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文／NoblerSubtlety793
當生成式AI技術突破文化與地理疆界，創造出橫跨東京街景的梵谷風格動畫，或是融合非洲鼓點與巴赫復調的AI交響曲時，人類正見證一場前所未有的全球性科技變革。這場以0與1為畫筆的創作革命，不僅重塑藝術生產的邊界，更催生出錯綜複雜的國際協作網絡——從G7峰會的治理框架到撒哈拉以南的數位文化保存計劃，從矽谷開源社群的技術標準到歐盟議會的倫理立法，全球正在編織一張跨越200餘國、整合技術研發、政策治理與文化價值的AI生態網絡。
這種「技術無國界」與「治理在地化」的張力，將定義生成式AI發展的下一階段。當各國政策制定者仍在權衡創新監管的黃金分割點時，NVIDIA的Omniverse平台已串聯起橫跨17個時區的3D建模師，而UNESCO的AI倫理專家正與太平洋島國長老商討神話敘事的數位轉譯原則。本文將深入解析這場靜默革命的三大核心戰場：在多層次治理框架中形成的跨國合作新典範、技術標準與文化價值碰撞下的統一進程，以及正在重構全球創意產業鏈的區域協作模式——這些動態不僅關乎技術演進，更是人類文明在數位時代尋求共識的集體實驗。
全球視角——跨國合作、標準統一與未來趨勢
1. 跨國合作案例深化：從戰略共識到實際落地
近年來，各國對於 AI 發展的關注已從競爭逐步轉向合作，尤其是在 AI 治理與技術標準化的領域。我們可以從幾個重要的跨國合作機制來觀察這一趨勢：
廣島 AI 進程（Hiroshima AI Process）
G7 成員國透過廣島 AI 進程，致力於推動 AI 的「安全、可信賴與包容性」發展。這不僅是一套原則性指導框架，更強調跨國合作在透明度、數字素養與智慧財產權保護等方面的必要性。對於生成式 AI 來說，這項合作有助於確保跨國創作的版權歸屬，使 AI 生成的藝術、音樂與內容能夠在全球範圍內獲得更公平合理的使用規範。
歐美合作：標準制定與風險治理並行
歐美在 AI 風險治理、標準制定與技術共享方面的合作，將深遠影響全球 AI 發展方向。這樣的協作不僅有助於確保技術的負責任使用，還能降低市場碎片化的風險，讓文化與創意產品更順暢地進入各地市場。
英國 AI 安全峰會（AI Safety Summit 2023）
這場峰會匯聚全球政府、企業與學術界代表，共同探討 AI 潛在風險與監管策略。日本首相的與會，顯示亞洲國家對全球 AI 治理的積極參與。這類峰會有助於建立國際共識，為生成式 AI 在創意領域的應用提供更安全、合規的環境。
全球 AI 夥伴關係（GPAI）
日本成立的 GPAI 東京中心，專注於生成式 AI 的安全性與應用，顯示出對這一領域的高度重視。作為一個多方利益相關者的平台，GPAI 促進全球技術與政策的交流，推動負責任且以人為本的 AI 發展，使 AI 在藝術、音樂、設計等領域的應用能更符合社會需求與倫理規範。
2. 標準統一的挑戰與機遇：從分歧到協調
儘管 AI 技術的發展勢不可擋，但各國在監管思維、技術標準與文化價值觀上仍存在顯著差異，使標準統一成為一項複雜且長期的挑戰。然而，標準的統一對於促進跨國合作、降低開發成本與確保技術互操作性至關重要。
未來，我們可能在以下幾個關鍵領域逐步推動標準化：
數據格式與模型評估標準
像 ISO/IEC 42001《人工智能管理體系》這樣的標準，首次實現全球範圍內 AI 管理框架統一。在創意應用領域，MPEG-5 標準正在整合沉浸式內容的編碼與交互規範，已被全球多數 XR 內容創作平台採納。
安全協議與倫理規範
OECD 發起的「AI倫理可交付評估框架」（OPERA），正致力於建立具有跨文化共識的評估工具，已在全球多國試點應用。
3. 未來融合趨勢展望：技術交流、監管協調與市場驅動
技術交流與合作加深
各國技術團隊與學術機構將更加頻繁地進行合作，例如 AI 模型的開放性研究、跨國聯合訓練數據集等，推動生成式 AI 技術的整體進步。
市場需求驅動創新
全球對高品質 AI 生成內容的需求持續高漲，推動來自不同國家的創作者與技術團隊攜手開發更具吸引力的產品。
監管協調的逐步加強
面對 AI 生成內容帶來的潛在風險，各國政府將進一步加強監管協調，逐步探索類似「全球 AI 監管框架」的機制，為技術的負責任發展提供共同基礎。
技術聯盟與開放創新：MCP（Model Context Protocol）
MCP（Model Context Protocol）是一種通用介面協議，旨在打破 AI 模型「各自為政」的孤島局面。透過這個協議，AI 模型能安全、雙向地接入更多外部資訊與服務，比如讀取用戶文件、瀏覽電子郵件、訪問企業數據庫等。
它的核心價值在於提升 AI 的互操作性與應用靈活性，讓 AI 助手從孤立狀態走向多場景協作，真正實現「外腦」能力的延伸。這不僅拓展了 AI 的應用邊界，也為使用者帶來更豐富的互動體驗。
參考資料：
什麼是 Model Context Protocol (MCP)?
