年紀大就不愛新歌?拿鉛筆倒帶、CD震動就跳針,科技如何影響我們的聽歌習慣?
年紀大就不愛新歌?拿鉛筆倒帶、CD震動就跳針,科技如何影響我們的聽歌習慣?
2020.07.07 | 3C生活

如果你聽音樂的方式沒被新科技毀滅過,恭喜你,活得還不夠久,還在青春期。

從前我常酸老人只愛聽舊歌,又俗又沒創意,且散發一股老人味,直到爬樓梯時膝蓋會開始隱隱作痛,才驚覺已順利成為當年最討厭的大人,音樂品味停留在本世紀初──說來就是周杰倫、蔡依林在談戀愛的那個時代,等等,大家還記得他倆談過戀愛吧?

如果要為初老症頭做出一點辯解,不是我們不喜歡新歌,只是聽音樂的習慣在科技升級的巨輪下被摧毀,一次又一次砍掉重練,實在是無力追趕新時代了(註:本文絕不是因為上禮拜誤刪iTunes資料庫,導致10幾年來一首一首編輯的播放清單付之一炬,在悲痛之餘才寫下的)。

上次跟20出頭的年輕世代聊天,發現他們聽音樂的主要來源是YouTube,有時聽AI推薦的隨機歌單,聽到不錯的歌也會自建播放列表。

我好奇問,「那不是要一直連線嗎?」他反而說,「蛤?現在還有人手機網路不是吃到飽的喔!?」結果驚訝的不是我。遭新世代衝擊的我,只好在心裡暗怒:哼!你們這些小伙子現在才聽伍佰《Last Dance》來穿越時空,十幾年前我年紀跟你們一樣大時,就在KTV唱爛這首了,所以「請暫時將嘴巴閉起來」好嗎?

不像原生在數位時代的人們,後來才移民網路世界的初老世代,其實很多規則現在還在學。

一只卡帶錄下音樂,還有浪漫與眼淚

因為肺炎疫情在老人身上較嚴重,網路出現了迷因哽圖,說是如果你知道「卡式錄音帶」和「鉛筆」這兩樣東西的關聯,那就年齡大到有危險了,請自我隔離!

沒聽過錄音帶的年輕人一定不懂,過去年輕人把鉛筆插進錄音帶動手迴轉,是因為隨身聽電池有限,不要浪費在倒帶或快轉上面。

錄音帶
近來疫情蔓延,網友大玩卡式錄音帶的「老人哏」:透過闡釋鉛筆與卡帶的關聯性,來確認你是否有肺炎併發症的風險。
圖/ shutterstock

30年前的「倒帶」是物理上的、是手工動能為主,不是一個數位訊號可以解決。知道「最酷」的是什麼嗎?如果一卷卡帶聽得夠久,你可以憑經驗判斷「大約轉多久會剛好回到這首歌開頭」然後把鉛筆抽起來,錄音帶重新放回隨身聽;當按下播放鍵,發現前奏響起分秒不差時,無限逼近職人工匠手藝的滿足感,跟你第一次用FaceTime看到爸媽的臉時一樣親切。

對不起,前面用了「酷」這個字來形容,想想錄音帶和鉛筆的年代,酷還沒變成流行語,那時我們只會說很帥。

既然說到錄音帶,不能不提最早的自建播放清單──mixtape(混音帶),首先家裡要有豪華的雙卡音響,才能把A匣卡帶裡的某首歌,單獨拷貝到B匣空白帶,自製精選輯。

「窮人版」的替代方案是用兩台音響,一台負責播放,另一台用來錄音,音質大打折扣。

另一個旁門左道,則是趁廣播節目放送時趕快按下錄音鍵,但最討厭電台DJ話太多,在前奏或尾奏出現「這首歌是誰點給誰……」的旁白,若要對比,這干擾就像YouTube聽歌聽到一半,突然插個手遊廣告揮砍爆炸一樣讓人不耐煩,而且還不能skip AD(跳過廣告)。

早年的mixtape也可以暗藏心機,反正空白帶有附貼紙讓我們手寫歌名,每首歌串起來就暗藏表白心意,收到的人可以裝看不懂,也可以推說「我還沒開始聽」;唉,其實你沒聽我知道啊,因為如果你有聽到最後一首,那歌放到一半就中斷,剩下是我說的話,你聽完大概會覺得這個人很純或很蠢,也可能又純又蠢。

雙卡音響
80年代可攜式雙卡音響的概念,讓人們將音樂帶上街頭與路人分享,開啟了「隨身聽」的先河。
圖/ shutterstock

錄音帶有錄音帶的危機,迴帶太多遍,磁帶可能突然斷裂,或是不明原因捲進錄音機,物理上摧毀;放太久沒聽磁帶會發霉,歌曲也無法雲端備份。以前我們無感,因為新科技走向CD時代,而每當科技往前一世代,舊音樂就收到櫃子深處難以再出來。

科技和音樂的關係,有時像DNA雙股螺旋一樣浪漫,科技改變了我們聽音樂的方式,而音樂也推動了新科技的規格。

70年代好萊塢電影裡的「年輕人」是把手提音響扛在肩上,在人行道上隨歌曲搖擺身體──所謂「手提」音響,也是內裝陽台熱水器那種一號電池,還要4顆、5顆才夠力,體積逼近你出國帶去的登機箱。

指揮家社長用世界名作定義CD邊界

傳說Sony(索尼)創辦人盛田昭夫看到年輕人「帶著音樂走」的慾望如此強烈,才構想出史上第一台Walkman;而隨身聽之所以是這個尺寸,是因為有著魔王般執念的盛田昭夫(請想像成前一個科技時代的賈伯斯)對研發人員說:「我要它能放進我胸口口袋。」

