快聽!「雅婷」神創作9首武漢肺炎歌曲,台灣第一張AI專輯怎麼誕生的?
快聽!「雅婷」神創作9首武漢肺炎歌曲,台灣第一張AI專輯怎麼誕生的?

「目前人類社會的情況,AI( 人工智慧)大概只能做輔助性的事,我們其實不會真的把它從輔助的角色,變成像老闆一樣的判斷地位,」行政院政務委員唐鳳在今年初上《博恩夜夜秀》時,是這樣概括如今AI的樣貌。

然而,我們腦中源源不斷的創意也是AI無法比擬的。現階段AI只能「模仿」,但卻無法真正和人類一樣進行「創作」,但你是否觀賞或聆聽過AI 100%全自動生成的影音作品?

PTT創辦人杜奕瑾在2017年成立的台灣人工智慧實驗室(Taiwan AI Labs)今(8)日正式宣布,打造台灣第一張全AI生成音樂專輯《武漢肺炎》,並已上架至KKBOX,專輯一共有9首樂曲,從旋律到歌名,再到專輯封面,都是由旗下的「雅婷音樂」一手打造。

9首疫情歌曲,歌名、旋律、封面都有故事

「Taiwan AI Labs 這次在防疫過程與政府密切合作,成為防疫國家隊的一員,開發各種防疫科技,過程中我們非常好奇若『病毒基因圖像』轉為音樂,會是怎麼樣的旋律,因而誕生這張專輯,」台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾向《數位時代》透露。

在KKBOX上,現在可以找到一位名為「Yating(雅婷)」的歌手,照片是一位正在彈鋼琴女生的剪影,這9首歌曲,也全為純樂器演奏。

KKBOX ai專輯 雅婷 武漢肺炎 台灣人工智慧實驗室
有了這一次的「創作」,台灣人工智慧實驗室表示目前也正在研發AI人聲歌曲。
圖/ KKBOX

在雅婷聽了上百萬首熱門音樂,對音調、旋律、節奏、和聲、配器⋯等各種層面進行機器學習後,專輯《武漢肺炎》是「它」第一次透過AI全自動生成的音樂,也是第一次運用生物特徵的圖像,透過AI分析圖像的組成來模擬情緒,從而譜成一首首歌曲。

《COVID19(武漢肺炎)》、《Infection(感染)》、《Travel(旅遊)》、《Entry(入境)》、《Confirmed(確診)》、《Mask(口罩)》、《Postponed(延期)》、《Lockdown(封城)》、《Vaccine(疫苗)》⋯⋯這些曲目的旋律和情緒基調,風格迥異,《旅遊》活潑輕快、《口罩》低調沉悶,《武漢肺炎》聽起來有些悲壯,至於聽眾喜不喜歡、覺得是否順耳,就因人而異。

也不難看出,每一首歌曲的名稱,都與武漢肺炎有關。官方表示,這些歌曲名稱,是由雅婷音樂以及台灣人工智慧實驗室開發的「島民衛星」新聞團隊合作,抓取這次疫情中新聞媒體最常使用的詞彙,起承轉合地將這些詞彙排序成一個完整的故事。

至於專輯的封面,則是由實驗室醫療組提供的病毒基因與藥物分子合成的模擬圖生成,其餘8首歌曲的圖片,也是對大量藝術作品進行學習後,雅婷的「創作」成果。

專輯上架到KKBOX後,台灣人工智慧實驗室將依據KKBOX用戶的聽歌次數獲得分潤,在專輯獲得的所有收入基礎上,實驗室將再另外增加2倍,捐給第一線的醫療機構。

事實上,這不是第一張AI專輯

談到AI作曲,早在2017年就已經問世。

因參加選秀節目《美國偶像》而走紅的塔瑞安·紹森(Taryn Southern),在當年發表一張名為《I AM AI》的專輯,一共8首歌,由塔瑞安·紹森自己作曲填詞,但編曲的工作全交由AI「Amper 」,包括旋律的架構、樂器編制、和弦進程、各種樂器的音訊設計、整體音訊平衡⋯⋯等等。

相信從這一首《Break Free》中,一般聽眾也聽不出與真人編曲相比,究竟有何差異,但不管怎麼說,這類AI的創作還是偏向「輔助」性質,而非「100% 原創」。

這樣影音案例還有很多,像2018年愛奇藝推出的原創自製節目《中國新說唱》,在後期製作時,AI便輔助剪輯師,幫忙聽打、自動生成字幕,或是在找畫面片段時,透過人臉辨識再經由關鍵字組合搜尋,就能推薦最合適的片段,例如「張震嶽+大笑」,或是「吳亦凡+皺眉」,甚至如今連BBC也開始嘗試透過AI製作節目。

如此一來,不僅能減輕工作人員的負擔,更能節省預算。但,AI的創作到底算不算是真正的創作,至今仍是一個備受爭議的議題。

延伸閱讀:雅婷逐字稿登上國家兩廳院,杜奕瑾下一步想玩AI鋼琴音樂會

責任編輯:陳映璇

關鍵字: #武漢肺炎
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為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
2025.08.13 |

