# 音樂中的 AI：Spotify、Apple Music 和 Amazon Music 的比較

> Deezer 上 18% 的曲目完全由 AI 生成（20,000 首/天），在識別測試中，聽眾的準確率僅為 46%，對於器樂類型，他們的準確率比猜測的還要高。AI 音樂市場：2025 年為 29.2 億美元，預估到 2033 年為 387 億美元，音樂產業營收為 +17.2%。從 Illiac Suite 1957 演變到 MuseNet (OpenAI, styles/tempos fusion)、Suno AI 和 Udio (full text compositions)、AIVA (orchestral) 和 Boomy (minimalist approach)。Spotify 以超個人化的 DJ AI 達到最高的自動化程度；Apple Music 混合人工策劃 + 演算法；Amazon Music 整合 Alexa/Echo 以進行語音控制。音樂家悖論：38% 已將人工智能融入工作，54% 相信人工智能有助於創造力，但 65% 擔心風險大於效益，82% 擔心收益受到威脅 - 到 2028 年可能損失 5.19 億美元。協同 + 以內容為基礎的篩選分析聆聽記錄、跳過、播放時間以進行推薦。到 2025 年，社交媒體將超越傳統串流成為主要收入來源。AR/VR 現場音樂體驗的新領域。

Source: https://www.electe.net/tc/post/lia-nella-musica-spotify-apple-music-e-amazon-music-a-confronto

Site guide: https://www.electe.net/tc/llms.txt

## AI 在音樂領域的歷史演進

其起源可追溯到1950年代，當時最早的電腦科學家開始探索利用演算法作曲的構想。這個時代的一個關鍵時刻是Lejaren Hiller和Leonard Isaacson於1957年創作的「Illiac Suite」，這是第一部由電腦生成的重要作品。[Explore Musenet, Magenta, and The Origins of AI Music](https://blog.staccato.ai/en-US/The-Origins-of-AI-Music)

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：

大學和研究中心在AI音樂創作的演進中扮演著重要角色。例如，在加州大學聖地牙哥分校，由Shlomo Dubnov教授領導的團隊正在研究如何建立系統來捕捉伴奏或多軌音樂互動中的「隱性知識」。[What is AI’s Part in Modern Musical Composition?](https://today.ucsd.edu/story/what-is-ais-part-in-modern-musical-composition)

在音樂創作AI系統中，主要有OpenAI於2019年推出的MuseNet，這是一款能夠生成橫跨多種曲風與樂器的複雜作品的AI模型。該系統建構於一個深度神經網路之上，並以多種音樂資料集進行訓練，使其能夠融合風格、節奏，並創作出和諧的樂曲。[Explore Musenet, Magenta, and The Origins of AI Music](https://blog.staccato.ai/en-US/The-Origins-of-AI-Music)

隨著生成式AI的進步，出現了能夠僅憑簡單文字描述就創作出完整音樂作品（包括歌詞）的模型。這個領域中兩個值得注意的網路應用是於2023年12月推出的Suno AI，以及隨後於2024年4月推出的Udio。[Music and artificial intelligence - Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Music_and_artificial_intelligence)

2025 年的其他流行樂器包括

- Boomy：採用極簡的方式，讓沒有音樂經驗的使用者也能只需點擊幾下就創作出一首曲子並重新編排。
- AIVA：這是一款為創作者、作曲家和音樂人設計的作曲工具，適合需要為個人或專業專案創作原創音樂的人，專精於古典、管弦樂和器樂。[10 AI Music Generators for Creators in 2025 | DigitalOcean](https://www.digitalocean.com/resources/articles/ai-music-generators)

一個有趣的面向是協作式的做法：機器學習通常被用來生成新的音樂片段或創意，再由人類作曲家將其組合成完整的作品。這項創新為藝術家提供了更容易創作音樂的方式，也讓更多不同類型的藝術家能夠進入這個產業。[The Future of AI in Music: Predictions for 2025 and Beyond | Empress](https://blog.empress.ac/the-future-of-ai-in-music-predictions-for-2025-and-beyond-clpjhjl101055181vog7qq5iatp/)

## 人工智能對音樂市場的影響

音樂領域中的AI市場正快速成長。預計光是生成式AI在2025年就將達到29.2億美元，並預計到2033年，音樂領域的AI市場將成長至387億美元。[AI in Music Industry Statistics 2025: Market Growth & Trends](https://artsmart.ai/blog/ai-in-music-industry-statistics/)

預計到2025年，AI生成音樂將為音樂產業帶來17.2%的營收成長。隨著越來越多藝術家轉向AI進行作曲、母帶後期製作和創作插畫，這項技術正幫助音樂人更快地工作並跳脫傳統思維。[AI Music Statistics 2025 – Market Size & Trends](https://simplebeen.com/ai-music-statistics/)

