วิวัฒนาการทางประวัติศาสตร์ของ AI ในดนตรี

ต้นกำเนิดของดนตรีมีมาตั้งแต่ช่วงทศวรรษ 1950 เมื่อนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ยุคแรกเริ่มสำรวจแนวคิดการใช้อัลกอริทึมในการประพันธ์เพลง ช่วงเวลาสำคัญในยุคนี้คือการสร้าง "Illiac Suite" ในปี 1957 โดย Lejaren Hiller และ Leonard Isaacson ซึ่งเป็นผลงานชิ้นแรกที่สร้างขึ้นด้วยคอมพิวเตอร์ที่สำคัญ สำรวจ Musenet, Magenta และต้นกำเนิดของดนตรี AI

‍

ในช่วงทศวรรษ 1980 โปรเจ็กต์ "Experiments in Musical Intelligence" (EMI) ของ David Cope ได้พัฒนาเรื่องนี้ไปอีกขั้นด้วยการวิเคราะห์รูปแบบของนักประพันธ์เพลงคลาสสิก เช่น Bach และ Mozart เพื่อสร้างสรรค์ผลงานที่มีลักษณะคล้ายกัน

‍

AI ในการประพันธ์เพลงในปัจจุบัน

ในปี 2025 เราจะได้เห็นเทคโนโลยีการแต่งเพลงด้วย AI ที่มีความก้าวหน้าอย่างมาก:

มหาวิทยาลัยและศูนย์วิจัยต่างมีบทบาทสำคัญในวิวัฒนาการของการประพันธ์เพลงด้วย AI ยกตัวอย่างเช่น ที่มหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนีย ซานดิเอโก ทีมวิจัยที่นำโดยศาสตราจารย์ชโลโม ดับนอฟ กำลังพัฒนาระบบเพื่อบันทึก "ความรู้โดยปริยาย" จากการบรรเลงดนตรีประกอบหรือการโต้ตอบระหว่างเพลงหลายเพลง บทบาทของ AI ในการประพันธ์เพลงสมัยใหม่คืออะไร

‍

หนึ่งในระบบ AI ชั้นนำสำหรับการประพันธ์เพลงคือ MuseNet ของ OpenAI ซึ่งเปิดตัวในปี 2019 โมเดล AI ที่สามารถสร้างสรรค์ผลงานเพลงที่ซับซ้อนครอบคลุมหลากหลายแนวเพลงและเครื่องดนตรี ระบบนี้สร้างขึ้นบนเครือข่ายประสาทเทียมเชิงลึกที่ฝึกฝนจากชุดข้อมูลดนตรีที่หลากหลาย ช่วยให้สามารถผสมผสานสไตล์และจังหวะเข้าด้วยกัน และสร้างสรรค์ผลงานที่กลมกลืนกัน สำรวจ Musenet, Magenta และต้นกำเนิดของ AI Music

‍

ด้วยความก้าวหน้าของ AI เชิงกำเนิด (generative AI) โมเดลต่างๆ จึงเกิดขึ้น ซึ่งสามารถสร้างสรรค์บทเพลงที่สมบูรณ์ (รวมถึงเนื้อเพลง) จากคำอธิบายข้อความง่ายๆ แอปพลิเคชันเว็บที่โดดเด่นสองตัวในสาขานี้ ได้แก่ Suno AI ซึ่งเปิดตัวในเดือนธันวาคม 2023 และ Udio ซึ่งเปิดตัวตามมาในเดือนเมษายน 2024 ดนตรีและปัญญาประดิษฐ์ - วิกิพีเดีย

‍

เครื่องมือยอดนิยมอื่นๆ ในปี 2025 ได้แก่:

• Boomy: ใช้แนวทางที่เรียบง่าย ช่วยให้ผู้ใช้ที่ไม่มีประสบการณ์ด้านดนตรีสามารถสร้างและเรียบเรียงเพลงใหม่ได้ด้วยการคลิกเพียงไม่กี่ครั้ง
• AIVA: เครื่องมือแต่งเพลงที่ออกแบบมาสำหรับนักสร้างสรรค์ นักแต่งเพลง และนักดนตรีที่ต้องการเพลงต้นฉบับสำหรับโปรเจกต์ส่วนตัวหรืออาชีพ โดยเชี่ยวชาญด้านดนตรีคลาสสิก ออร์เคสตรา และดนตรีบรรเลง 10 เครื่องมือสร้างเพลง AI สำหรับนักสร้างสรรค์ในปี 2025 | DigitalOcean

