音樂
2026.08.08 (六)
音樂興發現｜AI從偵測走向透明：全球唱片產業啟動AI音樂標示計畫
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作者：袁永興
過去兩年來，AI 生成曲目大量湧入串流平台，其中許多內容的上傳目的，是為了進行詐欺、並稀釋支付給人類音樂人的版稅。Deezer 表示將下架被用來以不當方式灌高串流播放量的生成式 AI 歌曲、以及連續六個月以上未獲得任何播放的 AI 曲目。這股趨勢也促使唱片產業加強推動資訊透明化，美國唱片業協會 RIAA 與國際唱片業協會 IFPI目前正共同發起，包括錄音學院（Recording Academy）、SAG-AFTRA、Human Artistry Campaign、A2IM、WIN與IMPALA等組織支持的AI音樂標示制度，正式進入與Spotify、Apple Music等主流串流平台協商階段。這項倡議的核心是強調「透明揭露」（Transparency）。RIAA董事長Mitch Glazier指出，許多消費者並不排斥AI音樂，他們真正希望知道的是一首歌曲「有多少來自真人創作者，又有哪些部分由AI完成」，音樂創作者仍舊可以自由運用AI作為工具，但唯有透明，才能同時保障創作自由與消費者的知情權。
這項制度的設計基本上將音樂作品分爲兩類：第一類為「AI-generated」（AI生成），適用於整首歌曲完全由AI依文字提示創作，或主唱、人聲、主要樂器皆由AI生成；第二類為「AI-assisted」（AI輔助），代表作品主要仍由真人創作，但在部分流程中使用AI工具（如編曲、混音、音色設計）。視覺上，完全AI作品將以黑底白字「AI」標示，AI輔助作品則以白底小寫「ai」呈現。值得注意的是，目前註記標籤採「自願申報」原則，由創作者、藝人、唱片公司或發行商自行填寫，這項轉變的背景，是過去兩年產業策略的明顯演進。
AI從偵測走向透明：全球唱片產業啟動AI音樂標示計畫
音樂串流平台 Deezer 在今年7 月 21 日公布的數據，顯示完全由 AI 生成的音樂在今年 6 月首度占到其平台所有新上傳曲目的一半以上，平台每天收到將近 9 萬首完全由 AI 生成的曲目。Deezer 先前在今年 4 月曾公布該平台每天收到約 7.5 萬首 AI 曲目，很明顯地，AI 音樂上傳量持續升高且速度加劇。過去兩年來，AI 生成曲目大量湧入串流平台，其中許多內容的上傳目的，是為了進行詐欺、並稀釋支付給人類音樂人的版稅。Deezer 表示將下架被用來以不當方式灌高串流播放量的生成式 AI 歌曲、以及連續六個月以上未獲得任何播放的 AI 曲目。這股趨勢也促使唱片產業加強推動資訊透明化，美國唱片業協會 RIAA 與國際唱片業協會 IFPI目前正共同發起，包括錄音學院（Recording Academy）、SAG-AFTRA、Human Artistry Campaign、A2IM、WIN與IMPALA等組織支持的AI音樂標示制度，正式進入與Spotify、Apple Music等主流串流平台協商階段。這項倡議的核心是強調「透明揭露」（Transparency）。RIAA董事長Mitch Glazier指出，許多消費者並不排斥AI音樂，他們真正希望知道的是一首歌曲「有多少來自真人創作者，又有哪些部分由AI完成」，音樂創作者仍舊可以自由運用AI作為工具，但唯有透明，才能同時保障創作自由與消費者的知情權。