一張音樂CD之所以能錄下74分42秒,則是盛田昭夫接班人大賀典雄的一句話:「剛好可以收錄貝多芬第9號交響曲。」

大賀典雄不是憑空說出這句話,進入Sony工作前,他是東京藝術大學學生,主修男中音,因為向Sony提出改進錄音機音質的建議,被盛田昭夫賞識,想延攬進公司。

夢想成為音樂家的大賀堅持去德國學聲樂,盛田昭夫在船上告訴他,學費Sony出,回國後也不妨礙你的音樂事業,只要你同時來工作。

Norio Ohga 大賀典雄
「CD之父」大賀典雄於2002年自Sony退休,將他的退休金在長野縣輕井澤興建了一座音樂演奏廳-輕井澤大賀館,2004年興建完成後捐給長野縣。他並以指揮家身分重返樂壇,擔任東京愛樂交響樂團的指揮與董事。

大賀典雄在德國和傳奇指揮家卡拉揚(Herbert von Karajan)成為好朋友,後來一邊唱聲樂一邊為Sony效力──直到有天在歌劇表演的後台睡著,才不得不選邊站。後來一路在Sony當到社長,退休後又繼續指揮家工作。

不只是科技人,原本就該是音樂人的大賀典雄,才能在合作夥伴飛利浦堅持CD規格應該是60分鐘時,說出貝多芬第9號交響曲,一錘定音。

不過這麼曲折的科技傳說我們都後來才知道,從錄音帶改用CD的那些年,覺得最困擾是光學讀取的CD隨身聽,只要一受震動就跳針。

上學走路放書包裡都沒辦法安穩聽歌,坐公車只要壓到坑洞就不知道跳到哪一首,mixtape的手作浪漫漸漸失去,一張專輯再也不分A面或B面;但畢業進了社會,就連慢慢聽完一張專輯的時間也沒了。

MP3粉碎音樂產業,我們不再聽「專輯」

CD盛世很快消失,台灣唱片銷量最高的年度是1997年,總銷售額120億元,之後是MP3規格崛起,點對點技術盛行,從百萬白金專輯變成20萬慶功改版,最後唱片賣過50,000張,偶像就可以開記者會破冰。台灣唱片產業在最低潮時,規模剩不到當年一成。

今天大學生不知道MP3也沒關係,不過2001年的「成大MP3事件」可是台灣智慧財產權和人權的里程碑。

當時成大宿舍被台灣IFPI(國際唱片業協會)檢舉,架設網站和分享近10,000多首盜版MP3歌曲,台南地檢署進入宿舍搜查,許多學生在BBS站看到訊息,來不及拆硬碟就把主機抱走逃命。

雖說當年每個大學都在分享盜版歌曲,但地檢署搜查宿舍也有侵害人權的疑慮,事件最後由學生登報道歉,IFPI撤回告訴,校園網路制定了使用規範收尾。不過音樂產業在科技洪流的面前,也已經面目全非。

對當年身在「天龍國」看新聞,同時電腦裡的P2P軟體FOXY正在下載MP3(真抱歉,也沒那麼抱歉)的我而言,只覺得MP3取代CD,歌變得一首、一首聽,「一張專輯」的完整概念不見了,從前可以背出那張專輯的第幾首是什麼,現在每張專輯都只有某幾首歌有聽過;過去曾經推崇「一張專輯每首歌都環繞同個主題」的概念,現在愈來愈沒有必要,因為連我也沒在聽。

誰都沒想到,後來拯救音樂產業的,是做電腦的賈伯斯,但仔細想好像也沒那麼意外,賈伯斯是發明隨身聽的Sony的粉絲(他曾經希望蘋果員工和Sony一樣穿制服),青春期是60年代嬉皮,披頭四和胡士托音樂祭是他的養分。

音樂
音樂消費的取向受數位科技影響演變成「單曲」為主,歌單文化也隨之蓬勃發展。不過「類比未死」,近來許多人重拾唱盤與黑膠,追求「音訊有溫度」的美好聲音。
圖/ shutterstock

賈伯斯拿出iPod,不說硬碟容量1Gb,而是「裡面能放1,000首歌」,他深知打敗盜版的方法,就是讓買正版比下載盜版更方便,於是有了iTunes的購買音樂生態系。

我聽音樂的習慣,也留在有Sony榮光與賈伯斯遺產的時代。辭職那年,把所有CD收藏攤開,一張又一張地放進附光碟機的MacBook Pro擷取成數位檔案,也把過去到處抓來的盜版MP3輸入iTunes,一首一首輸入專輯資訊,學會不再用盜版,改買新歌,也有了自己的1,000首歌曲和精選播放清單。

直到手滑把播放清單銷毀(背景音樂請下梁靜茹《一夜長大》),終於起心動念轉往Spotify,朋友告訴我AI推薦歌單會學習使用者偏好的風格,也可以追蹤喜歡的歌手,雲端備份歌單讓我的悲劇不再重演。

我也開始搜尋Spotify創辦人艾克(Daniel Ek)的傳奇故事,玩樂團的天才工程師,是否像典範移轉後的大賀典雄?

不過,在LAG許久才踏進串流音樂的世界前,還得先解決自己的1,000首歌單裡,有450首在Spotify沒得聽,到底要怎麼辦?別說老人不會聽新歌,我想先跪求科技把回憶還給我。

責任編輯:張庭銉

搖滾歌手伍佰於1996 年發行,隨著2019年底首播的影劇《想見你》再度竄紅的「穿越神曲」〈Last Dance〉。
關鍵字: #串流影音
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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