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标签： AI内容生成

  • Character.AI杀入微短剧：看完还能拉住主角聊上两句

    Character.AI 自制微短剧 c.ai Series
    Character.AI 推出的 c.ai Series 让观众能和剧中 AI 角色直接对话（图：TechCrunch）

    微短剧这阵风刮得有多猛？现在几乎每个盯住「注意力」生意的公司都在做：专门的短剧 App 不用说，TikTok、Instagram 这些社交巨头下了场，连 Peacock、Amazon Prime、印度的 JioHotstar 都来分一杯羹。最近，以「和 AI 角色聊天」起家的 Character.AI 也进场了，但它玩了个不一样的花样。

    三部开篇，题材专挑能聊的

    Character.AI 自己制作了三档微短剧：爱情向的《最后一个夏天》、恐怖向的《夜间游戏》，还有一档类似《饥饿游戏》的生存题材《伊甸坠落》。这些剧都是用 AI 制作工具弄出来的。有意思的地方在后面——18 岁以上的用户不光能看，还能直接跟剧里的角色对话、提问，甚至换条故事线自己演一遍。公司说长远目标是把这套工作流变成创作工具，让普通用户也能拿自己捏的角色拍系列剧。

    它把「看剧」变成了「进剧」

    当下的竖屏短剧，本质上是你划一下、我看一段，全程被动。Character.AI 的 twist 在于，剧播完了你还能把主角拽住聊两句。这让它不像又一个短视频信息流，而更像把一个故事世界直接敞开给你。公司把这个项目叫 c.ai Series，先由内部工作室主导打磨格式和流程，等摸清楚了观众要什么，再把能力开放给创作者。

    他们自己有个判断：故事本身未必是最核心的资产，「可对话、可介入」的叙事框架才是。当用户厌倦了被动观看，控制感和参与感反而成了新的卖点。

    这不是临时起意追风口

    往回看，这家公司从去年就把重心往娱乐功能挪了。今年 4 月它预告了 Lorebook，让用户给角色搭世界观设定；又上了 Books，能把你自己塞进经典文学里扮演角色。现在它还在测 c.ai FM（音频剧）和 c.ai Reads（小说创作）。CEO 卡兰迪普·阿南德说得直白：短剧不是为赶热点临时加的业务，而是平台顺理成章的下一步。为了不像粗制滥造的 AI 视频那样翻车，他们特意请了好莱坞编剧团队先把剧本磨出来，首批每部约 10 集、单集不到两分钟，前 8 集免费、后 2 集付费。

    真正值钱的是那点黏性

    敢这么玩，底气来自用户停留。Sensor Tower 的数据说，2026 年上半年，Character.AI 的用户每个月花在上面的时间超过 950 分钟。放到流媒体行业里看，这是个吓人的数字。公司显然在赌一件事：把陪你聊天的 companion，转化成原创 IP，再靠能互动的角色把人留得更久。

    • 三档自制微短剧上线，题材覆盖爱情、恐怖、生存
    • 核心差异：看完能和剧中 AI 角色对话、改剧情
    • 先工作室主导，后续向创作者开放工具
    • 月均停留超 950 分钟，互动成新黏性点

  • 谷歌把文生图价格打下来了：Nano Banana 2 Lite 四秒出图

    谷歌 Nano Banana 2 Lite 高速文生图概念图
    谷歌新发布的 Nano Banana 2 Lite 主打高速、低成本的文生图能力

    如果你最近在折腾 AI 画图，应该对”又慢又贵”这四个字不陌生。想要一张能用的图，等上二三十秒是常事，批量出图更是烧钱。谷歌这周悄悄把这个问题往前推了一步——6 月 30 日，它发布了 Nano Banana 2 Lite，定位很直白：快，而且便宜。

    四秒一张，价格低到可以忽略

    按照谷歌的说法，这个新模型生成一张图只要大约四秒，比上一代 Nano Banana 2 快了不止一点。价格更夸张，每生成 1000 张图只要 0.034 美元。什么概念？你拿它来反复试稿、批量产出，成本几乎可以当它不存在。它并不是来替代旗舰的——谷歌另外还有更贵的 Nano Banana Pro，以及性能更强的 Nano Banana 2。Lite 干的是另一件事：把”高频、海量、要快”这条路补齐。