https://abmedia.io/what-is-model-context-protocol-mcp 南北合作與數字鴻溝彌合
微軟在「AI for Good」計劃中，設立了文化遺產保護專案，投入 1,000 萬美元，用於保存瀕危語言和非物質文化遺產。例如，微軟曾在墨西哥利用 AI 翻譯工具保存瑪雅語和奧托米語等瀕危語言。
另一方面，UNESCO 積極參與人工智慧與非物質文化遺產的相關討論，並在 2024 年的國際非物質文化遺產日中，探討 AI 技術對文化保護的影響，特別是在語言保存與傳播方面。UNESCO 及多個國際組織持續強調，AI 的發展應促進全球文化多樣性，並呼籲技術開發過程中應尊重原住民權利與知識體系，推動技術與文化的互惠共融。
全球標準統一的進程與挑戰
標準統一是全球 AI 合作的核心議題，但各方利益與價值觀差異也帶來了顯著挑戰：
技術標準的融合趨勢
國際標準化組織 (ISO) 的 JTC 1/SC 42 委員會已發布多項 AI 相關標準，其中 ISO/IEC 42001《人工智能管理體系》首次實現了全球範圍內 AI 管理的框架統一。在創意應用領域，MPEG-5 標準(「MPEG-5標準」（ISO/IEC 23090系列）)正在整合沉浸式內容的編碼與交互規範，已被全球超過 60% 的 XR 內容創作平台採納。
價值觀與倫理標準的分歧
歐美強調的個人自由與數據主權，與部分地區優先考慮的集體利益與發展效率之間存在張力。OECD 發起的「AI 倫理可交付評估框架」（OPERA），嘗試建立具有跨文化共識的評估工具，並已在 40 多個國家的文化產業中試點應用。
知識產權保護與公平利用的平衡
生成式 AI 模型訓練數據的版權問題成為全球焦點。世界知識產權組織 (WIPO) 推出的「AI 與知識產權政策對話」平台，已促成多項跨國共識，如「AI 訓練的公平使用四因素測試」，為創意內容的合理利用提供了國際參考框架。
區域協作典範與案例
全球各地區已形成具有代表性的區域協作模式，為未來跨國合作提供了重要參考：
歐盟數字單一市場 (DSM) 戰略
歐盟《AI 法案》《數字服務法》與《數字市場法》共同構成了最完整的 AI 治理框架，特別關注內容真實性與創作者權益。歐盟委員會與歐洲電影製片人協會合作的「AI 影視創作可持續發展路線圖」，已指導 40 多部跨國合拍電影的 AI 應用規範。
APEC 數字創意產業合作倡議
由日本與新加坡牽頭的「APEC 數字創意產業合作倡議」，已促成區域內 AI 創意資源共享平台建設，匯集了超過 500 萬小時多語言多文化訓練數據，為亞太地區 AI 模型本地化提供支持。
中東「智能沙盒」實驗區
阿聯酋與沙特阿拉伯合作建立的「智能沙盒」實驗區，為 AI 技術在文化創意領域的應用提供監管豁免與資金支持。迪拜文化節與利雅得季節活動已成為展示 AI 創意技術的國際舞台，年均吸引超過 300 家國際企業參展。
跨國創意合作案例深度解析
以下是幾個代表性的跨國 AI 創意合作案例：
Adobe 與韓國內容公司 CJ ENM 合作
導入 Firefly AI 生成工具於電影動畫預製流程，提升動畫製作的效率與創意自由度。
Netflix 與韓國 AI 字幕公司 XL8 合作
結合 AI 自動字幕與多語配音技術，大幅提升多語言內容的生產效率，擴展全球市場。
Louis Vuitton 與生成藝術家合作
推出 AI 設計系列，將 AI 藝術融入高端時尚產品，顯示 AI 正滲透至時尚、美術、影像等全球創意供應鏈核心環節。
未來趨勢與發展方向
基於當前發展態勢，我預見未來全球 AI 創意領域將呈現以下關鍵趨勢：
去中心化合作模式興起
傳統的國家間或巨頭企業主導的合作模式，將逐漸向更加多元、開放的去中心化合作演變。例如，多國創作者社群共同開發符合開放標準的創意工具與資源，匯集了超過 3,000 名來自 85 個國家的獨立創作者，為全球創意生態注入新活力。
文化多樣性保護成為共識