สิ่งที่น่าสนใจอย่างหนึ่งคือแนวทางการทำงานร่วมกัน การเรียนรู้ของเครื่องมักถูกนำมาใช้เพื่อสร้างชิ้นส่วนหรือแนวคิดทางดนตรีใหม่ๆ ซึ่งนักประพันธ์เพลงมนุษย์จะนำมารวมกันเป็นผลงานที่สมบูรณ์ นวัตกรรมนี้เปิดโอกาสให้ศิลปินสร้างสรรค์ผลงานดนตรีได้อย่างเข้าถึงมากขึ้น และเปิดโอกาสให้ศิลปินหลากหลายกลุ่มได้เข้าสู่วงการดนตรี อนาคตของ AI ในวงการดนตรี: การคาดการณ์สำหรับปี 2025 และอนาคตข้างหน้า | Empress

‍

ผลกระทบของ AI ต่อตลาดเพลง

ตลาด AI ในวงการเพลงกำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว คาดการณ์ว่า AI เชิงสร้างสรรค์เพียงอย่างเดียวจะมีมูลค่าสูงถึง 2.92 พันล้านดอลลาร์ในปี 2025 และคาดการณ์ว่าตลาด AI ในวงการเพลงจะเติบโตถึง 3.87 หมื่นล้านดอลลาร์ภายในปี 2033 สถิติ AI ในวงการเพลง ปี 2025: การเติบโตและแนวโน้มของตลาด

‍

ภายในปี 2025 คาดว่าดนตรีที่สร้างด้วย AI จะสร้างรายได้เพิ่มขึ้น 17.2% ให้กับอุตสาหกรรมดนตรี เนื่องจากศิลปินจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ หันมาใช้ AI ในการแต่งเพลง ทำมาสเตอร์เพลง และสร้างสรรค์งานศิลปะ เทคโนโลยีนี้จึงช่วยให้นักดนตรีทำงานได้เร็วขึ้นและคิดนอกกรอบ สถิติดนตรี AI ปี 2025 – ขนาดตลาดและแนวโน้ม

‍

สำนักข่าวรอยเตอร์รายงานว่า ภายในปี 2568 เพลงประมาณ 18% ที่อัปโหลดไปยังแพลตฟอร์มอย่าง Deezer จะสร้างโดย AI ทั้งหมด โดยมีเพลงที่สร้างโดย AI มากกว่า 20,000 เพลงที่ถูกอัปโหลดทุกวัน เพลงที่สร้างโดย AI คิดเป็น 18% ของเพลงทั้งหมดที่อัปโหลดไปยัง Deezer | รอยเตอร์

‍

AI ในการฟังแบบเฉพาะบุคคล

แพลตฟอร์มสตรีมเพลงรายใหญ่ต่างพึ่งพาอัลกอริทึม AI อย่างมากในการทำความเข้าใจความต้องการของผู้ใช้และนำเสนอเพลย์ลิสต์และคำแนะนำที่ปรับแต่งให้เหมาะกับผู้ใช้แต่ละราย แพลตฟอร์มเหล่านี้ ได้แก่ Spotify, Apple Music และ Amazon Music ใช้โมเดล AI ที่ซับซ้อนเพื่อวิเคราะห์คลังเพลงและข้อมูลกิจกรรมของผู้ใช้จำนวนมาก ซึ่งช่วยให้ประสบการณ์ผู้ใช้ได้รับการปรับแต่งให้เหมาะกับผู้ใช้ แต่ละราย การสำรวจบทบาทของ AI และการปรับแต่งให้เหมาะกับผู้ใช้ในการสตรีมเพลง - CacheFly

‍

ในบรรดาเทคโนโลยี AI หลักๆ ที่ใช้ในระบบแนะนำการสตรีมเพลง เราพบ:

1. การกรองแบบร่วมมือกัน: วิเคราะห์รูปแบบพฤติกรรมของผู้ใช้เพื่อแนะนำเพลงที่ผู้ใช้ที่คล้ายกันชื่นชอบ เพื่อให้แน่ใจว่าเนื้อหามีความเกี่ยวข้องและน่าดึงดูด
2. การกรองตามเนื้อหามุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์คุณลักษณะขององค์ประกอบทางดนตรี เช่น แนวเพลง ศิลปิน และเนื้อเพลง เพื่อแนะนำรายการที่คล้ายกันให้กับผู้ใช้ตามความชอบของพวกเขา เทคโนโลยี AI สำหรับระบบแนะนำในการสตรีมเพลง | SkillUpwards