    “Building with generative media is often about creative iteration，” 谷歌在博客里写道，”有了这两个模型，开发者能把快速出图和视频创作串成一条完整的流水线。”

    不是更聪明，是更合适

    Lite 牺牲了多分辨率和一些重型能力（只输出 1K 分辨率），把全部算力压在了速度和单位成本上。对电商素材、广告创意快速迭代、自动化内容流水线这类场景来说，这恰恰是痛点。它已经通过 Google AI Studio、Gemini API 和 Gemini Enterprise Agent Platform 上线，并且直接取代了初代 Nano Banana——谷歌现在把初代叫做”legacy model”（遗留模型）。

    图片只是起点，视频才是下一步

    同一天，谷歌还把 Gemini Omni Flash 的开放范围扩大了。这个模型能把静态图直接变成视频，每秒输出收费 0.10 美元。谷歌顺手展示了个叫 Omni Product Studio 的演示应用，能把 Nano Banana 生成的图转成”电影感的电商视频”。换句话说，先用 Lite 极速出图，再喂给 Omni Flash 做视频，一条龙。

    热闹背后，争议没停

    当然，这事没那么干净。AI 生成图被骂成”AI slop”（AI 垃圾内容）的声音一直没断，有研究说 TikTok 上六成视频、YouTube 上两成多的内容都是 AI 生成的。可即便如此，大厂还在往里砸钱。

    谷歌自己也在靠近好莱坞——它刚和文艺片厂牌 A24 签了 7500 万美元的合作，粉丝那边反弹不小。一边是创作社区的警惕，一边是资本和效率的推力，文生图这条赛道只会更挤。

    • 速度：单张 1K 图约 4 秒，是上一代的五分之一
    • 成本：每 1000 张 0.034 美元，规模化出图几乎零边际成本
    • 定位：取代初代 Nano Banana，专注高吞吐工作流
    • 生态：与 Gemini Omni Flash 打通，图生视频一气呵成

  • Google给AI广告贴标签了：你刷到的图，可能是AI画的

    Google为AI生成广告加标识概念图
    Google在广告面板里加了一行”这则广告是怎么做的”

    你刷Google搜索、YouTube或者Discover的时候，可能从没注意过广告右上角那个小圆点。点开它，进到”My Ad Center”，Google现在多了一行新提示：这则广告，是用AI做的吗？

    这个新功能正在全球陆续上线。只要你看的广告是用AI生成或者改过的，Google就会标出来。在广告信息面板里，你会看到”How this ad was made”（这则广告是怎么做出来的）这一项，下面直接写清楚：用AI创建或编辑过。

    为什么突然要标

    因为AI做广告这件事，已经便宜到几乎没有门槛了。商家不用再花大钱拍产品图，让AI把商品”摆”进各种场景里，一张图几分钟就出来。问题是，消费者往往以为自己看到的是真实的产品照片，结果可能是AI凭空生成的——这就容易误导人了。

    Google自己那套生成式广告工具做出来的广告，标签会自动打上，商家躲不掉。但如果是用别家的工具做的，就得靠广告主自己老实申报：Google新加了一个开关，让你勾选”这广告用了AI”。说白了，Google自己不会去核验你到底用没用AI。另外，在有些地区，只要当地法律要求，广告也会被强制标成AI。

    这事谷歌其实早有铺垫——之前只有政治选举类广告被强制要求披露是否用了AI。现在把范围扩到所有广告，等于承认了一个现实：AI生成内容已经泛滥到，不标不行了。

    靠自觉申报，能管用吗

    把这件事放到更大的背景里看，Google这一步不算激进，更像是跟着监管和公众情绪走。YouTube早就给视频里的AI内容加了标注，各大平台也陆续上线了类似的”AI生成”提醒。只是广告这个场景更敏感，因为它直接关系到你掏不掏钱。

