AI生成音樂的效率
配樂師兼獨立樂團主唱余昊益分享，原本需耗費數小時的廣告配樂工作，現在只需2秒。他表示：「原本可能要十幾、二十軌的音樂，現在僅需兩軌AI生成素材組合。」然而，並非單純機器自動化就能生成滿意的音樂，使用者仍需熟悉給AI的指令。例如給予「New Jazz、Swing Vibe」或「Start with a simple drum kit beat」等關鍵字，AI才能快速產出符合需求的節奏與旋律。
AI如何生成音樂？
根據中研院博士後研究人員張志丞的解釋，AI生成音樂背後的原理是「音樂和文字標籤配對」。工程師會將大量歌曲標記關鍵字，如「華語流行」、「2000年」、「愛情」，再輸入這些標籤指令給AI。AI在理解音樂與文字的關聯後，透過生成模型產出音樂，這個過程中帶有一定隨機性，無法完全控制細節。
技術限制與產業影響
雖然AI生成音樂的效率驚人，但無法保持一致性與連貫性，這是目前的最大限制。余昊益指出，若要連續彈奏相同風格的旋律，AI無法保證生成結果一致，因為每次結果都取決於機率。
法律與倫理爭議
AI生成音樂也引發法律爭議。Suno和Udio等AI音樂平台因被指控使用版權音樂訓練AI模型，而遭到索尼、環球、華納等唱片公司聯合起訴。張志丞表示，若AI創作不涉及抄襲定義，如：幾小節一致，就不應視為侵權。但他也強調，應用現有法律標準審視AI生成作品，確保創作的合法性。
AI輔助創作的新時代
儘管如此，AI並非純粹的威脅。余昊益分享，他將AI視為輔助工具，將完成的音樂丟進AI進行「再發想」，激發更多靈感。張志丞也指出，AI能快速生成不同曲風的編曲，為創作者提供靈感來源。
AI生成音樂的情感價值與未來
那麼，AI生成音樂能稱得上是真正的創作嗎？余昊益認為，如果藝術是感動人心的話，聽眾被AI生成的音樂感動，那麼人類與作品之間的情感價值也許並非堅不可摧。
此外，余昊益表示，業界很少人直接使用AI進行創作，因為AI無法呈現個人化的風格與獨特性，「大家都不想成為那被淘汰的90%，所以更在意如何彰顯自己的個人特色。」不過，隨著AI技術精進，他認為提早學習如何與AI協作，將有助於在未來創作中加入自己的創意與美學價值。