【專題探索】音樂產業面對生成式AI的轉型之路
楊惠嵐（台灣經濟研究院助理研究員） (2026/03/10) 《台經月刊第49卷第3期》
生成式AI正重塑全球音樂產業，從輔助工具走向自動生成詞曲與聲音，對創作模式、人才進入、權利結構、平台治理與消費行為形成連鎖衝擊。隨著權利歸屬與分配機制日益複雜，產業回應逐漸由防禦與對抗，轉向授權、標示與制度化治理。在提升產製效率與內容規模的同時，如何兼顧創作者權益與市場信任，並重構集管與平台責任分工，成為音樂產業轉型過程中的核心課題。
近年生成式AI (Generative AI)技術對全球音樂產業產生深遠的影響，從初期的技術輔助工具，演變為具備自動生成詞曲、聲線及音軌之能力。AI對音樂產業來說，不僅改變既有音樂創作模式，更是衝擊現有版權授權與權利分配機制等。值得關注的是，面對生成式AI發展趨勢，促使唱片公司、串流平台積極推動技術轉型、建立授權及AI標籤揭露機制，以強化市場透明度，並重新定義創作者、平台與消費者之間的信任關係。在此之下，產業對AI的態度也有所轉變，因此本研究主要將針對當前音樂產業運用生成式AI的情形、影響層面及業者的應對策略進行說明。
音樂產業AI應用情形
目前音樂產業各環節應用AI技術，創意形成與內容開發環節，生成式AI藉由生成旋律、和弦及詞曲降低創作門檻，並透過語音合成與複製技術強化音訊素材；判別式AI則協助進行流行趨勢分析與市場曲風預測，使人才發掘與A&R決策的基礎轉為數據導向。製作生產階段，生成式AI應用於伴奏生成與母帶音質重建等，而判別式AI則聚焦音訊分離、噪訊判讀等，以提升內容產製效率。
內容傳播與發行分銷環節，判別式AI應用於串流平台推薦機制、用戶行為分析及AI音樂辨別；生成式AI則應用於自動動態剪輯與MV生成等產製視覺內容。展示接收端，生成式AI則應用在現場演出的數位分身與虛擬場景等環節，藉此突破實體演出空間限制，提供消費者不同的現場體驗感；判別式AI則應用於智慧燈控與動作追蹤等硬體系統之中（圖1）。
生成式AI的影響與因應之道
長久以來，音樂創作與科技技術息息相關，創作者、錄音工程師運用電腦輔助工具進行創作、製作，隨著AI技術成熟，音樂產業多可接受AI作為輔助工具，用於自動化處理繁瑣事務，顯示音樂產業對科技應用的適應能力相對其他文化領域高。
而自2025年起，多首AI音樂登上Billboard各音樂類型排行榜，例如「Walk My Walk」、「How Was I supposed to Know?」等多首虛擬音樂人的歌曲紛紛進入Billboard美國單曲榜，表示AI透過既有數據預測生成可被市場接受的內容，甚至可持續維持穩定產量，進而降低商業投資風險。也代表生成式AI音樂從原先的實驗性質走入主流市場，因而促使音樂產業對生成式AI的態度從先前的對立保護轉向策略應用、合作之方向。
AI、音樂產業、版權歸屬、權利分配、AI內容辨識、工作權益
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