外媒揭露Spotify官方播放清單參雜「假歌手」作品，影響正牌藝人賺錢機會|數位時代 BusinessNext

串流數據亮眼，但是否灌水？

最近調查公司尼爾森（Nielsen）公布的一份報告中，可以看到串流媒體相關數據都創下歷史紀錄，不過這些亮麗的數字背後，有沒有可能存在灌水或充斥大量的垃圾數據呢？

串流平台跟許多內容網站一樣需要流量，《Vulture》就指出串流平台為了衝高流量數據，就在一張專輯中塞滿同樣的歌曲。舉例來說，Spotify上有一位叫Sir Juan Mutant的歌手，擁有一張《Cash the System》專輯作品，專輯內雖然有50首歌這麼多，但其實是同一首歌換上50個不同的歌名來灌水。

許多人喜歡透過翻唱名人歌曲來獲得知名度，Spotify上正充斥這樣的內容。像是沒有授權給Spotify的歌手Taylor Swift，就有大量的歌曲被翻唱，另外，Spotify上有一首叫《Hello From the Other Side》的歌曲，其實就是翻唱Adele的《Hello》，拿其中一句歌詞當歌名，但如果有用戶不知道這首歌的原唱是Adele，那麼在Spotify一搜就會搜到這首歌，類似的狀況還有Imagine Dragons的《Demons》，被改成Imagine Demons的《Demons》放在平台上。

不僅試圖從歌名上誤導用戶，大量低水準的翻唱也成為音樂平台垃圾資料的一大來源。

利用官方播放清單，挾帶品質參差不齊作品

假歌手的消息首先由產業網站《Music Business Worldwide》揭露，指出部分Spotify的官方播放清單中，充斥這類沒有知名度、品質參差不齊的作品，而這些作品都擁有很高的點擊量。

「Deep Watch」是一位只有兩首歌曲專輯的音樂家，在網路上搜尋不到任何資料，彷彿不存在於Spotify以外的世界，但他的兩首歌，卻在推出的五個月內有450萬次的播放量。背後的原因，是因為歌曲被放在Spotify一個有425,000人追蹤的官方播放清單中；同樣狀況發生在Enno Aare這位同樣不存在於平台以外世界的歌手上，在Spotify上他有四首歌，共計1,700萬次播放次數，歌曲也被歸類在官方播放清單中。

Spotify發出發言人嚴正否認創造出「假歌手」的指控，受外媒採訪時表示：「我們從來沒有創造假歌手放在播放清單中。」「所有的音樂我們都有支付版權費用，所有音樂都來自權利人，我們付錢給他們，沒有替自己創造虛假的流量。」

限制真正藝術家賺錢的機會？

不過這樣的否認似乎不太有效，根據《Music Business Worldwide》報導，以假名稱發行的歌曲，可以用比一般處理標準唱片公司更有利的費用發行，就算每首歌只少了一分錢的授權費，也能幫助Spotify省下超過20萬美元。

《Music Business Worldwide》揪出了大概50個冒牌歌手，並寫到：「Spotify上有過多的捏造歌手，以匿名的方式被當成商品創造出來，在數百萬的播放清單中流竄。」「這樣讓聽眾誤以為這些藝術家真實存在，限制真正藝術家賺錢的機會。」

若這件事情屬實，Spotify可能因高度不道德的行為構成欺詐，Spotify發言人說：「隨著我們成長，當然會有人想要掌控整個體系，我們有一個團隊專門監控平台上那些可能會誤導用戶的資訊，這些指控都不是事實。」

AI 智慧代理人時代來臨！三大導入階段， AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」。

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」（Agentic AI），在最少人為干預的情況下，自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾，而是需要對AI有正確認識，並制訂循序漸進的導入流程，才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中，cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段，深入剖析企業如何從概念驗證（PoC）階段，逐步推進到實際上線（Production），並分享實務經驗與觀察。

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解鎖 Agentic AI，企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問，One AI 要做什麼事？但實際上，若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題，僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出，要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人，前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識，並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符，這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此，企業必須先截取與整理內容，再建構成專屬的知識庫（Knowledge Base），確保資料品質達到可用標準後，再透過檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術，使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀：從資料清洗到 RAG，大型語言模型的必需品，做出專屬企業的 AI 知識庫！

吳振和強調，這是一個動態循環的過程：從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用，每一環節都息息相關，任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

破除「一次到位」迷思，從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望，因此常將 PoC 視為年度計畫的重點，希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒，若缺乏清楚的系統工程思維，PoC 容易淪為「概念展示」，難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程，分為三個關鍵階段：

1.第一階段：可行性評估（Feasibility Study）
企業必須在投入資源前，先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼，並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性，更要從商業目標出發，釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界，如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段：系統設計與驗證（Design & PoC）
在確定導入方向後，必須規劃清楚資料蒐集與整理流程，確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調，這個階段不能只追求展示效果，而應以「產品化思維」來構築 PoC，使其具備可擴充性、可維護性及安全性，才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段：產品化與營運（Production & Operation）
當 PoC 驗證完成後，進入正式上線階段，挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程，還必須建立持續監控與維運機制，確保模型表現隨時間演進不會劣化，並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出，這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

建立模型優化根基，打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調，要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益，企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」（Golden Dataset），作為模型評估與優化根基。他指出，黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據，讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型，避免導入初期就誤踩方向。

同時，黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點，進而快速回應「模型飄移」（Model Drift）的風險。吳振和說明，所謂模型飄移，指的是即使模型本身未經改版，效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降，導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果，團隊才能即時察覺效能衰退，並進行迭代更新，確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步，漸進擴展至核心業務

吳振和分享，在實際輔導企業導入 AI 的經驗中，最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證（PoC）階段即可呈現完整的產品原型，然而實際情況顯示，若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施，即使短期內展現亮眼成效，也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時，應採取漸進式策略，從小規模應用場景著手，逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節，而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級，更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局，才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」，創造長期商業價值，成為真正的智慧代理人。