AI音樂席捲Spotify!月聽眾數破百萬,AI樂團The Velvet Sundown為什麼暴紅?
AI音樂席捲Spotify!月聽眾數破百萬,AI樂團The Velvet Sundown為什麼暴紅?

"Dust on the wind. Boots on the ground. Smoke in the sky. No peace found...",你的Spotify歌單上出現過這首〈Dust on the Wind〉嗎?

近期在Spotify上迅速竄紅,擁有超過 100 萬月聽眾的獨立迷幻搖滾樂團 The Velvet Sundown,他們在短短幾週內發行了2張專輯,其中熱門歌曲〈Dust on the Wind〉更獲得超過百萬播放次數。

乍聽之下,是一支初出茅廬的新樂團發布新曲,其來歷卻引發音樂界質疑──團員的大頭貼有些不自然,成員的背景資訊也各個成謎。

知名音樂製作人瑞克.貝托(Rick Beato)曾透過軟體分析 The Velvet Sundown 的歌曲,發現其中存在著「雜訊」,暗示其可能由 AI 生成。

Deezer 等串流音樂平台也利用自有工具識別 AI 生成內容,並加以標示,結果出爐: The Velvet Sundown 的 100% 曲目均假AI之手創作 。

如果你也好奇這支樂團是否是由AI生成,那麼你猜對了。The Velvet Sundown官方臉書已正式對外承認所有音樂、歌詞及視覺內容均由人工智慧 (AI) 生成。

The Velvet Sundown 在 Spotify 的個人簡介中更新聲明:

「The Velvet Sundown 是一個由人類創意指導,並透過AI支援進行作曲、配音和視覺化的合成音樂專案。這並非一場騙局,而是一面鏡子。這是一個持續進行的藝術挑釁,用來挑戰AI時代中作者身份、認同以及音樂本身的未來界限。所有角色、故事、音樂、聲音和歌詞均為原創,並藉助AI工具進行創作。任何與真實地點、事件或人物(無論生者或已故者)的相似之處,純屬巧合,並非有意為之。」

此聲明一出,立即引發了業界廣泛討論。該樂團於今年六月橫空出世後,便迅速竄入各大 Spotify 播放列表,也吸引了大量媒體關注。

期間甚至出現了一名化名安德魯.佛雷隆(Andrew Frelon),聲稱自己是樂團發言人、X社群帳號的經營者,在他發表文章中,說明該樂團是他利用生成式AI創作音樂和相關宣傳素材,表示這是一場測試媒體的惡作劇,目的是揭穿記者在追蹤新聞的驗證流程中存在大量漏洞。

但不久後,The Velvet Sundown在臉書發文打臉,表示樂團跟佛雷隆根本毫無瓜葛,並指出有人正在扭曲樂團作品並試圖佔為己有,兩方說法各執一詞,讓整起事件疑雲重重。

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不是好聽就好?AI生成衝擊藝術真實性

「不完全是人類,也不完全是機器,我們存在兩者之間。」The Velvet Sundown 在社群大膽宣言,不只引發圍繞在AI生成人聲、旋律的爭議,進一步加劇了人們對生成式AI時代下藝術、文化和真實性的擔憂。

「一支AI樂團,每月就有 50 萬聽眾,這真叫人沮喪。」團名相像的Velvet Meadow 美國樂團成員克里斯蒂安·海羅尼穆斯 (Kristian Heironimus) 感慨表示,自己從事音樂長達6年,不間斷地努力寫歌,卻被「缺乏靈魂」的AI歌手半路殺出程咬金。

Google研究人員發現,自 2023 年以來,AI 圖像造成的虛假資訊在網路上的數量暴增,而許多主流AI 語音複製程式也缺乏足夠的規範,來阻止未經同意的冒充行為,例如,仿冒知名歌手聲音創作未授權歌曲。2023年,一名匿名者利用AI模仿美國饒舌歌手Drake 和 The Weeknd的嗓音創作歌曲,在推特上瘋傳獲得690萬次觀看,最終在串流平台全面下架。

另一方面,Suno AI 等音樂生成平台迅速崛起,用戶只需輸入文字即可創造歌曲,但爭議不斷,主要問題在於 AI 模型訓練數據的合法性與 AI 生成內容的著作權歸屬。

多家國際唱片公司包括環球、華納和Sony,已對 Suno 提起訴訟,指控其未經授權使用受著作權保護的歌曲來訓練 AI 模型。他們認為,這種行為是對原創音樂的大規模盜竊,直接威脅到藝術家的生計與創意價值。

儘管 Suno 辯稱這屬於「合理使用」,聲稱 AI 學習如同人類音樂家從聆聽中汲取靈感,但此論點遭到業界強烈反駁。評論家指出,AI 快速且大量複製的能力,與人類學習的過程本質不同,對創作者極不公平。

此外,AI 生成音樂的著作權歸屬也模糊不清。當用戶透過簡單指令生成歌曲時,作品的著作權究竟屬於誰?是提供提示的用戶、Suno 平台,還是被 AI 學習的原始創作者?如何確保創作者能獲得應有的公平報酬,以及著作權界線,逐漸成為未來音樂產業必須面對的一大挑戰。

AI音樂人氣直逼真人?串流時代下的「無感」潮流

The Velvet Sundown 的爆紅,不僅歸因於其新奇的 AI 身份,也反映了當今串流音樂生態的變遷。

曾擔任音樂串流平台Spotify「數據煉金師」的葛倫.麥唐納(Glenn McDonald)指出, Spotify目前已接受付費以提升播放列表的曝光率,同時也逐漸從人工策展轉向以音訊特性為基礎的演算法推薦。 這種轉變讓 AI 生成的音樂更容易透過演算法推送到聽眾耳邊,加速普及。

然而,這種「無感」音樂的流行也令人深思。過去,音樂是個人身份的象徵,不同音樂類型定義了不同的次文化群體。

如今,在網路扁平化與碎片化的影響下,AI 音樂如 The Velvet Sundown 所呈現的多元風格拼貼,將迷幻、民謠、獨立等多種音樂類型融合於一身,聽起來愉悅、抓耳,但比起說是一張概念性專輯,更像是一場隨機的賭注:只要你覺得好聽,他們就成功了。

這類音樂在旋律和歌詞上,也往往缺乏深刻意涵或演唱者的政治立場,更容易被視為「背景音」,用於提升特定氛圍而非引發主動聆聽或情感共鳴。

總而言之,The Velvet Sundown 的實驗性「挑釁」,不僅模糊了真實樂團與虛擬實體的界線,也引發思考:當音樂不再承載深刻情感或特定意義時,其價值和存在意義又將如何定義?這或許正是 AI 時代,藝術領域最令人不安卻又引人入勝的提問。

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資料來源:The Atlantic、CNBC、Stereogum、RollingStone

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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