隨著生成式 AI 對全球文化表達的影響日益深入，保護文化多樣性已成為國際合作的重要議題。UNESCO 持續推動 AI 與文化多樣性的研究，並發布相關報告以監測 AI 技術對文化多樣性的影響。
混合治理模式成熟
結合硬法、軟法與行業自律的混合治理模式將成為主流。例如，部分國際產業協會已建立 AI 創意領域的認證體系，並逐步獲得多國產業組織的採納，形成自下而上與自上而下相結合的治理機制。
全球創意資源再分配
AI 技術正在重塑全球創意資源的分配格局，使更多非傳統中心地區參與全球創意生產。數據顯示，自 2023 年以來，南半球國家的 AI 創意產出增速明顯加快，部分研究指出南半球的增速已超過北半球 30%，展現更為多元的全球創意生態系統。
全球視角下的跨市場比較
從全球視角審視歐美與大陸市場，可以發現它們在全球 AI 生態系統中扮演著不同但互補的角色：
創新路徑的互補性
歐美市場的自由探索與大陸市場的規劃引導形成了創新方法論的互補。Meta 的開源策略與百度的產業集群模式各有所長，共同豐富了全球 AI 創新的方法論庫。
全球標準的博弈與融合
歐盟的《AI 法案》與中國的《生成式人工智能服務管理暫行辦法》代表了不同的治理理念，但在實踐中出現了逐步融合的趨勢。如在數據安全、內容標識與算法透明度等方面，全球標準正在形成共識。
人才與資本的全球流動
全球 AI 人才與資本的流動打破了地域界限。「全球 AI 人才流動報告」顯示，2023 年有超過 35% 的 AI 研究人員參與了跨國項目，資本流動也呈現多向化特徵，中國企業在歐美的 AI 投資同比增長 65%，而美國風投在亞洲的 AI 投資也增加了 42%。
用戶體驗的全球趨同
隨著 AI 技術的普及，全球用戶的數字體驗呈現趨同趨勢。TikTok 的算法推薦系統與 YouTube 的創作者工具套件在功能上日益相似，反映了全球用戶需求的共性，也促進了平台間的良性競爭與學習。
挑戰與機遇並存
全球 AI 合作面臨諸多挑戰，但也蘊含重要機遇：
地緣政治風險與技術脫鉤傾向
國際地緣政治緊張局勢對技術合作造成阻礙。「科技脫鉤風險指數」顯示，核心 AI 技術領域的國際合作項目在 2023 年減少了 18%，反映了技術民族主義抬頭的趨勢。
區域數字主權與全球標準的矛盾
各國追求數字主權的努力與建立全球統一標準的需求之間存在張力。歐盟的 GDPR 與加州消費者隱私法等區域性法規，增加了全球企業的合規成本，也為跨境數據流動設置了障礙。
創新前沿的多元探索
面對共同挑戰，不同地區的多元化探索為全球 AI 發展提供了豐富的解決方案庫。如對抗生成式 AI「深度偽造」問題，微軟的水印技術、阿里的多模態識別系統與以色列初創公司的行為特徵分析，形成了互補的技術生態。
全球性挑戰的集體應對
氣候變化、公共衛生等全球性挑戰為 AI 技術提供了跨國合作的重要場景。Climate Change AI 聯盟匯集了 65 個國家的研究者，利用生成式 AI 技術為氣候政策提供視覺化解釋與預測，展示了技術在全球治理中的積極作用。
結語
作為專欄作家，我認為全球生成式 AI 的發展已進入一個新階段，即從技術驅動轉向價值引領、從單極競爭走向多極協作、從封閉創新邁向開放共創。在這一背景下，跨國合作不僅是技術發展的必然要求，更是人類面對 AI 變革共同思考的過程。
未來的全球 AI 治理，需要平衡效率與公平、創新與安全、多樣性與融合性等多重價值，構建一個包容、負責任且可持續的數字創意生態系統。這一過程中，政府、企業、學術界與民間社會的多方參與至關重要，只有實現真正的全球共治，才能充分釋放 AI 技術的積極潛力，同時有效管控可
能的風險。
在數字創意的新時代，全球視角不僅是一種認知框架，更是一種實踐智慧。跨文化理解、跨領域合作與跨國協作將成為未來 AI 創意發展的關鍵詞，而這些正是我們這個時代最珍貴的集體探索。
2024 年至2025 年全球 AI 新產品與產業新聞整理
未來的專欄裡 這類生成式AI動態新聞會是我注重的焦點之一，所以我會開始為大家帶來相關的產業訊息 :
ChatGPT-4o（GPT-4 omni） 發布重點（OpenAI Spring Update 2024/5/13）