這項制度的設計基本上將音樂作品分爲兩類：第一類為「AI-generated」（AI生成），適用於整首歌曲完全由AI依文字提示創作，或主唱、人聲、主要樂器皆由AI生成；第二類為「AI-assisted」（AI輔助），代表作品主要仍由真人創作，但在部分流程中使用AI工具（如編曲、混音、音色設計）。視覺上，完全AI作品將以黑底白字「AI」標示，AI輔助作品則以白底小寫「ai」呈現。值得注意的是，目前註記標籤採「自願申報」原則，由創作者、藝人、唱片公司或發行商自行填寫，這項轉變的背景，是過去兩年產業策略的明顯演進。
2024–2025年間，Deezer建立全球首套平台層級AI偵測系統，每天收到近7.5萬首完全AI生成新歌，占新增內容超過44%，其中85%播放量來自詐欺性串流，已被排除版稅分配。Spotify移除超過7,500萬首垃圾內容，並對以AI虛擬人物為主的帳號暫停官方認證。TIDAL則停止對完全AI生成作品支付版稅，Qobuz則下架冒充真人或操控數據的作品。Apple Music則選擇另一路徑，要求唱片公司主動揭露而非平台自行偵測。2026年的關鍵變化，是從「AI偵測」（Detection）走向「AI來源管理」（Provenance）。數位媒體協會（DiMA）亦表態認同，希望AI資訊能透過DDEX等國際資料交換標準，從創作者一路傳遞至平台，建立可信的AI metadata，而非依賴平台偵測。
然而，這項看似簡單的標示改革，實際上隱含著複雜的制度挑戰與權力重構風險。因為若僅停留在「標籤」註明的象徵層面、而未能解決定義模糊、驗證缺失與生態公平等問題，這樣的透明制度可能流於形式，甚至無意間強化既有的不平等結構。目前最大的制度空白，就在於「如何界定AI參與程度」。一首歌若旋律與歌詞由真人完成，但鼓組、Bass、弦樂編寫、混音甚至人聲修飾皆由AI協助，究竟應歸類為AI-generated還是AI-assisted？而更深層的問題是：音樂創作本質上是整體性的，難以切割「主要真人」與「輔助AI」的比例跟界線。沒有量化門檻（例如AI生成與輔助的參與、其分野應在作品佔多少比例上定義？旋律與歌詞跟編曲製作權重如何界定？），這些分類標準很容易流於主觀。
這除了是技術問題，更是利益分配與權力問題。大規模唱片公司擁有資源，可輕易在AI輔助作品中混入足夠真人元素，維持「AI-assisted」輔助標籤以降低stigma（污名化）並佔得有利分潤；資源有限的獨立音樂人或直接使用生成式工具的創作者，則更容易被歸類為「AI-generated」。就像以前大家對「Auto-Tune」（自動調音/電腦修音）有負面印象一樣，很多人覺得「用了Auto-Tune的歌手就不夠會唱」、「是 cheating（作弊）」，只是後來大家都還是用了也習慣了，現在「AI-generated」很可能會繼承類似的負面觀感，而大公司有資源可以避開它，獨立創作者則挑戰變多。
然而，這項看似簡單的標示改革，實際上隱含著複雜的制度挑戰與權力重構風險。因為若僅停留在「標籤」註明的象徵層面、而未能解決定義模糊、驗證缺失與生態公平等問題，這樣的透明制度可能流於形式，甚至無意間強化既有的不平等結構。目前最大的制度空白，就在於「如何界定AI參與程度」。一首歌若旋律與歌詞由真人完成，但鼓組、Bass、弦樂編寫、混音甚至人聲修飾皆由AI協助，究竟應歸類為AI-generated還是AI-assisted？而更深層的問題是：音樂創作本質上是整體性的，難以切割「主要真人」與「輔助AI」的比例跟界線。沒有量化門檻（例如AI生成與輔助的參與、其分野應在作品佔多少比例上定義？旋律與歌詞跟編曲製作權重如何界定？），這些分類標準很容易流於主觀。
這除了是技術問題，更是利益分配與權力問題。大規模唱片公司擁有資源，可輕易在AI輔助作品中混入足夠真人元素，維持「AI-assisted」輔助標籤以降低stigma（污名化）並佔得有利分潤；資源有限的獨立音樂人或直接使用生成式工具的創作者，則更容易被歸類為「AI-generated」。就像以前大家對「Auto-Tune」（自動調音/電腦修音）有負面印象一樣，很多人覺得「用了Auto-Tune的歌手就不夠會唱」、「是 cheating（作弊）」，只是後來大家都還是用了也習慣了，現在「AI-generated」很可能會繼承類似的負面觀感，而大公司有資源可以避開它，獨立創作者則挑戰變多。