ระบบแนะนำเพลงเป็นระบบที่ออกแบบมาเพื่อแนะนำเพลง อัลบั้ม หรือศิลปินให้กับผู้ใช้โดยพิจารณาจากพฤติกรรมการฟัง ความชอบ และปัจจัยอื่นๆ เครื่องมือเหล่านี้ใช้อัลกอริทึมที่วิเคราะห์เพลงที่ผู้ใช้เคยเล่น ชอบ หรือข้าม เพื่อทำความเข้าใจรสนิยมทางดนตรีของพวกเขา การประมวลผลข้อมูลนี้จะช่วยให้ระบบสามารถแนะนำเพลงใหม่ๆ ที่ผู้ใช้น่าจะชอบได้ ระบบแนะนำเพลง: แพลตฟอร์มสตรีมมิ่งใช้ AI อย่างไร

‍

ความท้าทายและประเด็นทางจริยธรรม

ความแตกต่างระหว่างเพลงที่มนุษย์แต่งขึ้นและเพลงที่ AI สร้างขึ้นนั้นเริ่มเลือนลางลงเรื่อยๆ จากการทดสอบครั้งหนึ่ง คะแนนเฉลี่ยในการแยกแยะระหว่างเพลงที่มนุษย์แต่งขึ้นและเพลงที่ AI สร้างขึ้นอยู่ที่เพียง 46% เท่านั้น สำหรับบางแนวเพลง โดยเฉพาะเพลงบรรเลง ผู้ฟังมีแนวโน้มที่จะเลือกผิดมากกว่าถูก AI กำลังจะมาสู่วงการเพลงเช่นกัน | MIT Technology Review

‍

เทคโนโลยี AI ก่อให้เกิดความกังวลอย่างมาก หาก AI สามารถสร้าง "เพลงของ Charlie Puth" ได้ในทันที นั่นหมายความว่าอย่างไรสำหรับตัว Charlie Puth เองหรือนักดนตรีหน้าใหม่คนอื่นๆ ที่กลัวว่าจะถูกแทนที่ บริษัท AI ควรได้รับอนุญาตให้ฝึกฝนโมเดลภาษาของพวกเขาในเพลงโดยไม่ได้รับอนุญาตจากผู้สร้างหรือไม่? AI กำลังเปลี่ยนแปลงวงการเพลงอย่างไร | TIME

ภายในปี 2028 รายได้ของผู้สร้างดนตรี 23% อาจมีความเสี่ยงจาก AI เชิงสร้างสรรค์ ซึ่งอาจสูญเสียรายได้ถึง 519 ล้านดอลลาร์ออสเตรเลีย

‍

นักดนตรีหลายคนนำ AI มาใช้ในงานดนตรีอยู่แล้ว โดย 38% ของนักดนตรีนำ AI มาใช้ในงานดนตรี และ 54% เชื่อว่า AI สามารถช่วยส่งเสริมความคิดสร้างสรรค์ได้ อย่างไรก็ตาม นักดนตรี 65% เชื่อว่าความเสี่ยงของ AI มีมากกว่าประโยชน์ที่ได้รับ และ 82% กังวลว่า AI อาจคุกคามความสามารถในการหาเลี้ยงชีพจากดนตรีของพวกเขา สถิติ AI Music ปี 2025 – ขนาดตลาดและแนวโน้ม

‍

‍

‍

เปรียบเทียบ Spotify, Apple Music และ Amazon Music

Spotify: ผู้บุกเบิกการแนะนำแบบเฉพาะบุคคล

Spotify ได้ปฏิวัติประสบการณ์การฟังเพลงด้วยระบบแนะนำเพลงที่ขับเคลื่อนด้วย AI ขั้นสูง แพลตฟอร์มนี้ใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การกรองข้อมูลร่วมกัน การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และการสร้างแบบจำลองเสียง เพื่อคาดการณ์ความชอบของผู้ใช้ได้อย่างแม่นยำ การสำรวจบทบาทของ AI และการปรับแต่งเพลงในการสตรีมเพลง - CacheFly

‍

เพลย์ลิสต์ที่ Spotify สร้างขึ้นด้วยอัลกอริทึม เช่น "Discover Weekly" และ "Release Radar" ได้กลายเป็นมาตรฐานอุตสาหกรรม ผลิตภัณฑ์เหล่านี้วิเคราะห์พฤติกรรมการฟัง ความชอบ และแม้แต่ข้อมูลเชิงบริบท เพื่อสร้างประสบการณ์ทางดนตรีที่ปรับแต่งให้เหมาะกับแต่ละบุคคล PR ON THE GO การปฏิวัติ AI ในวงการเพลง: การกำหนดยุคสตรีมมิ่ง

