用版權音樂訓練，反應收益被侵蝕的恐懼。
未來的實踐與想像
要真正落實 AI 創作的版權管理並非易事：AI 技術發展極快，版權法在多數地方仍停留於傳統定義，需要公部門與私部門協商出新的規則，包括如何區分 AI 生成與原創音樂、如何判定深偽聲線的侵權程度、要如何對抗 AI 製造的假串流流量，以及在全球範圍內同步落實保護版權的手段。應對是否會成為標準，取決於產業巨頭間能否結盟、並聯手約束黑市 AI 內容。同時，一旦串流平台達成了全球性的合作機制，或許能在技術上偵測仿冒音源並要求版權認證，藉此減少市場混亂。
眼前的 AI 音樂戰場仍不斷擴大，串流平台和唱片公司面臨的是既要保障創作人利益、又不能在技術大潮中被排擠的局面。但現實考量卻在提醒人們：若無法有效管控 AI 深偽與合理確立法規，這場革新有可能帶來市場秩序的混沌。隨著三大唱片公司接連表達對 AI 內容的警戒，或許未來在上架審核、交易授權上都會更加謹慎，創作者同時也得衡量自己是否能利用 AI 提高產量或擴大創作版圖。
（首圖來源：Unsplash）
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