Spotify 面臨 AI 音樂爭議：用戶要求標示過濾，平台卻陷入兩難
Why Spotify has no button to filter out AI music
作者: Zoe Corbyn | 時間: Mon, 27 Apr 2026 23:03:10 GMT | 來源: BBC
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Spotify 面臨 AI 音樂爭議：用戶要求標示過濾，平台卻陷入兩難
2025 年中，塞德里克·西克斯特斯的挫折感達到了頂點。
他發現自己的 Spotify 播放清單中越來越多疑似 AI 生成的歌曲，這位來自我萊比錫的軟體開發人員便製作了工具，自動標記並將其從收聽清單中阻止。
他將 Spotify AI Blocker 上傳至幾個代碼分享網站，數百人下載了該工具。
該工具過濾出日益增長的超過 4,700 位疑似 AI 藝人列表，借鑑現有的社群追蹤努力，例如異常高的發片量與 AI 風格封面藝術，並補充外部檢測工具。
「這關乎選擇，如果你不想聽 AI 音樂，或者想聽，」西克斯特斯說，他更希望 Spotify 自行標記並啟用 AI 生成內容的過濾功能。
西克斯特斯的工具最初透過 Spotify 網頁版瀏覽器安裝。他警告使用其軟體「可能會違反 Spotify 的服務條款」。
他並非獨自：對於全球最受歡迎音樂串流服務社群論壇上的情緒相當深刻。
對於西克斯特斯來說，問題在於 AI 音樂聽起來不對，其他人只是不想聽由機器人製作的音樂。
Spotify 已做出一些讓步以解決此等顧慮。
四月時，它推出測試功能，在歌曲的創作人員名單中顯示歌手如何使用 AI。但這是基於藝人告訴唱片公司或發行商的自願系統。
「我們知道這本身並不是一個完整的解決方案。構建真正全面的系統是一個需要業界協同的挑戰，」Spotify 在四月表示。
Spotify 的立場確實距離主動識別 AI 生成音樂並讓用戶選擇過濾它們還很遠。
「對於 Spotify 來說，這是一項困難，甚至是接近存亡的平衡行為，」牛津大學互聯網研究所研究串流平台的羅伯特·普雷說。
Spotify 正試圖避免對音樂創作方式做出價值判斷，但如果未能提供足夠透明度，他解釋說，有風險會削弱聽眾、藝人和整個行業的信任。
「它必須弄清楚聽眾想要什麼以及藝人怎麼想——同時 AI 不斷改進、被更廣泛地使用並變得難以檢測，」他補充道。
AI 音樂工具的到來既誘惑又讓音樂界不安。
生成式 AI 音樂服務如 Suno 和 Udio 現在能產生越來越精緻、完整的歌曲，包含歌詞、人聲和配器，只需從文字提示幾秒鐘即可完成。
在最近的一項受控測試中，Deezer–Ipsos 民調的一部分，97% 的聽眾未能正確辨別 AI 生成與人類創作的曲目。
數萬首 AI 曲目似乎每天上傳至串流平台，它們可能會稀釋人類藝人的收入池——即使大多數目前吸引的收聽量很少。
Spotify、YouTube Music 和 Amazon Music 至今避開針對 AI 生成音樂的明顯用戶可見標籤或過濾器，既不公開使用檢測工具，也不要求系統性自我披露——儘管隨著產業標準發展，這可能會改變。
被廣泛懷疑的 AI 行為如 Sienna Rose、Breaking Rust 和 The Velvet Sundown 基本上被 Spotify 視為其他藝人，即使該平台刪除其認為與 AI 相關的垃圾，例如大量上傳和旨在遊戲系統的短曲目。
「我們的優先事項是解決 AI 的有害使用，例如垃圾和冒充，而非試圖根據音樂的製作方式進行過濾，」Spotify 發言人表示，補充說音樂中的 AI 也不是二元類別，而是存在於一個光譜上。
作為 Spotify 較小競爭對手的 Deezer 採取了更強烈的方法。
去年，它開始標記包含 Suno、Udio 等生產的 AI 生成音軌的專輯，並將這些音軌從演算法推薦或人工創作播放清單中排除。
它使用基於訓練 AI 模型以在聲音本身識別統計模式的內部檢測技術，最近開始向業界出售。