‍

นวัตกรรมล่าสุดคือ AI DJ ของ Spotify ซึ่งมุ่งหวังที่จะมอบประสบการณ์การคัดสรรเพลงที่ตรงใจผู้ใช้มากยิ่งขึ้น ฟีเจอร์นี้ซึ่งคู่แข่งไม่สามารถเลียนแบบได้อย่างรวดเร็ว สร้างความโดดเด่นให้กับ Spotify ในตลาด และอาจพลิกโฉมอุตสาหกรรมสตรีมมิ่ง PR ON THE GO การปฏิวัติ AI ในวงการเพลง: การกำหนดยุคสตรีมมิ่ง

‍

แนวทางของ Spotify ในด้าน AI ไม่ได้จำกัดอยู่แค่การแนะนำเพลงแบบง่ายๆ แพลตฟอร์มนี้ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อวิเคราะห์ไม่เพียงแต่ความชอบของผู้ใช้เท่านั้น แต่ยังรวมถึงบริบทการฟัง เช่น ช่วงเวลาของวันและอารมณ์ เพื่อสร้างเพลย์ลิสต์แบบไดนามิกที่ปรับให้เข้ากับความต้องการของผู้ใช้ได้ แบบเรียลไทม์ AI ในอุตสาหกรรมเพลง คำแนะนำเพลงส่วนบุคคล | MoldStud

‍

Apple Music: คัดสรรโดยมนุษย์ด้วย AI

Apple Music ใช้แนวทางแบบผสมผสานในการปรับแต่งเพลงให้เหมาะกับผู้ใช้ โดยผสานรวมการคัดเลือกเพลงโดยมนุษย์เข้ากับอัลกอริทึม AI ส่วน "For You" ของแพลตฟอร์มนี้ใช้ AI เพื่อให้คำแนะนำเพลงที่ตรงกับความต้องการเฉพาะบุคคล แต่ Apple เน้นย้ำถึงความสำคัญของการสัมผัสของมนุษย์ในการปรับแต่งคอนเทนต์มาโดยตลอด การสำรวจบทบาทของ AI และการปรับแต่งเพลงให้เหมาะกับผู้ใช้ในการสตรีมเพลง - CacheFly

‍

Apple Music โดดเด่นด้วยการใช้ AI วิเคราะห์ไม่เพียงแต่พฤติกรรมการฟังเพลงเท่านั้น แต่ยังรวมถึงความชอบส่วนบุคคลที่ระบุไว้อย่างชัดเจนอีกด้วย เมื่อผู้ใช้แสดงความชื่นชอบเพลง (ด้วยปุ่ม "love") ข้อมูลนี้จะถูกนำมาใช้เพื่อปรับแต่งคำแนะนำเพิ่มเติม

‍

ตัวอย่างหนึ่งของแนวทาง AI ของ Apple Music คือระบบที่นำประวัติการฟังและเพลงที่เพิ่มเข้าไปในคลังเพลงมาพิจารณา เพื่อสร้างเพลย์ลิสต์และคำแนะนำเฉพาะบุคคล บางครั้งระบบอาจแนะนำศิลปินที่ผู้ใช้ไม่เคยได้ยินมาก่อน ในขณะที่บางครั้งก็อาจแนะนำอัลบั้มของวงดนตรีที่พวกเขาชื่นชอบ ระบบแนะนำเพลง: แพลตฟอร์มสตรีมมิ่งใช้ AI อย่างไร

‍

แตกต่างจากคู่แข่งรายอื่นๆ Apple Music ได้รวม AI เข้ากับฟีเจอร์ระบบนิเวศของ Apple เช่น Siri ช่วยให้ผู้ใช้สามารถควบคุมประสบการณ์การฟังเพลงของตนผ่านคำสั่งเสียงธรรมชาติและรับคำแนะนำตามบริบท

‍

Amazon Music: การบูรณาการกับระบบนิเวศและอุปกรณ์อัจฉริยะ

Amazon Music ใช้ประโยชน์จากระบบนิเวศของ Amazon ที่กว้างขึ้นและการผสานรวมกับ Alexa เพื่อมอบประสบการณ์การฟังเพลงที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ไม่เหมือนใคร แพลตฟอร์มนี้ไม่เพียงแต่แนะนำเพลงตามประวัติการฟังเพลงของคุณเท่านั้น แต่ยังคำนึงถึงการซื้อของบน Amazon ของคุณ การตั้งค่าที่แสดงผ่าน Alexa และการโต้ตอบกับอุปกรณ์อัจฉริยะอื่นๆ อีกด้วย

‍

เช่นเดียวกับแพลตฟอร์มหลักอื่นๆ Amazon Music ใช้โมเดล AI ที่ซับซ้อนเพื่อวิเคราะห์คลังเพลงและข้อมูลกิจกรรมของผู้ใช้จำนวนมาก มอบประสบการณ์ผู้ใช้ที่ปรับแต่งได้ตามความต้องการ การสำรวจบทบาทของ AI และการปรับแต่งส่วนบุคคลในการสตรีมเพลง - CacheFly

