音樂
2025.09.19 (五)
音樂興發現｜AI vs. 智慧工人：音樂創作的革命性轉變
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作者：袁永興
包括NVIDIA資深解決方案架構協理康勝閔（aka Eric）、十月科技文創OCT AI總監周佳佑，以及Koup Music和Kopi Su Studio創辦人Kartini Ludwig參與了這場座談。在AI技術迅猛發展的時代，音樂創作正經歷一場深刻變革的過程中，三位專家從AI如何加速音樂生產、內容數量急遽膨脹帶來的挑戰，到AI是否會取代人類創作者、再到A&R思維的戰略價值，最終強調創作主體性的核心地位，他們的觀點揭示出音樂創作正進入一個全新的臨界點，AI不只是工具，而是正在塑造產業分工與價值鏈的關鍵變因。
首先AI發展加速音樂生產，從便利急速到內容擴張的這一段路，「同質化危機」首當其衝。與會者一致認同AI技術正推動音樂產業進入一個高速生產時代，傳統音樂創作需要的時間、靈感捕捉、作曲編曲到混音，每一步都仰賴人類的耐心精磨與打造技巧。但如今，AI工具如Udio、Suno或MusicGen，能夠在幾秒鐘內生成完整的音樂片段，甚至根據用戶輸入的文字描述產生旋律、和聲和節奏。這不僅降低了創作門檻，讓更多業餘愛好者能夠參與，也讓專業音樂人更高效地落實想法、執行到位。但也就是這樣的便利性，市場上音樂內容大量湧入，導致極度飽和的環境。Spotify或Apple Music等平台原本每天上傳的歌曲數量已經達到驚人的規模，AI的介入更是放大了這一現象。許多AI模型基於大量現有數據訓練，生成的音樂往往容易落入流行模板的陷阱。這種同質化不僅稀釋了音樂的獨特性，現在它們像快時尚大量生產，創作者必須面對更激烈的競爭。
AI vs. 智慧工人：音樂創作的革命性轉變
生成式AI帶來的震撼，正在改寫音樂產業的遊戲規則。過去需要錄音室、樂手、製作團隊的環節，如今在AI的協助下，幾秒鐘就能生成旋律或編曲，讓人人都能成為音樂人。只是當音樂生產被加速、內容通膨乃至不再稀缺，真正的挑戰來到抓住人們的聽覺注意力。在2025 TMEX Forum國際論壇的這場「AI vs.智慧工人？AI時代下的音樂創作」不僅捕捉了這場變革的核心衝突，還點出了人類創作者（或者說是智慧工人）與AI人工智慧之間的微妙關係。包括NVIDIA資深解決方案架構協理康勝閔（aka Eric）、十月科技文創OCT AI總監周佳佑，以及Koup Music和Kopi Su Studio創辦人Kartini Ludwig參與了這場座談。在AI技術迅猛發展的時代，音樂創作正經歷一場深刻變革的過程中，三位專家從AI如何加速音樂生產、內容數量急遽膨脹帶來的挑戰，到AI是否會取代人類創作者、再到A&R思維的戰略價值，最終強調創作主體性的核心地位，他們的觀點揭示出音樂創作正進入一個全新的臨界點，AI不只是工具，而是正在塑造產業分工與價值鏈的關鍵變因。
首先AI發展加速音樂生產，從便利急速到內容擴張的這一段路，「同質化危機」首當其衝。與會者一致認同AI技術正推動音樂產業進入一個高速生產時代，傳統音樂創作需要的時間、靈感捕捉、作曲編曲到混音，每一步都仰賴人類的耐心精磨與打造技巧。但如今，AI工具如Udio、Suno或MusicGen，能夠在幾秒鐘內生成完整的音樂片段，甚至根據用戶輸入的文字描述產生旋律、和聲和節奏。這不僅降低了創作門檻，讓更多業餘愛好者能夠參與，也讓專業音樂人更高效地落實想法、執行到位。但也就是這樣的便利性，市場上音樂內容大量湧入，導致極度飽和的環境。Spotify或Apple Music等平台原本每天上傳的歌曲數量已經達到驚人的規模，AI的介入更是放大了這一現象。許多AI模型基於大量現有數據訓練，生成的音樂往往容易落入流行模板的陷阱。這種同質化不僅稀釋了音樂的獨特性，現在它們像快時尚大量生產，創作者必須面對更激烈的競爭。