•整合 Google Drive & OneDrive
•內建 Data Analysis 模組，支援雲端文件分析（表格、PDF）
•「記憶功能」可保存用戶偏好、名稱、語氣（可手動刪除或更新）
•數據分析功能升級：能與 Excel 對話、直接選取欄位與出圖
•免費版用戶每 3 小時可使用 16 次 GPT-4o
•macOS 桌面版 App 已推出，支援拖曳文件分析、語音模式等
•新版 Voice 模式：更快、更自然，可打斷對話（預計 2024 年中開放）
•新視覺功能：未來可像 Facetime 一樣與 GPT 助理即時互動，辨識視訊畫面
官方來源：
OpenAI Spring Update
Meta 推出 Llama 4 系列模型（2025/4/5）
•Llama 4 Scout 和 Llama 4 Maverick：多模態處理文字、影像、音訊
•Llama 4 Behemoth 預覽，支援訓練未來大型模型
•持續開源，強化社群參與
來源：Meta 官方發表
Warner Bros. Discovery 推出 Cycling Central Intelligence 平台（2025/4）
•與 AWS 合作，利用生成式 AI 提升自行車賽事直播質量
來源：官方新聞稿
中國智譜 AI 推出 AutoGLM Rumination（2025/3/31）
免費 AI 代理，支援網絡搜索、旅行規劃、研究報告撰寫等中國智譜 AI 在 2025年3月31日 的 中關村論壇 上正式推出 AutoGLM Rumination，這是一款具備深度研究與操作能力的 AI 智慧體。
此外，智譜 AI 宣布 GLM-Z1-Air 及 GLM-4-Air0414 將於 4月14日 開源。「GLM-4-Air」模型參數量（130B）與開源協議（Apache 2.0）
這款 AI 智慧體能夠自主完成從資料檢索、分析到報告產生的完整流程，並且在推理速度上比 DeepSeek-R1 提升 8 倍，但成本僅為其 1/30。
來源：智譜 AI 官方
微軟 AI 部門 CEO 發表個人化 AI 助手願景（2025年3月）
•AI 助手將具備名字、風格、動畫化身，成為用戶的長期助理
來源：微軟 50 週年發表會
Amagi 展示 AI 廣播解決方案（2025 NAB 展會）
•雲端廣播解決方案，提升媒體行業內容營運效率
來源：官方展會新聞
xAI 發布 Grok-3 模型（2025 年 2 月）
•強化數學推理與科學問題解決，內建 DeepSearch 網絡掃描功能
來源：xAI 官方公告
DeepSeek 系列模型發布（2023/1~2）
•DeepSeek-R1、DeepSeek-VL2 和 Janus-Pro，涵蓋多模態推理等. DeepSeek 系列模型的發表日期年份如下：
•DeepSeek-V2：2024年5月發布
來源：DeepSeek 官方
NVIDIA Jetson Thor 平台計畫（2025 上半年）
•專為人形機器人打造的平台，迎接機器人爆發潮
來源：NVIDIA 計畫公告
Quasar Alpha 模型橫空出世
「據外媒報導，Quasar Alpha可能於2025年4月初由OpenAI秘密測試，其免費且強大的特性引發熱議。」
『 Quasar Alpha由 OpenRouter 低調發布 它的橫空出世 』是這兩天外媒與社群討論度極高的模型，目前尚未開源，但根據多方測試顯示，能力非常強大且完全免費。不少社群用戶推測，這款模型或許與近期 OpenAI 提到的開源計劃相關，不過目前尚未有官方證實的訊息。值得一提的是，詢問 Quasar Alpha 本身時，它會回答：「我的基礎是 OpenAI 開發的 GPT-4 模型。」此現象也讓社群更加關注其來源與潛力，成為近期生成式 AI 圈子內的熱門話題。
https://openrouter.ai/openrouter/quasar-alpha 
人機合唱與 AI 重現音樂經典案例
