Deezer 公告顯示，AI 生成的音樂現在佔其平台每日新上傳歌曲的 44%。這個數字不只是統計，它在問一個更根本的問題：當機器能夠如此大規模地創作音樂，人類創作者的空間還剩下多少？
根據 Deezer 的資料，平台每天接收約 75,000 首 AI 生成的歌曲，每個月超過 200 萬首。這個數字在過去一年半裡持續上升：從 2025 年 1 月的 10,000 首/天，增加到 2025 年 9 月的 30,000 首，11 月的 50,000 首，再到 2026 年 1 月的 60,000 首。
這不是漸進成長，而是爆炸式增長。在不到 15 個月裡，AI 生成的歌曲數量增加了 6.5 倍。
但更有趣的是消費端的現實。儘管 AI 生成的歌曲在供應端佔了近一半的比例，但實際播放量只佔平台總播放量的 1-3%。其中 85% 的播放被偵測為詐欺行為，已被移除獲利機制。
供給在爆炸，但需求卻異常低迷。
為什麼會有這種供需失衡？
答案可能在 Deezer 和 Ipsos 在 2025 年 11 月進行的一項調查。調查發現，97% 的參與者無法分辨「全 AI 生成」的音樂和人類製作的音樂。
如果聽不出差別，為什麼 AI 音樂的播放量這麼低？
答案可能是「詐欺」。Deezer 提到，85% 的 AI 音樂播放被偵測為詐欺。這意味著，大量上傳的 AI 音樂可能不是為了「讓人聽」，而是為了「騙取版權費」。
這種行為在串流經濟中並不新鮮。在 AI 出現之前，就已經有人創造大量低品質歌曲，透過偽造播放量來累積收益。傳統上，這種詐欺需要有人實際錄製或編曲，即使品質不高，仍然需要成本。
但 AI 改變了這個方程式。現在，任何人可以用幾個提示詞生成數百首歌，成本接近零。如果其中只有極小比例能夠「幸運地」進入某些播放清單，並且獲得真正的播放，那麼從期望值的角度來看，這仍然可能是有利可圖的。
舉個具體例子：假設製作一首 AI 歌的成本是 0.1 美元，而每 100 次播放能獲得 0.1 美元的收益。如果上傳 100,000 首 AI 歌，總成本是 10,000 美元。如果其中 10% 能夠平均獲得 10,000 次播放，總收益就是 100,000 美元。扣除成本，還有 90,000 美元的利潤。
這就是為什麼 Deezer 強調「AI 相關詐欺和支付稀釋」——大量低品質或無意義的 AI 音樂，稀釋了原本應該分配給人類創作者的收益池。
Deezer 的防護機制
Deezer 的 CEO Alexis Lanternier 在公告中說：「謝謝我們的技術和超過一年前採取的積極措施，我們證明有可能將串流中的 AI 相關詐欺和支付稀釋降到最低。」
他們的技術包括：
- 自動將標記為 AI 生成的歌曲從演算法推薦中移除
- 不將這些歌曲納入編輯策劃的播放清單
- 停止儲存 AI 歌曲的高解析度版本
這些措施的核心邏輯很清楚：限制 AI 音樂的曝光，避免人類創作者被淹沒。
特別是第一點——從演算法推薦中移除——影響可能非常大。在串流平台時代，演算法推薦是歌曲曝光的主要來源之一。如果一首歌曲無法進入推薦系統，那麼它要獲得自然的播放量變得非常困難。
Deezer 選擇將 AI 生成的歌曲排除在推薦系統之外，實際上是在宣告：我們的推薦系統主要為人類創作服務。
這是一個相當激進的立場。其他平台如 Spotify 和 Apple Music，採取的是更「中立」的方式——主要用過濾器來識別低品質的內容，無論是 AI 還是人類製作，然後將透明度標記留給發行商自己處理。
AI 音樂已經進入主流市場
但 Deezer 的限制措施，並不意味著 AI 音樂在整個市場中沒有影響力。