根據路透社的報導，早在2025年，上傳到Deezer等平台的歌曲中，約有18%完全由AI生成，每天有超過20,000首AI生成的曲目被上傳。[AI-generated music accounts for 18% of all tracks uploaded to Deezer | Reuters](https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/ai-generated-music-accounts-18-all-tracks-uploaded-deezer-2025-04-16/)

## 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，實現高度個人化的使用者體驗。

音樂串流推薦系統中使用的主要 AI 技術包括

1. 協同過濾：分析使用者的行為模式，以推薦相似使用者喜愛的曲目，確保內容具相關性且吸引人。
2. 內容式過濾：專注於分析音樂元素的特徵，例如曲風、藝人和歌詞，以根據使用者的偏好推薦類似的內容。[AI technologies for recommendation systems in music streaming | SkillUpwards](https://skillupwards.com/blog/ai-technologies-for-recommendation-systems-in-music-streaming)

音樂推薦引擎是根據使用者的收聽習慣、偏好及其他因素，設計用來推薦歌曲、專輯或藝人的系統。這些引擎使用演算法分析使用者播放過、按讚過或跳過的內容，藉此了解其音樂品味。透過處理這些數據，系統就能推薦使用者可能會喜歡的新音樂。[Music Recommendation System: How Do Streaming Platforms Use AI?](https://stratoflow.com/music-recommendation-system-guide/)

## 挑戰與道德問題

人類創作與AI生成作品之間的界線正變得越來越模糊。在一項測試中，區分人類創作與AI生成曲目的平均正確率僅為46%。對於某些曲風，尤其是純器樂曲，聽眾猜錯的次數甚至比猜對的還多。[AI is coming for music, too | MIT Technology Review](https://www.technologyreview.com/2025/04/16/1114433/ai-artificial-intelligence-music-diffusion-creativity-songs-writer/)

AI技術引發了重大的疑慮。如果AI能瞬間創作出一首「Charlie Puth風格的歌曲」，這對Charlie Puth本人，或是所有擔心自己會被取代的其他有志音樂人來說，究竟意味著什麼？AI公司是否應該被允許在未經創作者許可的情況下，用歌曲來訓練他們的語言模型？[How AI Is Transforming Music | TIME](https://time.com/6340294/ai-transform-music-2023/)

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。

許多音樂人已經在自己的作品中運用AI，38%的人將其融入自己的音樂創作，54%的人相信AI能有助於創意發想。然而，65%的音樂人認為AI帶來的風險大於好處，82%的人擔心AI可能會威脅到他們靠音樂維生的能力。[AI Music Statistics 2025 – Market Size & Trends](https://simplebeen.com/ai-music-statistics/)

# 比較 Spotify、Apple Music 和 Amazon Music

# Spotify：個人化推薦的先驅

Spotify透過一套以AI為基礎的精密推薦系統，徹底改變了收聽體驗。該平台運用協同過濾、自然語言處理（NLP）和音訊建模等技術，精準預測使用者的偏好。[Exploring the Role of AI and Personalization in Music Streaming - CacheFly](https://www.cachefly.com/news/ai-and-personalization-revolutionizing-the-music-streaming-landscape/)

Spotify透過演算法生成的播放清單，例如「Discover Weekly」和「Release Radar」，已成為業界的標竿。這些產品會分析收聽習慣、偏好，甚至情境資訊，藉此打造個人化的音樂體驗。[PR ON THE GO The AI Revolution in Music: Shaping the Streaming Age](https://pronthego.com/pages/blog/the-AI-revolution-in-music-shaping-the-streaming-age)

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，並有可能顛覆串流播放產業。

Spotify在AI方面的應用不僅止於簡單的推薦。該平台運用機器學習，不只分析使用者的偏好，還會分析收聽情境，例如一天中的時段，甚至可能是心情狀態，藉此打造能即時因應使用者需求而動態調整的播放清單。[AI in music industry personalized music recommendations | MoldStud](https://moldstud.com/articles/p-ai-in-music-industry-personalized-music-recommendations)

## 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 來提供量身打造的音樂推薦，但 Apple 一直強調人性化在內容策劃中的重要性。

Apple Music的獨到之處在於它運用AI的[方式](/airpods-vs-pixel-buds-la-rivoluzione-della-traduzione-simultanea-che-cambiera-il-modo-di-viaggiare)，不僅分析收聽習慣，還分析使用者明確表達的偏好。當使用者對某首曲目表達喜愛（透過「love」按鈕）時，這項數據會被用來進一步優化推薦內容。

