Spotify 的 AI 騙局：從「幽靈音樂」到演算法失靈，一場精心設計的掠奪
Spotify's AI Scam: From "Ghost Music" to Algorithmic Failure, A Carefully Orchestrated Heist
音樂，曾是設計師 Allen 與父親之間連結的橋樑。
他有著生動的記憶，關於早晨父親在唱盤機上播放 Otis Redding 的〈(Sittin’ On) The Dock of the Bay〉。多年來，父親會斷斷續續傳來 Spotify 連結，大多是 60 年代的藍調老歌。他總是開心地聆聽，感激這座橫跨世代的微小橋樑。
註：〈(Sittin’ On) The Dock of the Bay〉 是 Otis Redding 與 Steve Cropper 合作創作的靈魂樂經典。它於 1967 年錄製（僅在 Redding 坐飛機失事去世前三天）並於 1968 年在 Stax Records 的 Volt 標籤下發行，成為美國史上第一首藝人過世後登上排行榜冠軍的單曲，也是 Otis Redding 最具代表性的作品之一。
直到一個早晨，那座橋樑裂開了。
文章來源：Spotify has an AI problem
”In my opinion, Spotify isn’t resisting AI, it’s refining it. The company’s policies and incentives point toward a future where the platform doesn’t just curate music but creates it.“
父親傳來一則訊息：「你有聽過 Country Bayou Blues Band 的 Mel McCoy 嗎？」訊息附上一個 Spotify 連結，以及一張戴著牛仔帽、滿臉皺紋的藍調歌手照片。
設計師對滿臉皺紋的藍調歌手略知一二，但他從沒聽過這個人。理由很簡單：他根本不存在。那是一首 AI 生成的歌，一首包裹在假人設裡的合成藍調。
這個小小的瞬間，像一道警鐘。它不再僅僅是一個關於 AI 生成內容的趣聞，而是揭開了一場精心設計的掠奪序幕。這場掠奪的對象，是真實的創作者，以及每一位用戶的信任。
所以，讓我們直接點破：Spotify 的 AI 問題，不是失控，而是策略。它承諾給用戶一個 AI 驅動的個人化天堂，實際上卻把我們推入了一個由「幽靈音樂」和失靈演算法構成的、最大化平台利益的煉獄。
這不是 Bug，這是一門生意：Lo-Fi 播放列表背後的「幽靈音樂」
要理解這場騙局的核心，我們必須看懂記者 Liz Pelly 在《Harper’s Magazine》發表的關鍵調查〈The Ghosts in the Machine〉。她揭露了 Spotify 內部一個名為「Perfect Fit Content (PFC)」的計畫——這是一場系統性的掠奪。
Pelly 發現，Spotify 透過與特定製作公司合作，委託他們用極低的成本生產大量風格單一的「功能性音樂」，並以虛構的「幽靈藝術家」名義發布。這些音樂被大量植入 Lo-Fi、爵士、古典等適合被動聆聽的官方播放列表，直接取代了真正獨立音樂家的位置。
正如 Substack 專欄 Department of Product 所指出的，這根本不是內容審核的疏漏，而是一種直接的商業策略：
“透過向播放列表填充無版權歸屬的音樂，來極大地提高平台的盈利能力。”
Pelly 採訪的一位匿名爵士音樂家，便是在這個系統下為 PFC 供應商製作音樂的其中一人。他形容這份工作「幾乎完全沒有樂趣」，而來自製作公司的唯一要求就是「彈得更簡單點」。他總結道：
“目標，可以肯定，就是要盡可能地平庸無奇（as milquetoast as possible）。”
這段話，徹底擊碎了設計師的幻想。他想起父親播放的那首 Otis Redding，想起那首歌結尾隨性吹出的口哨——那是因為 Redding 忘了最後一段歌詞。那是一個充滿人性、無法被複製的瑕疵。而現在，平台正在用無數個完美卻平庸的音符，取代那樣的瞬間。
「我的 Discover Weekly 怎麼了？」——當演算法成為垃圾內容的共犯
這種系統性策略，最終體現在我們每個人崩壞的用戶體驗上。
Reddit 的 r/spotify 看板上充斥著用戶的挫敗感。用戶 soganox 的貼文哀嘆，他的 Discover Weekly 在過去一年中，越來越多地被 AI 生成的藝人佔據，迫使他每週都得手動封鎖好幾個新出現的假藝人。這些 AI 音軌的典型特徵包括：聲音「髒」或「粗糙」、歌詞不連貫、以及「融合了搖滾感性」這類通用的藝人描述。
從 UX 研究的角度來看，Spotify 的 AI DJ 和 AI 播放列表，其設計目標已經從早期的「探索與驚喜」，墮落為「用最低成本留住用戶」。當平台的演算法不再服務於用戶，而是服務於自身的利潤最大化時，它就成了垃圾內容的共犯，從根本上背叛了「音樂發現」的承諾。