    对普通用户来说，这个新标识最大的价值是给了你一个”知情权”。下次看到一张美得不真实的产品图，你可以点开看看，到底是不是AI画的。对广告主来说，则是多了一道”自证清白”的程序——老老实实标了的，反而更容易换来信任。

    当然，靠商家自觉申报的那部分，终究是个软约束。真要较真，还是得等监管把”必须标注”写进硬规则里。但至少，Google先迈了这一步，把”这广告是不是AI做的”摆到了台面上。

  • Netflix用AI复活Gene Wilder的声音，这档旺卡真人秀惹争议了

    Netflix九月要上一档新的真人秀，叫《Wonka’s The Golden Ticket》，规则跟之前的《Squid Game》真人版差不多——一群人竞争，最后剩一个赢家。

    Netflix AI生成Gene Wilder声音概念图
    Netflix在威利旺卡真人秀中使用AI生成声音（概念图）

    这档节目本身没什么特别的，但预告片里那段旁白——是AI生成的。

    Netflix用了Gene Wilder的声音。就是1971年版《威利旺卡》电影里那个旺卡。他们找了AI音频公司ElevenLabs，在Wilder家人同意的情况下，用AI”重现”了他的声音。

    这已经不是ElevenLabs第一次干这事了。之前他们帮制作方重现过Michael Caine和Stan Lee的声音。

    预告片是真的，声音是假的

    先说清楚：节目里的布景和场景是真的，不是AI生成的假画面。预告片里那些旺卡工厂的场景，是在实际搭建的布景里拍的，不是拿Glasgow式AI伪造糊弄人的。

    问题出在声音上。Gene Wilder 1999年就去世了，他没有办法为这档节目配音。Netflix的做法是：拿到家人授权，用ElevenLabs的技术，让AI”学会”Wilder的声音，然后拿来当旁白。

    Deadline的报道说，Wilder的家人是知情并同意的。但这件事在网友中间还是引发了讨论——即使有家属授权，用AI”复活”已故演员的声音，这到底算不算妥当？

    ElevenLabs是怎么做的

    ElevenLabs这家公司，主打的就是AI语音合成。他们有一个”Iconic Voice”功能，专门用来重现名人声音——当然，前提是要有授权。

    这次Netflix的合作，是ElevenLabs第一次把这项技术用在大型娱乐节目里。之前他们更多是在短广告、小型制作里试水，这次直接上了Netflix的头部综艺项目，意义不太一样。

    技术层面，ElevenLabs的做法是用深度学习模型分析目标声音的特征——语调、节奏、音色——然后训练出一个可以生成任意文本的语音模型。Wilder的声音资料很多（1971年的电影就是最好的素材），所以生成效果应该比较像。

    这档节目到底比什么

    聊完声音的事，来说说节目本身。《The Golden Ticket》九月二十三日在Netflix上线，规则是十二个”幸运”金券获得者，加上各自选的搭档，一起参加比赛。

    每周淘汰一个人，最后剩下来的那个，在九月三十日的两集大结局里揭晓。奖金是多少，Netflix还没公布，但参照《Squid Game》真人版的规格，应该不会少。

    这档节目是Netflix跟Roald Dahl公司合作的一部分。2021年Netflix就拿到了Roald Dahl旗下作品的改编权，除了这档真人秀，还有一部《查理和巧克力工厂》的动画电影，定在2027年上映。

    AI声音这扇门，一旦打开

    Netflix这次用了AI生成声音，而且事先拿到了授权——从法律角度，没什么问题。但这件事的象征意义，可能比法律意义更复杂。

    一旦观众接受了”AI版Gene Wilder”当旁白，接下来会不会有更多节目、更多已故演员的”声音”被AI重现？如果家属不同意呢？如果演员本人在遗嘱里明确说过不想让AI用他的声音呢？