‍

จุดแข็งที่โดดเด่นของ Amazon Music คือการผสานรวมกับอุปกรณ์ Echo และผู้ช่วยเสียง Alexa ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถค้นพบเพลงใหม่ๆ ผ่านการโต้ตอบด้วยเสียงที่เป็นธรรมชาติ โดย AI จะเข้าใจคำขอที่คลุมเครือ เช่น "Alexa เปิดเพลงเพราะๆ ให้ฉันฟังหน่อย" หรือ "Alexa เปิดเพลงที่คล้ายๆ กันนี้หน่อย"

‍

Amazon Music ยังใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพประสบการณ์การฟังในทุกอุปกรณ์ในระบบนิเวศของ Amazon ตั้งแต่คุณภาพเสียงบน Echo ไปจนถึงคำแนะนำตามบริบทบน Fire TV หรืออุปกรณ์พกพา

‍

ความแตกต่างที่สำคัญในการเข้าถึง AI

1. ระดับของความอัตโนมัติ:
   • Spotify: ระบบอัตโนมัติสูงสุด พร้อมอัลกอริทึมที่ขับเคลื่อนคำแนะนำส่วนใหญ่
   • Apple Music: แนวทางแบบผสมผสาน โดยมี AI คอยดูแลจัดการโดยมนุษย์
   • Amazon Music: การบูรณาการที่ลึกซึ้งกับระบบนิเวศที่กว้างขึ้นและผู้ช่วยเสียง
2. เอไอโฟกัส:
   • Spotify: การค้นพบเพลงและการปรับแต่งขั้นสูง
   • Apple Music: คุณภาพการแนะนำและการบูรณาการกับระบบนิเวศของ Apple
   • Amazon Music: การผสานรวมอุปกรณ์อัจฉริยะและการควบคุมด้วยเสียง
3. นวัตกรรมที่โดดเด่น:
   • Spotify: DJ AI การวิเคราะห์เสียงขั้นสูง
   • Apple Music: การผสานรวม Siri, การคัดเลือกเนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย AI
   • Amazon Music: การผสานรวม Alexa คำแนะนำตามบริบทบนอุปกรณ์อัจฉริยะ

อนาคตของการปรับแต่งส่วนบุคคล

เทคโนโลยีความจริงเสริม (AR) และความจริงเสมือน (VR) กำลังก้าวขึ้นมาเป็นนวัตกรรมใหม่แห่งประสบการณ์ทางดนตรี เทคโนโลยีเหล่านี้ไม่เพียงแต่สร้างรายได้เพิ่มเติมให้กับศิลปินเท่านั้น แต่ยังช่วยสนับสนุนโครงการการกุศลผ่านคอนเสิร์ตเสมือนจริงอีกด้วย ด้วยการลงทุนครั้งใหญ่จากบริษัทเทคโนโลยีชั้นนำอย่าง Apple คาดว่าตลาด AR และ VR จะเติบโตอย่างมาก ซึ่งจะปฏิวัติประสบการณ์ดนตรีสด PR ON THE GO การปฏิวัติ AI ในวงการดนตรี: การกำหนดยุคสตรีมมิ่ง

‍

ภายในปี 2025 คาดว่าโซเชียลมีเดียจะแซงหน้าบริการสตรีมมิ่งแบบดั้งเดิมในฐานะแหล่งรายได้หลักของอุตสาหกรรมดนตรี การเปลี่ยนแปลงครั้งนี้ถือเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในวงการดนตรี ซึ่งได้รับแรงหนุนจากอิทธิพลที่เพิ่มขึ้นของแพลตฟอร์มอย่าง Meta, TikTok และ Snap อนาคตของ AI ในวงการดนตรี: การคาดการณ์สำหรับปี 2025 และอนาคตข้างหน้า | Empress

‍

คำถามที่พบบ่อยสำหรับผู้ใช้การสตรีมเพลง

คำถามเกี่ยวกับ AI และการปรับแต่งส่วนบุคคล

ถาม: คำแนะนำส่วนบุคคลในแอปสตรีมมิ่งทำงานอย่างไรกันแน่?