Kartini Ludwig
Kartini Ludwig 觀察到，市場上快速生成的音樂往往缺乏差異化，「如何被聽見」反而成為更困難的課題。她認為，未來的發展方向將聚焦於客製化與獨特性，透過Fine-tuning（微調），創作者能訓練出專屬模型，讓AI不僅生成一般好聽的旋律，還要能夠延伸出屬於藝人的獨有風格。換句話說，AI將從「大眾化工具」進化為「專屬化助手」。這不僅是技術層面的進步，更是回應市場需求的策略。Kartini Ludwig表示她的Koup Music平台正展示了AI與人類協作，他們的產品核心之一正是model builder與marketplace機制，用戶可微調模型，協助發揮創意而非取代人類。藝人常用AI探索新風格，最終產出仍回到藝人的決定，這種合作方式提升效率並帶來靈感，更說明人類的直覺、經驗和文化體悟無可取代。
這種轉變也意味著音樂創作的競爭從品質與資源，轉向獨特思維與關注度。過去，擁有昂貴錄音設備或專業團隊的音樂人佔優勢；現在，AI普及且優化了工具，但也放大了思維的差異。創作者需要思考：如何在AI輔助下，注入與眾不同的個人視角？一位創作歌手可能使用AI生成背景音樂，但最終的歌詞和演唱必須體現獨特的生命經歷，否則，作品將淹沒在海量內容中，無法吸引聽眾的長期關注。這一點在社群時代尤為明顯，TikTok或Instagram上的短音樂片段，如果缺乏獨特性，很容易被演算法忽略。
說到演算法，下一道關卡更為艱鉅、也引發另一個核心疑問：AI會取代創作者嗎？NVIDIA資深解決方案架構協理康勝閔的答案是否定的、但伴隨著深刻的反思。他指出，AI的價值在於加速工序、協助構思落實，但「創作者本身的主體性才是最關鍵的資產」。NVIDIA作為AI硬體領導者，見證了無數應用案例，他舉例說明AI如何幫助音樂人克服創作瓶頸。只是工具再強大，也無法取代人類的情感、文化背景與價值觀。他進一步強調，懂得與AI協作的人，將成為新一代的「智慧工人」。他們不僅會使用AI，更懂得如何在AI的效率與自身獨特性之間找到平衡，將創作推向新的高度。
這種觀點可以從歷史角度理解。回顧音樂產業的演進，從留聲機到電子合成器，每一次技術革命都曾引發「取代恐慌」。但事實上，這些工具擴大了創作可能性、而非消滅人類的角色，AI也不例外。
此外，在現今AI環境下，僅有個體作品已不足以突圍。十月科技文創總監周佳佑指出，未來音樂市場的競爭重點將轉向A&R思維、以協助藝人建立完整的企劃和世界觀為導向。當音樂進行跨領域整合時，不僅能強化產品自身說服力與市場競爭力，還可提升品牌差異化與消費者多元感官體驗。這種創新應用有助於開發新的商業模式，拓展產業效益並為市場帶來更具附加價值的複合式產品。他表示AI在其中的角色是「加速器」，好比創作者可以用AI迅速產出專輯封面草圖、MV視覺雛形，甚至角色設定，縮短從概念到落地的時間。這不僅讓音樂抓耳，更讓它抓眼球，提高被認識的機會。
儘管AI改變了音樂產業這麼多面向，但作品能否真正被記住仍取決於創作者的主體性。我們應視AI為夥伴，讓它處理重複性工作，而人類則專注於創新思維。這不僅適用於音樂，也適用延伸到其他藝術領域。展望未來，AI在音樂創作的角色將更深入，我們可能見證更個性化的AI模型，透過腦機介面直接捕捉創作者思維，生成即時音樂，這將放大獨特性，緩解同質化危機。然而挑戰依舊在，內容通膨可能加劇注意力碎片化，促使平台演算法偏好多重高度感官內容。產業轉型上，AI將催生新職業，如AI音樂策展人，或是Fine-tune模型設計師，讓風格更鮮明，避免淪為「流水線作品」。音樂產業將出現更多「AI協作專業職位」，從提示工程（prompt engineering）到AI編曲製作，成為新的分工模式。此外音樂教育將持續融入AI，培養人機協作技能。最終，「AI vs. 智慧工人」的對抗將轉為共生，文化價值演化到再平衡、創造更豐富的音樂生態，畢竟當AI降低音樂創作門檻，真正能留下印記的，是那些擁有強烈文化根基與敘事張力的創作。