Apple Music在AI應用方面的一個例子，就是系統如何考量收聽紀錄與加入資料庫的曲目，藉此打造個人化的播放清單與推薦內容。有時它可能會為使用者引介一位從未聽過的藝人，有時則可能推薦一張來自使用者已經喜愛的樂團的專輯。[Music Recommendation System: How Do Streaming Platforms Use AI?](https://stratoflow.com/music-recommendation-system-guide/)

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。

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

1. **自動化程度**：
2.
  - Spotify：最高程度的自動化，演算法主導大部分推薦
  - Apple Music：混合式做法，由 AI 強化人工編選
  - Amazon Music：與更廣泛的生態系統及語音助理深度整合
3. **AI 的重點**：
4.
  - Spotify：音樂探索與進階個人化
  - Apple Music：推薦品質與 Apple 生態系統整合
  - Amazon Music：與智慧裝置整合及語音控制
5. **特色創新**：
6.
  - Spotify：AI DJ、進階音訊分析
  - Apple Music：與 Siri 整合，AI 輔助的編輯精選
  - Amazon Music：與 Alexa 整合，智慧裝置上的情境式推薦

## 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。

預計到 2025 年，社群媒體將超越傳統串流服務，成為音樂產業的主要收入來源。這項轉變標誌著音樂產業格局的深刻變革，由 Meta、TikTok 和 Snap 等平台日益增長的影響力所推動。[The Future of AI in Music: Predictions for 2025 and Beyond | Empress](https://blog.empress.ac/the-future-of-ai-in-music-predictions-for-2025-and-beyond-clpjhjl101055181vog7qq5iatp/)

# 串流音樂使用者常見問題

## 有關 AI 和客製化的問題

**問：串流應用程式中的個人化推薦究竟是如何運作的？**

答：串流服務使用[人工智慧](/ai-nascosta-quando-lintelligenza-artificiale-lavora-nell-ombra)演算法，分析你的收聽習慣、按讚、略過的曲目，甚至每首歌曲的收聽時長。他們將這些資料與品味相似的使用者資料結合（協同過濾），並分析歌曲的音樂特徵（如節奏、調性、樂器編排），藉此為你推薦你可能會喜歡的音樂。

**問：串流平台會竊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：為什麼我有時會收到與我的品味完全無關的推薦？**

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：串流服務會把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：我能阻止我的收聽資料被用於推薦嗎？**

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：我在串流平台上聽的音樂是由 AI 創作的嗎？**

答：串流平台上由 AI 生成的音樂比例正在不斷上升。根據 Deezer 最近的一份報告，其平台上上傳的歌曲中約有 18% 完全由 AI 生成，每天上傳的 AI 生成曲目超過 20,000 首。[AI-generated music accounts for 18% of all tracks uploaded to Deezer | Reuters](https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/ai-generated-music-accounts-18-all-tracks-uploaded-deezer-2025-04-16/) 不過，主流音樂大多仍由人類藝人創作。一些平台正在導入工具，用以辨識和管理 AI 生成的內容，讓使用者能選擇是否將其納入推薦。

**問：我要如何得知一首歌是 AI 創作還是人類創作的？**

答：區分 AI 創作與人類創作的音樂正變得越來越困難。在一項測試中，人們正確辨識歌曲來源的平均得分僅為 46%。對於某些曲風，尤其是純樂器曲目，聽眾猜錯的次數甚至比猜對的還多。[AI is coming for music, too | MIT Technology Review](https://www.technologyreview.com/2025/04/16/1114433/ai-artificial-intelligence-music-diffusion-creativity-songs-writer/) 部分平台已開始為 AI 生成內容加上標籤，但這項做法尚未普及。

**問：AI 會取代人類音樂人嗎？**

答：雖然 AI 在音樂創作中扮演的角色日益重要——已有 38% 的音樂人將其納入創作流程——但大多數專家一致認為，AI 作為協作工具的效果遠勝於取代人類音樂人。54% 的音樂人相信 AI 能協助發揮創意，儘管有 65% 的人認為風險大於益處。[AI Music Statistics 2025 – Market Size & Trends](https://simplebeen.com/ai-music-statistics/) AI 擅長構思發想、自動化技術流程、拓展創意可能性等任務，但仍缺乏人類音樂人在創作中所帶來的藝術意圖、情感和文化脈絡。

_簡短卻誠實的答案_：是的，有可能。

## 有關串流的實用問題

**問：哪個串流平台的推薦效果最好？**

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：我該如何改善我收到的推薦？**

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：為什麼儘管有推薦，我還是總是聽同樣的歌曲？**

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 能幫我找到適合特定活動或心情的音樂嗎？**

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：串流平台給我的「Audio Auras」或「Wrapped」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。