A: บริการสตรีมมิ่งใช้อัลกอริทึมปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่วิเคราะห์พฤติกรรมการฟังเพลงของคุณ เช่น ยอดไลก์ ยอดข้ามเพลง และแม้กระทั่งระยะเวลาที่คุณฟังเพลงแต่ละเพลง บริการเหล่านี้จะนำข้อมูลนี้มารวมกับข้อมูลจากผู้ใช้ที่มีรสนิยมคล้ายคลึงกัน (การกรองแบบร่วมมือกัน) และการวิเคราะห์ลักษณะทางดนตรีของเพลง (เช่น จังหวะ คีย์เพลง เครื่องดนตรี) เพื่อแนะนำเพลงที่คุณน่าจะชอบ

‍

ถาม: แพลตฟอร์มสตรีมมิ่งจะฟังบทสนทนาของฉันเพื่อแนะนำเพลงหรือไม่

ตอบ: ไม่ แพลตฟอร์มสตรีมมิ่งหลักๆ จะไม่รับฟังบทสนทนาของคุณ คำแนะนำจะขึ้นอยู่กับข้อมูลการรับฟังของคุณ การโต้ตอบกับแพลตฟอร์ม และในบางกรณี ข้อมูลประชากรและความชอบที่คุณแบ่งปันโดยสมัครใจ เมื่อแพลตฟอร์มดูเหมือนว่าจะ "รับฟัง" บทสนทนาของคุณ มีแนวโน้มว่าอัลกอริทึมจะตรวจพบรูปแบบการรับฟังหรือการโต้ตอบที่ตรงกับความสนใจล่าสุดของคุณ อัลกอริทึมไม่จำเป็นต้อง "รับฟัง" คุณเพื่อคาดการณ์พฤติกรรมของคุณ

‍

ถาม: ทำไมบางครั้งฉันถึงได้รับคำแนะนำที่ไม่เกี่ยวข้องกับรสนิยมของฉันเลย?

ตอบ: อัลกอริทึมการแนะนำเพลงจะสร้างสมดุลระหว่าง "ความเกี่ยวข้อง" (การแนะนำเพลงที่คล้ายกับเพลงที่คุณฟังอยู่แล้ว) กับ "การค้นพบ" (การแนะนำแนวเพลงหรือศิลปินใหม่ๆ ให้คุณ) การแนะนำเพลงที่ดูเหมือนสุ่มๆ อาจเป็นความพยายามของอัลกอริทึมที่จะขยายขอบเขตทางดนตรีของคุณหรือสำรวจความสนใจใหม่ๆ นอกจากนี้ บางครั้งอัลกอริทึมอาจตีความรูปแบบการฟังของคุณผิด โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณแชร์บัญชีของคุณกับผู้อื่น

‍

คำถามเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวและข้อมูล

ถาม: บริการสตรีมมิ่งขายข้อมูลการฟังของฉันให้กับบริษัทอื่นหรือไม่

ตอบ: โดยทั่วไปแล้ว แพลตฟอร์มสตรีมมิ่งรายใหญ่จะไม่ขายข้อมูลส่วนบุคคลของคุณให้กับบริษัทอื่นโดยตรง อย่างไรก็ตาม พวกเขาอาจใช้ข้อมูลรวมที่ไม่ระบุตัวตนเพื่อวัตถุประสงค์ด้านการโฆษณาหรือการเป็นพันธมิตร แต่ละแพลตฟอร์มมีนโยบายความเป็นส่วนตัวของตนเองซึ่งอธิบายวิธีการใช้ข้อมูลของคุณ การอ่านและทำความเข้าใจนโยบายเหล่านี้ถือเป็นความคิดที่ดีเสมอ เพื่อให้ทราบถึงวิธีการจัดการข้อมูลของคุณ

‍

ถาม: ฉันสามารถป้องกันไม่ให้ข้อมูลการฟังของฉันถูกใช้เพื่อการแนะนำได้หรือไม่

ตอบ: แพลตฟอร์มส่วนใหญ่มีตัวเลือกในการจำกัดการรวบรวมข้อมูลหรือการปรับแต่งข้อมูลส่วนบุคคล โดยปกติคุณจะพบการตั้งค่าเหล่านี้ได้ในส่วนความเป็นส่วนตัวหรือบัญชีของบริการ อย่างไรก็ตาม การจำกัดการรวบรวมข้อมูลอาจลดคุณภาพของคำแนะนำและฟีเจอร์ปรับแต่งอื่นๆ ลงอย่างมาก บางแพลตฟอร์มยังมีโหมดการฟังแบบส่วนตัวหรือแบบไม่ระบุตัวตน ซึ่งไม่ส่งผลกระทบต่อโปรไฟล์คำแนะนำของคุณ

‍

คำถามเกี่ยวกับ AI ในดนตรี

ถาม: เพลงที่ฉันฟังบนแพลตฟอร์มสตรีมมิ่งถูกสร้างโดย AI หรือไม่?