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這種轉變也意味著音樂創作的競爭從品質與資源，轉向獨特思維與關注度。過去，擁有昂貴錄音設備或專業團隊的音樂人佔優勢；現在，AI普及且優化了工具，但也放大了思維的差異。創作者需要思考：如何在AI輔助下，注入與眾不同的個人視角？一位創作歌手可能使用AI生成背景音樂，但最終的歌詞和演唱必須體現獨特的生命經歷，否則，作品將淹沒在海量內容中，無法吸引聽眾的長期關注。這一點在社群時代尤為明顯，TikTok或Instagram上的短音樂片段，如果缺乏獨特性，很容易被演算法忽略。
說到演算法，下一道關卡更為艱鉅、也引發另一個核心疑問：AI會取代創作者嗎？NVIDIA資深解決方案架構協理康勝閔的答案是否定的、但伴隨著深刻的反思。他指出，AI的價值在於加速工序、協助構思落實，但「創作者本身的主體性才是最關鍵的資產」。NVIDIA作為AI硬體領導者，見證了無數應用案例，他舉例說明AI如何幫助音樂人克服創作瓶頸。只是工具再強大，也無法取代人類的情感、文化背景與價值觀。他進一步強調，懂得與AI協作的人，將成為新一代的「智慧工人」。他們不僅會使用AI，更懂得如何在AI的效率與自身獨特性之間找到平衡，將創作推向新的高度。
這種觀點可以從歷史角度理解。回顧音樂產業的演進，從留聲機到電子合成器，每一次技術革命都曾引發「取代恐慌」。但事實上，這些工具擴大了創作可能性、而非消滅人類的角色，AI也不例外。
此外，在現今AI環境下，僅有個體作品已不足以突圍。十月科技文創總監周佳佑指出，未來音樂市場的競爭重點將轉向A&R思維、以協助藝人建立完整的企劃和世界觀為導向。當音樂進行跨領域整合時，不僅能強化產品自身說服力與市場競爭力，還可提升品牌差異化與消費者多元感官體驗。這種創新應用有助於開發新的商業模式，拓展產業效益並為市場帶來更具附加價值的複合式產品。他表示AI在其中的角色是「加速器」，好比創作者可以用AI迅速產出專輯封面草圖、MV視覺雛形，甚至角色設定，縮短從概念到落地的時間。這不僅讓音樂抓耳，更讓它抓眼球，提高被認識的機會。
儘管AI改變了音樂產業這麼多面向，但作品能否真正被記住仍取決於創作者的主體性。我們應視AI為夥伴，讓它處理重複性工作，而人類則專注於創新思維。這不僅適用於音樂，也適用延伸到其他藝術領域。展望未來，AI在音樂創作的角色將更深入，我們可能見證更個性化的AI模型，透過腦機介面直接捕捉創作者思維，生成即時音樂，這將放大獨特性，緩解同質化危機。然而挑戰依舊在，內容通膨可能加劇注意力碎片化，促使平台演算法偏好多重高度感官內容。產業轉型上，AI將催生新職業，如AI音樂策展人，或是Fine-tune模型設計師，讓風格更鮮明，避免淪為「流水線作品」。音樂產業將出現更多「AI協作專業職位」，從提示工程（prompt engineering）到AI編曲製作，成為新的分工模式。此外音樂教育將持續融入AI，培養人機協作技能。最終，「AI vs. 智慧工人」的對抗將轉為共生，文化價值演化到再平衡、創造更豐富的音樂生態，畢竟當AI降低音樂創作門檻，真正能留下印記的，是那些擁有強烈文化根基與敘事張力的創作。
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