    这些问题，Netflix和ElevenLabs这次都没有正面回应。他们只是把节目做出来、把预告片发出去，然后等着看观众买不买账。

    九月节目正式上线之后，AI旁白的实际效果如何、观众反应如何，可能会决定这类技术在娱乐行业会不会被更多使用。现在说它为时过早，但这扇门，确实已经被推开了一条缝。

  • 谷歌把图像生成提速了，4秒钟出图，价格打到几乎是白送

    谷歌把图像生成提速了，4秒钟出图，价格打到几乎是白送

    Google Nano Banana 2 Lite
    Google发布Nano Banana 2 Lite，图像生成速度和价格都有大幅提升（图：Google）

    做图这件事，以前是设计师的活，后来变成了会写提示词的人就能干，现在谷歌想让它变得更便宜、更快——快到你还没想好下一句提示词，图已经出来了。

    Nano Banana 2 Lite，这个名字听起来像是个零食，实际上是谷歌最新发布的AI图像生成模型。它比上一代快了不少，官方说法是4秒钟能出一张图。价格更是低到有点夸张：每生成1000张图，收费0.034美元。摊到每张图上，差不多是人民币两分多钱。

    谷歌对这个模型的定位很清晰：如果你需要大量生成图片、快速迭代想法，Nano Banana 2 Lite就是给你准备的。

    香蕉系列的前世今生

    Nano Banana这个牌子，是去年夏天第一次亮相的，当时跑的是Gemini 3.1 Flash。今年2月，谷歌又推出了Nano Banana 2，加了更真实的图像生成能力。现在这个Lite版本，就是在2代的基础上往”快”和”便宜”两个方向继续推。

    谷歌现在把Nano Banana称作”传统模型”了，主推的就是这个Lite版本。另外还有一个Nano Banana Pro，功能更强，价格也更贵，面向的是那种对图像质量有更高要求的高级用例。

    现在Nano Banana 2 Lite已经可以在Google AI Studio、Gemini API，还有Gemini Enterprise Agent Platform上用到了。

    AI生成图像这事儿，争议一直没停过

    模型迭代得再快，外界对AI生成图像的质疑也没少过。TikTok上有60%的视频内容已经是AI生成的”垃圾内容”，YouTube上也有21%。观众并不是每次都能接受自己看的内容是AI做出来的。

    但谷歌显然不打算停下来。他们最近还跟独立电影公司A24签了一个7500万美元的合作协议——这事在影迷圈子里炸了锅，很多人觉得A24″背叛了艺术”。A24不得不出来解释，说他们想主导用什么样的工具来辅助艺术家，而不是把创作完全交给AI。

    同一天，谷歌还 wider release了Gemini Omni Flash——这个模型能把图片、音频和文字转成视频。视频输出收费是每秒0.10美元。他们还演示了一个叫Omni Product Studio的demo应用，能把静态图片转成”电影级电商视频”。

    谷歌在博客里是这么说的：”用生成式媒体做创作，本质上就是一个不断迭代的过程。有了这两个模型，开发者可以搭建完整的端到端多媒体体验，把快速图像生成和视频制作编辑连在一起。”

    话是这么说，但最终这些工具生成出来的内容到底是不是”slop”，可能还得用户自己判断。

  • Google 推出 Nano Banana 2 Lite，图像生成速度快到离谱，价格还便宜

    Google Nano Banana 2 Lite
    Google 最新 AI 图像生成模型 Nano Banana 2 Lite

    Google 这两天放出了一个新版 AI 图像生成模型，叫 Nano Banana 2 Lite。名字听起来有点奇怪，但参数很实在——号称 4 秒钟出图，每 1000 张图只要 0.034 美元。

    这个模型是 Nano Banana 系列的最新成员。上一代 Nano Banana 2 今年 2 月才发布，主打更逼真的图像效果。而这次的 Lite 版本不走高端路线，直接瞄准那些需要大批量出图的场景——比如做广告创意、电商配图、或者纯粹想快速试验各种风格的用户。

    快，而且便宜

    Google 的说法是，Nano Banana 2 是”通用工作马”，什么都能干；Lite 版本则是为”高速批量工作流”优化的。如果你需要一口气生成几十张图来挑选最好的那张，Lite 版本会比标准版更合适。