上週，一首 AI 生成的歌曲在美國、英國、法國、加拿大和紐西蘭的 iTunes 排行榜上登頂。這是一個重要的里程碑——它證明了 AI 生成的音樂在品質上已經能夠與人類創作競爭，至少在某些類型和情境下。
這件事引發了音樂界的廣泛討論。一些評論者擔心，這開啟了一個惡性循環：AI 歌登頂 → 更多詐欺者嘗試 AI → 平台被淹沒 → 人類創作者難以被發現。
另一些評論者則持更開放的態度：如果聽眾喜歡這首歌，為什麼要因為它是 AI 生成的就否定它？音樂的價值不應該由創作者的身份決定，而應該由聽眾的感受決定。
聽眾的態度：區分，不是禁止
Deezer 和 Ipsos 的調查還發現了兩個重要數字：
52% 的受訪者認為 100% AI 生成的歌曲不應該跟人類製作的歌曲一起排榜。
80% 認為 AI 生成的音樂應該清楚標記。
聽眾在意的是「標記」和「區分」，而不是全面禁止。他們接受 AI 音樂的存在，但希望知道自己在聽什麼。
這種態度反映了更廣泛的社會現實。在許多其他領域——例如新聞、社交媒體內容、電影——人們也開始要求 AI 內容的透明度標記。這不是因為 AI 內容本質上是「壞」的，而是因為人們希望有選擇權。
如果你知道一首歌是 AI 生成的，你會用不同的標準來評價它。你可能會更寬容，因為你知道它不是人類創作的；也可能更挑剔，因為你認為它缺乏「靈魂」或「情感」。無論如何，標記讓你能夠做出知情的選擇。
從平台設計的角度來看，標記可以採取多種形式：一個小的「AI」標記，類似於「Explicit」或「Live」標記；播放時的提示文字；或者更詳細的資訊頁面，說明 AI 生成的程度。不同的設計會帶來不同的用戶體驗，也會影響聽眾對 AI 音樂的接受度。
平台之間的策略差異
Deezer 在 2025 年 6 月開始在平台層級標記 AI 歌曲，成為第一個這樣做的串流平台。2025 年全年，他們標記了超過 1340 萬首 AI 音軌。
法國串流服務 Qobuz 在 2026 年 2 月宣布計畫標記 AI 生成內容。這兩個平台都採取了「平台主導標記」的策略。
但其他主要服務採取了不同的方法。Spotify 在 2025 年 9 月更新了 AI 政策，主要是透過過濾器來識別並移除低品質的 AI 內容，並將標記的責任交給發行商。Apple Music 據報導也計畫添加透明度標記，但具體實施細節還不清楚。
每個平台的策略不同，反映了不同的價值觀和商業考量：
- Deezer 和 Qobuz 選擇「保護主義」——主動標記並限制 AI 內容的曝光
- Spotify 選擇「品質過濾」——只要品質夠好，不在乎是 AI 還是人類
- Apple Music 可能選擇「透明度優先」——讓聽眾自己決定
這三種策略各有優缺點。沒有一個方案是完美的。未來可能會出現混合策略，或者平台會根據用戶偏好提供不同的選項。
對台灣音樂產業的啟示
對台灣的音樂產業來說，這不是遙遠的問題。台灣有大量的獨立音樂人和創作者，他們在串流平台上的曝光和收益，直接影響他們的生存。
根據台灣文化部 2024 年的調查，台灣有超過 50,000 名從事音樂相關工作的人，其中絕大部分是獨立創作者或小型工作室。這些創作者高度依賴串流平台的版權收益。
以 Spotify 為例，每千次播放的版權收益大約是 3 到 5 美元。對於一個獨立音樂人來說，如果一首歌能獲得 100 萬次播放，大約可以得到 3,000 到 5,000 美元的收益。這聽起來不多，但對於許多獨立創作者來說，這是一筆重要的收入。
如果 AI 生成的歌曲在沒有適當標記的情況下大量涌入，這些創作者的生存空間會被壓縮。這不是因為聽眾不聽人類創作的歌，而是因為平台有限的「曝光位」——比如編輯策劃的播放清單、演算法推薦的清單——如果被大量低品質的 AI 內容佔據，那麼真正有價值的人類創作就無法被聽眾看到。