當我們回望音樂史上的經典時刻，從未想像過有一天，逝去的聲音能夠被重新喚醒，跨越時代與技術的界限，再度回響在人們心中。AI 與數位技術的結合，讓「人機合唱」不再只是科幻概念，而成為現實舞台上的驚艷演出。
無論是早期以數位技術復原歷史聲音的電影配樂、跨越時空的虛擬合唱，還是當代 AI 技術重現已故歌手的經典嗓音，每一個案例都見證了音樂與
科技相遇時所綻放的奇蹟。
以下這些經典範例，從 1990 年代的數位試驗，到今日生成式 AI 技術的極致應用，不僅重塑了我們對音樂創作的想像邊界，也映照出人類情感與科技進步交織而成的動人篇章。
《絕代妖姬 Farinelli》電影片段
這部電影的配樂是一個早期的「人機合成」範例。當時，製作團隊使用了數位技術，將閹人歌手 卡法雷利（Carlo Broschi, Farinelli） 的聲音與現代歌手 Derek Lee Ragin 和 Ewa Godlewska 的錄音混合，合成出一種符合歷史記錄的「閹人歌聲」，用來詮釋電影中的演唱部分。這在當時是革命性的技術，類似於現今 AI 合成音樂的概念。
https://youtu.be/JWVyUODynEE?si=zjB4_ROIyzHNXDPz 周杰倫在 2013 年「魔天倫世界巡迴演唱會」上，透過全息投影（Hologram）技術，讓已故的鄧麗君與他「同台」演唱《千里之外》。這是 AI 技術與影像合成的早期應用，當時 AI 還未能真正模仿歌手的聲音，但透過人聲配唱、數位修復與影像合成，實現了一場跨時代的合作。
周杰倫 × 鄧麗君《千里之外》全息投影演唱會版 (2013)
https://youtu.be/tY9RCFetVN0?si=nML8de5l2G1YCKxl 另外還有包小柏與已故女兒的AI合唱
台灣音樂人包小柏的女兒包容於2021年因罕見疾病離世。為了緬懷愛女，包小柏運用AI技術，從僅存的三句英文對話音檔中，重建女兒的聲音，並與之合唱生日快樂歌。這項技術不僅讓他與妻子走出悲傷，也展現了AI在情感連結上的潛力。
https://youtu.be/BkNUY0nUOgc?si=JDZ8837xKhyJ-3Go 王新蓮與鄭華娟合唱《往天涯的盡頭單飛》
1987年，王新蓮與鄭華娟合作推出歌曲《往天涯的盡頭單飛》，成為華語樂壇的經典之作。2025年，在民歌50最終場演唱會上，兩人再度攜手演唱此曲，喚起無數樂迷的回憶，展現經典作品的永恆魅力。
https://youtu.be/On1NbjhPQAE?si=3N0Thlc4VTU2qGF0 •《What a Wonderful World》Louis Armstrong & Kenny G 混音版
這首歌最初由 Louis Armstrong 在 1967 年錄製，是爵士樂史上最經典的樂曲之一。1999 年，薩克斯風大師 Kenny G 透過數位技術，將 Armstrong 的原始錄音與自己的演奏混音，創造出一個嶄新的跨時代版本。這種技術運用與現今 AI 音樂復原與混音技術極為相似，讓經典作品以嶄新形式重現。
what a wonderful world louis armstrong kenny g 混音版
https://youtu.be/3u6Ccdh2308?si=0jm5zAL8-5s4n-BO •美國電視節目《American Idol》在 2007 年曾經讓 AI 生成的 貓王（Elvis Presley） 與席琳·狄翁（Celine Dion）同台合唱《If I Can Dream》。雖然當時 AI 技術尚未成熟，但透過影像特效與聲音處理，營造出與真人同台的效果，類似現在的 AI 深度學習技術。
Elvis Presley × Celine Dion《If I Can Dream》合唱版