A: เพลงบนแพลตฟอร์มสตรีมมิ่งส่วนใหญ่สร้างโดย AI มากขึ้นเรื่อยๆ รายงานล่าสุดของ Deezer ระบุว่าประมาณ 18% ของเพลงที่อัปโหลดบนแพลตฟอร์มนั้นสร้างโดย AI ทั้งหมด โดยมีเพลงที่สร้างโดย AI มากกว่า 20,000 เพลงที่ถูกอัปโหลดทุกวัน เพลงที่สร้างโดย AI คิดเป็น 18% ของเพลงทั้งหมดที่อัปโหลดไปยัง Deezer | Reuters อย่างไรก็ตาม เพลงกระแสหลักส่วนใหญ่ยังคงสร้างโดยศิลปิน บางแพลตฟอร์มกำลังนำเครื่องมือมาใช้เพื่อระบุและจัดการเนื้อหาที่สร้างโดย AI ซึ่งทำให้ผู้ใช้สามารถเลือกที่จะรวมเพลงนั้นไว้ในรายการแนะนำหรือไม่

‍

ถาม: ฉันจะบอกได้อย่างไรว่าเพลงนั้นถูกสร้างโดย AI หรือมนุษย์?

A: การแยกแยะระหว่างเพลงที่สร้างโดย AI และเพลงที่มนุษย์สร้างขึ้นนั้นยากขึ้นเรื่อยๆ จากการทดสอบครั้งหนึ่ง ผู้คนทำคะแนนเฉลี่ย 46% เมื่อพยายามระบุแหล่งที่มาของเพลงได้อย่างถูกต้อง สำหรับบางแนวเพลง โดยเฉพาะเพลงบรรเลง ผู้ฟังมีแนวโน้มที่จะเข้าใจผิดมากกว่าถูก AI กำลังจะมาสู่วงการเพลงเช่นกัน | MIT Technology Review แพลตฟอร์มบางแห่งเริ่มติดป้ายกำกับเนื้อหาที่สร้างโดย AI แต่แนวทางปฏิบัตินี้ยังไม่ครอบคลุมทุกคน

‍

ถาม: AI จะเข้ามาแทนที่นักดนตรีมนุษย์หรือไม่?

A: แม้ว่า AI จะมีบทบาทสำคัญเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ในการสร้างสรรค์ดนตรี โดยนักดนตรี 38% ได้นำ AI เข้ามาใช้ในงานของตนแล้ว แต่ผู้เชี่ยวชาญส่วนใหญ่เห็นพ้องต้องกันว่า AI ทำงานได้ดีที่สุดในฐานะเครื่องมือการทำงานร่วมกันมากกว่าการเข้ามาแทนที่นักดนตรีที่เป็นมนุษย์ นักดนตรี 54% เชื่อว่า AI สามารถช่วยในเรื่องความคิดสร้างสรรค์ได้ แม้ว่า 65% จะเชื่อว่าความเสี่ยงมีมากกว่าประโยชน์ที่ได้ รับ สถิติ AI Music ปี 2025 – ขนาดตลาดและแนวโน้ม AI โดดเด่นในงานต่างๆ เช่น การคิดค้นไอเดีย การทำให้กระบวนการทางเทคนิคเป็นอัตโนมัติ และการขยายขอบเขตความคิดสร้างสรรค์ แต่ยังคงขาดความตั้งใจทางศิลปะ อารมณ์ และบริบททางวัฒนธรรมที่นักดนตรีที่เป็นมนุษย์นำมาสู่การสร้างสรรค์ดนตรี

‍

คำตอบสั้นๆ แต่จริงใจ : ใช่ อาจจะใช่

‍

คำถามเชิงปฏิบัติเกี่ยวกับการสตรีม

ถาม: แพลตฟอร์มสตรีมมิ่งใดมีคำแนะนำที่ดีที่สุด?

ตอบ: แพลตฟอร์ม "ที่ดีที่สุด" สำหรับการแนะนำเพลงขึ้นอยู่กับความชอบส่วนบุคคลของคุณ โดยทั่วไปแล้ว Spotify ถือเป็นผู้นำด้านการแนะนำเพลงด้วยอัลกอริทึมและการค้นหาเพลง Apple Music ได้รับการยกย่องในเรื่องความสมดุลระหว่างการคัดสรรเพลงโดยมนุษย์และอัลกอริทึม Amazon Music โดดเด่นด้านการผสานรวมกับอุปกรณ์สมาร์ทโฮม ผู้ใช้หลายคนพบว่าการลองใช้แพลตฟอร์มต่างๆ พร้อมทดลองใช้ฟรีนั้นมีประโยชน์ เพื่อดูว่าแพลตฟอร์มใดตรงกับรสนิยมและพฤติกรรมการฟังเพลงของพวกเขามากที่สุด