全球製造業正處於前所未有的挑戰中,從勞動力短缺、供應鏈脆弱,到淨零碳排與數位轉型需求的成長,每一項趨勢都正重新定義產業格局。對此,AWS 發布《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》白皮書,深入剖析製造業在全球地緣政治與市場變化下的挑戰與機會,提供台灣製造業適合的落地策略與最佳實踐方法。

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擔心無法回本、缺乏知識技術,台灣升級「智慧製造」卡關中

台灣製造業在全球供應鏈中扮演重要角色,但同時面臨地緣政治風險、技術門檻高、人才缺口大等多重挑戰。其中在供應鏈韌性方面,壓力更為顯著。根據英國營運持續協會統計,全球近 8 成企業在過去 12 個月曾遭遇供應鏈中斷事件,凸顯全球供應鏈的脆弱,台灣製造業也難以倖免,特別在國際局勢不確定性與在地原料依賴度高的情況下,會進一步放大成本與交期風險。

生成式 AI 應用快速擴展,預計 2025 年台灣企業導入將進入早期大眾階段,並以半導體產業為先導,逐步擴散至其他領域。DIGITIMES 調查顯示,已有 18.1% 的企業採用生成式 AI,並積極用於改善營運效率與產品良率,然而仍有 31.5% 的企業尚未規劃導入,主因包括成本考量、缺乏知識與技術、產業需求不明確,使企業在大規模部署時保持謹慎態度;資誠聯合會計師事務所發布的《2023 臺灣企業轉型現況及需求調查》也顯示,37% 的企業擔心智慧製造投資報酬率過低,30% 缺乏導入知識與技術,27% 不清楚如何實踐,導致智慧製造推動困難。在電子製造業迫切需要專業人才之際,許多產業面臨預算與數據分析能力不足的窘境。

AWS
圖/ AWS

此外,勞動力老化也是台灣製造業的問題。以國發會數據估算,2030 年台灣 50 歲以上就業人口將達 23.8%,導致技術傳承與產線穩定性受衝擊;同時 2050 年淨零碳排目標,迫使製造業必須進行碳盤查與能源優化;加上雖然 9 成企業已啟動數位化,但多數仍停留在營運系統,生產端 IoT 與 AI 應用不足,數據價值未被充分釋放。上述都恐將成台灣製造業升級的阻礙。

全球製造業大變局,智慧製造成關鍵突破口

根據媒體《DIGITIMES》研究,全球智慧製造市場規模將從 2024 年的 3,212 億美元,快速成長至 2033 年的 1 兆 1,583 億美元,年複合成長率高達 13.7%。在社會和全球趨勢的推動下,不只對台灣的製造業帶來新的壓力和挑戰,同時也催生了產業升級需求。

所幸,隨著智慧製造的 4 大技術日益成熟,替台灣製造業帶來更多可能。目前,IoT 透過連接感測器與生產設備,已實現即時監控與資料收集,並支援預測性維護與生產最佳化。世界製造業基金會報告顯示,IoT 已成企業智慧製造的首要投資項目;此外,智慧製造上,AI 現已被廣泛應用於品質檢測、生產流程優化與預測性維護,企業若結合機器學習、深度學習與生成式 AI,即能以數據驅動決策,提升生產靈活性並降低成本。

同時,隨著「數位雙生」的發展,企業可藉其進行「虛擬試錯」與「情境模擬」,在導入新技術前,先模擬其對現有產線的影響,或預測潛在風險與資源耗損,避免浪費;另外,在 AI 大規模應用下,數據隱私、安全風險成為顧慮。「主權 AI」確保企業在可信的基礎架構中進行數據分析與模型訓練,降低數據外流風險,並支援在地資料中心部署,以滿足低延遲、高安全需求。企業若在產業升級中,將智慧製造的 4 大技術整合,即能在自家領域有效推進。

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加速轉型關鍵夥伴登場!AWS 台北區域重磅上線

AWS 作為全球雲端運算領導者,深耕台灣市場多年,成為製造業升級「智慧製造」的鑰匙之一,提供全方位資料策略、生成式 AI 創新、敏捷性等多種解決方案,協助製造業突破瓶頸。

過往製造業資料分散在 IoT 裝置、舊設備、資料湖、雲端資料庫與內部系統中,缺乏統一結構與命名規則,也受到組織文化與部門隔閡影響,導致難以擴展或有效利用。藉由「AWS 工業資料經緯」框架,能支援多來源數據關聯與脈絡化,可用於分析、AI 模型訓練與數位應用程式開發,讓資料運用最大化。藉由 AWS 的高性價比基礎設施與豐富合作夥伴網路,企業可大規模部署生成式 AI 應用。

製造業期待透過生成式 AI 來加速產品開發、提升營運效率、優化供應鏈並強化客戶體驗。AWS 提供完整 AI / ML 服務,支援模型建置、訓練、推論與部署全流程,助企業快速、安全落實 AI 應用。企業可將專有資料導入基礎模型,進行微調與最佳化應用。

同時,為協助製造業在全球市場中維持高度韌性與營運敏捷性,AWS 已於 2025 年初在台灣設立全新 AWS 台北區域,涵蓋三個可用區,將使企業能就地處理與儲存必須留存於台灣的資料,確保資料主權與合規性,同時降低延遲、提升應變速度。AWS 預期將在台北投入數十億美元於營運、基礎設施與客戶支持,幫助製造業數位轉型。

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