台灣第一首AI單曲!呼吸聲、抑揚頓挫超專業,「AI陳珊妮」騙過金曲製作人
台灣第一首AI單曲!呼吸聲、抑揚頓挫超專業,「AI陳珊妮」騙過金曲製作人

AI再度展現強大功能,就連你聽的歌也有可能是AI唱的!資深歌手兼製作人陳珊妮於3/14發布單曲《教我如何做你的愛人》,還邀請許多業界知名音樂人試聽回饋,不過,她今天(22日)揭露,整首歌其實是「AI版陳珊妮」唱的,上線一周沒有任何人發現不是她本人。AI唱的歌有多真假難辨?未來會取代歌手嗎?

陳珊妮指出,這是她與台灣人工智慧實驗室(Taiwan AI Labs)合作的計畫,利用過去大量的歌聲、作品數據,訓練出如真假難辨的聲音模型,再交給製作人編曲,成為台灣第一首由活躍中的歌手訓練、製造出來的AI單曲。

呼吸聲、抑揚頓挫全到位,AI怎麼做到的?

整首歌曲音色有輕重緩急,甚至有大小不同的呼吸聲穿插,即使知道是AI唱的,仍然真假難辨。甚至連收到Demo的專業編曲家都在現場直言,製作過程中完全沒有發覺是AI,作品都完成了才得知這個消息,成功通過「盲測」。

「用AI模擬出的聲音不難,但要唱到專業等級真的不容易。」陳珊妮表示,剛開始軟體抽取出來的人聲音軌訓練好後,卻發現音質受到很大的破壞,動起來也會感覺到抑揚頓挫和換氣出現很多破綻,因此後期在調校、剪輯上都花了很多功夫。

陳珊妮ai lab合作
陳珊妮(圖中)以及台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾(圖左)分享AI歌曲的製作過程。
圖/ 隋昱嬋攝影

台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾分享整個製作方式,工程師先運用AI去汲取陳珊妮過去數十筆高音質人聲資料後,再由陳珊妮協助,和工程師一起進行非常細節的調校,透過互動告訴AI什麼是正確的發聲方法、哪些大小聲細節要特別注意,最後成功打造出「陳珊妮養的小鬼」,操控它唱完整首作品。

為了讓大家體驗這個技術到底有多專業,現場也直接秀出兩個音檔,大家一起猜猜看,哪一首是AI唱的?

在現場,兩個音檔各有「擁護者」,不過最後答案卻是兩首都是AI做的,儘管都是還在訓練中的模型,卻已經能實現真假難辨的效果。

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沒音樂背景,AI幫你一圓作曲夢

杜奕瑾表示,針對這項技術,目前還沒有直接推出專業商用軟體的計畫,仍會以這種專案合作方式進行,不過未來將會推出整合性的影音創作平台,可以自動生成音樂,目前已經在Discord釋出「雅婷Studio」的試用版本,讓一般民眾可以親自體驗這個技術的能耐。

目前有男女各一位素人訓練出的聲音供使用,只要直接輸入想寫的歌曲主題,例如「雞生蛋蛋生雞」,系統就會在幾秒鐘內生成一首歌,有人聲、歌詞和背景音樂,即便沒有任何音樂背景,輕鬆就能完成一首歌曲。

陳珊妮ai lab合作
活動現場示範AI生成歌曲的功能,輸入「雞生蛋蛋生雞」後,幾秒鐘內就跑出一首歌曲。
圖/ 隋昱嬋攝影

想拿AI做的歌報金曲獎⋯⋯未來歌手工作會被取代嗎?

談起對這個技術未來的想像,陳珊妮表示,也許能讓她一年出300首歌都沒問題,甚至和60年以後的歌手合作,也有機會發生。

但身為線上歌手,難道不怕被AI取代掉嗎?陳珊妮坦言聽到成品後「有點抖抖的」,雖然一直很關注AI發展,但沒有想過這麼快就能達到這種程度,「我也會開始思考,歌手跟創作的核心價值到底在哪裡。」

帶著一點刺激或反骨的心態,陳珊妮甚至透露想用這首歌報名金曲獎,並不是要力求得獎,而是向社會丟出一個詰問:「現在這個未來已經不可逆,你怎麼面對?」

杜奕瑾也指出,在新的世代,每個人都必須訓練自己成為一個「老闆」,找到自身的價值,去善用工具,否則真的會面臨被淘汰的局面。當這項技術還在往前快速發展,一定會產生新的經濟模式,其中產生的監管問題、版權制度、分潤模式都還有待探討,但希望先透過技術和合作模式,讓台灣可以領先世界去擁抱這個機會。

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責任編輯:林美欣

關鍵字: #AI
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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