‍

ถาม: ฉันจะปรับปรุงคำแนะนำที่ได้รับได้อย่างไร

A: เพื่อให้ได้คำแนะนำที่ดีขึ้น ควรมีปฏิสัมพันธ์กับแพลตฟอร์มอย่างสม่ำเสมอ: ระบุเพลงที่คุณชอบ (หรือไม่ชอบ) สร้างเพลย์ลิสต์ตามธีม ติดตามศิลปินที่คุณสนใจ และข้ามเพลงที่คุณไม่สนใจ (หรืออย่าข้ามเพลงเหล่านั้นหากคุณไม่ต้องการให้อัลกอริทึมตอบกลับมากเกินไป—ขึ้นอยู่กับคุณ) ในหลายแพลตฟอร์ม คุณยังสามารถให้คำติชมโดยตรงเกี่ยวกับคำแนะนำได้ โดยระบุว่าคำแนะนำนั้นมีประโยชน์หรือไม่ ยิ่งคุณให้ข้อมูลกับระบบมากเท่าไหร่ คำแนะนำก็จะยิ่งแม่นยำมากขึ้นเท่านั้นเมื่อเวลาผ่านไป

‍

ถาม: ทำไมบางครั้งฉันถึงฟังเพลงเดิมซ้ำแล้วซ้ำเล่า แม้ว่าจะมีคำแนะนำก็ตาม

A: ปรากฏการณ์นี้ บางครั้งเรียกว่า "ฟองกรอง" เกิดขึ้นเมื่ออัลกอริทึมการแนะนำมักจะแนะนำเนื้อหาที่คล้ายกับสิ่งที่คุณกำลังฟังอยู่มากขึ้นเรื่อยๆ หากต้องการค้นพบเพลงใหม่ๆ ลองใช้ฟีเจอร์การค้นหาเพลงที่เฉพาะเจาะจง ฟังสถานีวิทยุตามแนวเพลงที่คุณไม่ได้ฟังเป็นประจำ หรือค้นหาเพลงใหม่และเพลย์ลิสต์ที่คัดสรรมาด้วยตนเอง บางแพลตฟอร์มยังมีการตั้งค่าที่ให้คุณปรับระดับความคุ้นเคยและความแปลกใหม่ในคำแนะนำได้

‍

ถาม: AI สามารถช่วยฉันค้นหาเพลงสำหรับกิจกรรมหรืออารมณ์เฉพาะได้หรือไม่

ตอบ: แน่นอนครับ แพลตฟอร์มสตรีมมิ่งสมัยใหม่ใช้ AI ไม่เพียงแต่วิเคราะห์รสนิยมทางดนตรีของคุณเท่านั้น แต่ยังเข้าใจด้วยว่าเพลงประเภทใดเหมาะกับกิจกรรมหรืออารมณ์ที่แตกต่างกันมากที่สุด Spotify, Apple Music และ Amazon Music ต่างก็มีเพลย์ลิสต์เฉพาะสำหรับสถานการณ์ต่างๆ เช่น การออกกำลังกาย การเรียน การพักผ่อน หรือปาร์ตี้ บางแอปยังให้คุณระบุอารมณ์หรือกิจกรรมปัจจุบันของคุณได้โดยตรง เพื่อรับคำแนะนำที่เกี่ยวข้องกับบริบทมากขึ้น

‍

ถาม: "Audio Auras" หรือ "Wrappeds" ที่ฉันได้รับจากแพลตฟอร์มสตรีมมิ่งคืออะไร

ตอบ: ฟีเจอร์อย่าง Spotify Wrapped หรือ Audio Auras คือข้อมูลสรุปพฤติกรรมการฟังของคุณที่พัฒนาโดย AI ในช่วงเวลาหนึ่ง (โดยทั่วไปคือหนึ่งปี) เครื่องมือเหล่านี้ใช้อัลกอริทึมขั้นสูงเพื่อวิเคราะห์ไม่เพียงแต่ศิลปินหรือเพลงที่คุณฟังบ่อยที่สุดเท่านั้น แต่ยังรวมถึงรูปแบบที่ละเอียดกว่า เช่น ความหลากหลายของแนวเพลง พลังงาน หรืออารมณ์ของเพลงโปรดของคุณ ข้อมูลสรุปเหล่านี้ให้ข้อมูลเชิงลึกที่น่าสนใจเกี่ยวกับรสนิยมทางดนตรีของคุณ และมักจะเผยให้เห็นเทรนด์ที่คุณอาจไม่เคยรู้มาก่อน