假使未來標籤註記影響演算法推薦、排行榜資格、版稅分配或藝人認證，分類標準的模糊性將成為新的守門人機制。歷史上，音樂產業曾歷經電子合成器、Auto-Tune、取樣等技術爭議，最終多被視為工具而非威脅；若這一次AI標示制度將之簡化為二元道德標籤，反而可能阻礙「人機協作」模式的正常演化。
此外，制度設計採自行申填揭露，缺乏第三方查核與監管機制，這是另一隱憂。藝人與廠牌有明顯動機「低報」AI使用，以避免被分潤降低、貼上負面標籤，進而影響曝光與商業價值；也可能「高報」製造話題或規避平台限制，缺乏抽查與爭議處理管道，更容易讓制度淪為「策略性透明」或「AI洗白」。參考其他產業經驗，食品有機標章或公平貿易認證若無嚴格驗證，同樣會出現造假或稀釋標準的問題。音樂創作的主觀性與協作性，使驗證難度更高，但這不應成為放棄驗證機制的理由。
此外，制度設計採自行申填揭露，缺乏第三方查核與監管機制，這是另一隱憂。藝人與廠牌有明顯動機「低報」AI使用，以避免被分潤降低、貼上負面標籤，進而影響曝光與商業價值；也可能「高報」製造話題或規避平台限制，缺乏抽查與爭議處理管道，更容易讓制度淪為「策略性透明」或「AI洗白」。參考其他產業經驗，食品有機標章或公平貿易認證若無嚴格驗證，同樣會出現造假或稀釋標準的問題。音樂創作的主觀性與協作性，使驗證難度更高，但這不應成為放棄驗證機制的理由。
這項AI音樂標示計畫制度，顯然還將影響音樂教育、產業政策與文化補助評估的現實挑戰。音樂系與流行音樂相關課程，應同步強化「AI工具使用」與「透明義務」雙軌教育，讓學生理解未來可能的合規責任，而非僅教技術操作。政府相關單位應積極參與DDEX等國際metadata標準的制定過程，並評估建立本地AI音樂使用指引或自行登記機制，以降低獨立藝人樂團與廠牌的合規成本。台灣可借此機會定位自身角色，例如在客語流行Hakka pop、獨立音樂或華語流行等領域，發展「人機協作」的在地實踐案例，並將透明標示轉化為競爭優勢。而涉及特定藝人聲音仿製（voice cloning）的授權問題，也比泛泛的AI參與程度更直接涉及權利與倫理。
這次AI音樂標示制度的提出，意味著音樂產業從「防堵AI」走向「與AI共存治理」的關鍵轉折。它把「資訊揭露」確立為新的產業基礎設施之一，這在概念層面具有重要象徵意義，有些類似食品標示或電影分級，重點不在禁止，而在讓市場在充分資訊下運作。然而，制度的成敗取決於後續執行細節，包括分類標準是否清晰可執行、驗證機制是否到位、是否能避免強化權力不平等、以及能否在保護既有創作者的同時不窒息創新實驗。對台灣音樂生態而言，這既是挑戰，也是參與全球標準制定的機會窗口，若能從在地視角提出務實建議，並在教育與政策層面同步準備，台灣有機會在這場治理轉型中找到自身位置，而非僅是被動接受全球規則。
這次AI音樂標示制度的提出，意味著音樂產業從「防堵AI」走向「與AI共存治理」的關鍵轉折。它把「資訊揭露」確立為新的產業基礎設施之一，這在概念層面具有重要象徵意義，有些類似食品標示或電影分級，重點不在禁止，而在讓市場在充分資訊下運作。然而，制度的成敗取決於後續執行細節，包括分類標準是否清晰可執行、驗證機制是否到位、是否能避免強化權力不平等、以及能否在保護既有創作者的同時不窒息創新實驗。對台灣音樂生態而言，這既是挑戰，也是參與全球標準制定的機會窗口，若能從在地視角提出務實建議，並在教育與政策層面同步準備，台灣有機會在這場治理轉型中找到自身位置，而非僅是被動接受全球規則。
