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
往下滑看下一篇文章
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