「我們是唯一已經實施該措施的音乐串流平台，」其全球通訊負責人 Jesper Wendel 表示。
三月份，Apple Music 表示將引入「透明標籤」，並最終將要求唱片公司發行商在新歌曲或相關內容涉及 AI 時進行自我披露。
但與 Spotify 的歌曲信用功能一樣，批評者指出這些不太可能是可靠的，因為藝人可能因擔心污名化而不願披露 AI 使用，且 Apple 的標籤對聽眾有多可見仍不確定。
AI 音樂存在於連續體上的事確實在標示上造成困難，加州聖塔克拉拉大學的 AI 與計算創意專家以及 WaveAI 合創人兼執行長 Maya Ackerman 說。
雖然有些工具是「輸入提示，輸出歌曲」——在這些情況下 AI 標籤是直截了當的——但其他工具設計用於協同創作，協助音樂製作過程的特定部分。如果音樂家使用這些工具，在什麼點上該給予標籤？
此外，Ackerman 補充說，即使使用 Suno 和 Udio 等工具，用戶也可以將很多創意自我投入到輸出中——輸入自己的歌詞或花很多小時迭代歌曲的聲音。
「從遠處看，這看起來像是一個明顯的『是的，標示 AI 音樂』，但當你放大時，你意識到這是一項非常複雜的事情，」她說。
還存在準確檢測 AI 生成音軌的技術挑戰，如果人類音樂家被錯誤標示為 AI，可能帶來嚴重後果。
即使檢測完全由 AI 生成的音樂也可能充滿波折，瑞典皇家理工學院研究 AI 對音樂的破壞的 Bob Sturm 表示。
AI 檢測系統訓練於現有 AI 音樂生成工具輸出，但隨著這些工具改進，軟體必須不斷重新訓練，這導致他描述為某種"AI 音樂軍備競賽"。
這項挑戰，Deezer 研究負責人 Manuel Moussallum 承認，但說該公司的檢測技術至今保持低假陽性率，而研究更好地了解混合案例，即 AI 僅部分使用的案例仍在進行中。
然而，也有人將此等顧慮視為轉移注意力。
「有一個遊說訊息說『我們不能劃定線，因此我們不應該做任何事』，」研究 AI 生成音樂對藝人謀生影響的北卡羅來納州杜克大學教授 David Hoffman 說。
他認為平台至少應標示完全由 AI 生成的曲目，並從那裡評估剩餘問題規模。
聽眾似乎也想要標籤：在 Deezer–Ipsos 民調中，約 80% 的受訪者表示 AI 生成音樂應清楚標示，雖然對過濾的看法分歧較大。
「聽眾有權獲得意識，」歌手兼詞曲作者 Tift Merritt 說，她與 Hoffman 一起在杜克大學擔任實踐居民，引用我們如何在食物上提供營養標籤或告訴消費者它是有機物的方式。
許多人猜測真正阻止 Spotify 擁抱標籤和過濾的是經濟學。
Spotify 正試圖優化平台成長，牛津的普雷說。保持推薦系統像「無負擔並自由運作」有助於實現這一點。
Hoffman 指出，檢測 AI 生成內容會增加成本，服務 AI 音樂也可能更便宜。
過去的爭議助長了疑慮，批評者指出，Spotify 被指控委託和推廣用於背景風格播放清單的低成本音樂——公司否認此說法。
「我們平台上的所有曲目都由第三方版權持有人（如唱片公司和發行商）交付，所有權金的支付模型對他們都相同：版稅是根據收入池中的收聽份額支付，」Spotify 發言人表示。
同時，該領域正在演變。
音樂產業標準機構 DDEX 正在繼續制定音樂信用中 AI 披露的廣範圍產業標準，儘管顯示將取決於串流平台。
某些 AI 生成內容根據歐盟 AI 法案必須從 2026 年 8 月起標示；儘管 Spotify 如何實施這些規則仍不清楚。
對於目前的 AI 音樂來說，這感覺像「狂野西部」，萊斯特大學媒體、音樂和文化教授 David Hesmondhalgh 說。
但他也預期「某種秩序將出現」，正如早期 2000 年代的文件分享恐慌最終導致今天的串流產業。
而 Spotify 似乎正在承認壓力，最近宣佈旨在提升人類藝術性的功能，包括 SongDNA 和「關於歌曲」，給高級用戶更深入地了解曲目來源和貢獻者的見解。
「我們認為音樂中 AI 的正確回應不是任何單一政策，而是主動控制、行業標準以及對每首曲目背後人類創意的更深投資，」Spotify 發言人補充說。