更進一步說，串流平台的推薦系統通常依賴「相似性」——如果你聽了一首歌，系統會推薦相似的歌曲。如果大量 AI 生成的歌模仿某種風格，那麼系統可能會持續推薦這些 AI 歌，形成一個「回音室」，讓聽眾很難跳出來發現不同風格的人類創作。
此外，台灣的流行音樂在亞洲市場有重要的影響力。從周杰倫、蔡依林到現代的新人，台灣的音樂風格影響了整個華語流行音樂市場。如果 AI 能夠模仿台灣的流行風格，並大量輸出到其他市場，那麼台灣創作者的競爭優勢可能會被削弱。
更深層的問題：音樂是什麼？
但這不只是一個「保護人類創作者收益」的問題，這是一個「什麼算音樂」的哲學問題。
如果音樂只是聲音的排列組合，那麼 AI 生成的音樂和鋼琴家彈奏的貝多芬奏鳴曲，在本質上沒有區別。它們都是波形在時間中的變化，都能夠引起聽眾的某種情感反應。
但如果音樂是「人類情感的表達」，那麼情況就完全不同了。當你聽一首人類創作的歌，你知道背後有一個人——他或她有過經歷，有過情感，透過音樂與你分享。即使你不知道創作者是誰，你知道這首歌來自另一個人的真實體驗。
當你聽一首 AI 生成的歌，你知道這種連結不存在。這首歌可能品質很高，可能讓你感動，但它不是某個人的經歷或情感。
這不意味著 AI 生成的音樂「沒有價值」。音樂可以純粹作為一種聽覺享受，就像風景照片可以純粹作為一種視覺享受，不需要知道背後的攝影師是誰。
但這意味著 AI 生成的音樂和人類創作的音樂，是不同類型的東西。它們可能聽起來相似，但它們提供給聽眾的「體驗」是不同的。
Deezer 選擇將 AI 歌曲從演算法推薦和編輯播放清單中移除，實際上是在保護「音樂作為人類表達」這個價值。
我們應該如何選擇？
對聽眾來說，這意味著串流平台需要提供更好的標記和篩選工具。如果一個人想專注聽人類創作的音樂，應該有選項可以過濾掉 AI 內容。如果一個人有興趣探索 AI 音樂的可能性，應該有管道可以找到品質優良的 AI 創作。
對創作者來說，這意味著需要思考「如何讓人類創作更有價值」。如果 AI 能夠輕易模仿現有的音樂風格，那麼人類創作者可以尋找那些更難被模仿的層面——比如個人獨特的經歷、深刻的情感、或者大膽的創新。
台灣的音樂產業有自己獨特的優勢。豐富的文化背景、多樣的音樂風格、強大的現場表演文化——這些都是 AI 難以模仿的。如果台灣創作者能夠放大這些獨特價值，在 AI 音樂普及的時代，仍然能夠保持競爭力。
例如，台灣的台語音樂、原住民音樂、傳統樂器的現代應用——這些都有強烈的文化獨特性，不容易被 AI 模仿。
對平台來說，這意味著需要建立更透明的規則。無論採取什麼策略，透明度是必須的——聽眾有權知道他們在聽什麼。
結語：這是我們選擇的未來
這場關於 AI 音樂的爭論，最終會變成關於「音樂是什麼」的爭論。
音樂是聲音的排列組合，還是人類情感的表達？音樂是消費品，還是文化遺產？AI 生成音樂的普及，迫使我們重新思考這些問題。
而答案，可能不在於技術，而在於我們選擇相信什麼。
如果你相信音樂只是一種聲音享受，那麼 AI 大規模生成的音樂可能會帶來效率和選擇的好處。無限的庫存、個性化的生成、低廉的成本——這些都是 AI 音樂的潛在優勢。
如果你相信音樂是人與人之間的連結，那麼你會希望保護人類創作者的空間。你會支持平台標記 AI 內容，你會在聽歌時注意創作者是誰，你會參加現場演出感受人與人之間的互動。
這兩種觀點都有道理。但它們會引導出完全不同的未來。
我們可以選擇一個音樂無限豐富但缺乏人性的未來，也可以選擇一個音樂有限但充滿情感和連結的未來。或者，我們可以找到一個平衡點——既享受 AI 帶來的創新和效率，也保護人類創作的獨特價值。
Deezer 的 44% 這個數字，不只是一個統計數據。它是一個信號——AI 已經進入音樂創作的核心領域。現在，選擇權在我們手裡。