生成式 AI 不僅能寫文章、畫圖，還能進入聽覺世界，協助人類創作音樂。隨著深度學習與生成模型的進步，AI 已能自動生成旋律、和聲、節奏，甚至模仿特定音樂家的風格，為音樂產業帶來前所未有的可能性。

生成音樂的核心技術通常包括 循環神經網路（RNN）、變分自編碼器（VAE） 與 Transformer 架構。其中，Transformer 因善於處理序列數據，被廣泛應用於旋律與樂譜的生成。例如 OpenAI 的 MuseNet 能創作多樂器編曲，並模仿不同時期或風格的音樂。

另一個代表性成果是 Jukebox，它不僅能生成旋律，還能產生人聲演唱，甚至模仿特定歌手的聲線。這展現了 AI 在多層次音樂生成上的驚人能力。

在 應用面，AI 音樂生成正在快速滲透：

1.音樂產業：協助創作者完成背景配樂、初步旋律草稿，提升製作效率。

2.廣告與行銷：快速生成適合品牌形象的背景音樂。

3.遊戲與電影：依場景需求自動產生氛圍音樂。

4.教育學習：作為音樂創作輔助工具，幫助學生理解作曲原理。

然而，AI 音樂創作也帶來挑戰。例如，AI 生成的樂曲是否侵犯原作版權？當一首歌由 AI 與人類共同完成時，版權歸屬該如何認定？此外，有人擔心 AI 音樂會削弱人類音樂家的創造力與價值。

總結來說，生成式 AI 在音樂領域展現出巨大潛力，它不會取代音樂家，而是提供一種新的創作工具，讓音樂的表達方式更加多元化。