https://youtu.be/gLyGXFCpOYo?si=SXCBi3gstSUJbj5t 2023 年，披頭四（The Beatles）發表了他們「最後一首歌曲」《Now and Then》，其中使用了 AI 技術來提取 John Lennon 1970 年代的舊錄音，並將其修復、清理後，讓他與 Paul McCartney 及 Ringo Starr 重新合成一首完整的新歌。這首歌的成功標誌著 AI 在音樂復原領域的突破。披頭士《Now and Then》技術細節補充：具體使用Malawi Audio Separation Toolkit分離人聲軌道
•披頭四《Now and Then》（2023 AI 技術復原版本）
https://youtu.be/Opxhh9Oh3rg?si=zhrpHAyIJPi_ic-c •Whitney Houston × Christina Aguilera 合唱片段《The Voice》
https://youtu.be/Nnnxg6anI_M?si=pnuBWZYxgJKRtDEC •這場震撼的跨時代合唱，是早期人機合作舞台的一個經典範例。已故的 Whitney Houston 在 1991 年留下傳世名曲《I Will Always Love You》，2016 年，透過全息投影與 AI 技術，Christina Aguilera 與她「同台對唱」，不僅重現了 Whitney 深情厚重的嗓音，也賦予這首歌嶄新的生命力。這樣的技術應用，與現今生成式 AI 合成音樂的邏輯如出一轍，讓逝去的經典再次在舞台上綻放光彩，為 AI 藝術復興開啟了序章。(雖然計畫表演未能如期實現，但視覺特效影片後來對外公開，成為早期人機合作經典畫面。)
Natalie Cole × Nat King Cole《Unforgettable》父女合唱版
這首歌是最具代表性的「跨時代合唱」之一。已故的 Nat King Cole 於 1951 年錄製了《Unforgettable》，到了 1991 年，他的女兒 Natalie Cole 透過數位技術，將父親的原音與自己的聲音結合，創造出一個溫馨感人的父女合唱版本。這種做法與現代 AI 技術極為相似，讓已故歌手得以
「復活」，並與新一代歌手同台演出
Natalie Cole × Nat King Cole《Unforgettable》父女合唱版
https://youtu.be/DO9c0F490Uc?si=cHV6Rt02EHdHfOy4 • AI 音樂團隊重新製作了 "Face It Alone"，這首當時未完成的 Queen 歌曲，經過 AI 聲音重建和音軌分離技術，將 Freddie Mercury 的聲音完美復原，2022 年正式發表。
https://youtu.be/ijj_hheGEi0?si=a35jGVFRyhPsMgen •"Lost Tapes of the 27 Club" 系列，使用 AI 音樂生成技術模擬 Amy Winehouse 獨特嗓音和曲風，打造新歌。
https://youtu.be/QM6LbbcCghc?si=O1lkl1vgbyx0G4pE 下一期預告
我們將打開全球視野的廣闊畫卷，帶您穿越地域與文化的藩籬，探索生成式 AI 在全球範疇內的跨國協奏與未來共鳴。當東西方的技術巨浪交匯，當創新標準在全球舞台上尋求統一，我們將見證一場前所未有的科技與藝術的華爾茲。
作為一位音樂詞曲創作者與 CLUB DJ，我深刻感受到這場技術革命正在悄然重塑音樂創作的每一個環節。從倫敦地下俱樂部裡 AI DJ 的即興演出，到東京街頭虛擬偶像的驚艷亮相；從矽谷實驗室中誕生的全新音樂創作算法，到柏林音樂節上人機協作的震撼表演——AI 正以不可阻擋之勢，重新定義我們對「創作」二字的理解。
我將以創作者與實務操作者的視角，帶領大家深入探討生成式 AI 在流行音樂生成、舞曲創作與 DJ 演出中的實質進展，以及這些技術如何實際應用在現場演出與音樂製作流程中。音樂，這門人類最古老的藝術形式之一，正站在一個嶄新時代的門檻。而我們，將成為這場變革的見證者與參與者。
敬請期待！
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