    价格方面确实很有竞争力。0.034 美元/1000 张，折合人民币大概每张图两分多钱。作为对比，很多主流 AI 图像生成 API 的定价都比这个高不少。

    Google 在博客里写道：用生成式媒体做创作，核心就是不断迭代。有了这两个模型，开发者可以搭建完整的端到端多媒体体验。

    产品线收敛

    这次发布还有一个细节：Google 宣布 Nano Banana 2 Lite 将逐步替代原来的 Nano Banana 模型，后者被标记为”旧版”。这意味着 Google 在加速收敛它的图像生成产品线。

    同一天 Google 还宣布了 Gemini Omni Flash 的扩大开放。这个模型能把图片、音频和文字输入直接转成视频，定价是每秒视频输出 0.10 美元。

    争议没走远

    图像生成模型炒得再热，现实中的反弹也没停过。今年 6 月，有调研数据显示 TikTok 上约 60% 的视频内容是”AI 垃圾”——低质量、批量生成的内容把平台信息流搅得越来越浑浊。

    但 Google 似乎不打算放慢脚步。它还在加深和好莱坞的联系——前不久和独立电影公司 A24 签了一份 7500 万美元的合作协议，要用 AI 技术辅助电影制作。

    不管争议多大，Nano Banana 2 Lite 的推出至少说明了一件事：AI 图像生成的”价格战”还在继续。对普通开发者来说，工具越便宜，尝试的成本就越低。

  • Google NotebookLM 现在能把你的研究变成60秒短视频

    Google NotebookLM 现在能把你的研究变成60秒短视频

    Google 的 NotebookLM 前几天上线了一个新功能——把你塞进去的研究资料，直接变成一段 60 秒的竖屏短视频。就是那种你在 TikTok 上刷到的格式，有画面、有旁白，一口气把重点讲完。

    NotebookLM AI视频生成
    NotebookLM 现在能生成 TikTok 风格的短视频摘要

    这个功能目前向 Google AI Ultra 和 Pro 订阅用户开放。你把资料上传到 NotebookLM，它就能基于这些内容生成一段 60 秒的竖屏视频，配上了 AI 生成的画面和自动旁白。

    Google 分享了一个例子：用澳大利亚历史上那场”鸸鹋战争”做演示。AI 用纸剪风格的图像，配上旁白，把这段荒诞历史讲得挺像回事。

    怎么用

    操作不复杂。在 NotebookLM 的网页端或 App 里打开一个笔记本，点右侧”Studio”栏里的”Video”，选”Short”，然后告诉它你想让视频聚焦哪个主题（也可以让它自己决定），点”Generate”就行。

    目前只支持英文输出，中文估计还得等一阵。Google 说免费用户”很快”也能用上，但没给具体时间。

    不止是视频

    NotebookLM 这两年一直在往”多模态”方向走。之前已经能生成 AI 播客对话、电影感的内容概览视频，还有各种视觉解释卡片。这次加了个短视频格式，显然是看准了大家现在习惯刷短视频、没耐心读长文的趋势。

    不过话说回来，60 秒能讲清楚多少东西，得看你喂给它的材料质量。垃圾进、垃圾出，这条规律在哪儿都适用。

  • Tidal打响第一枪：AI生成音乐不再拿版税，7月起强制标注

    Tidal AI音乐版权政策
    Tidal宣布AI生成音乐不再获得版税收入

    音乐流媒体平台Tidal今天发布了针对AI生成音乐的新政策，在行业内投下了一颗震动弹。核心内容只有一句话，但分量很重：从今天起，100%由AI生成的音乐，不再产生任何版税收入。

    两步走：先断收入，再加标签

    具体执行分两步走。第一步，从今天（6月29日）开始，所有被Tidal识别为100% AI生成的音轨，立即失去变现资格——也就是说，这些音乐还可以被收听，但不会再为上传者带来任何收入。第二步，从7月15日开始，Tidal会给这些音轨打上一个专门的标签图标，让听众一眼就能看出来这不是人类创作的音乐。

    Tidal在公告里的表述很明确：Tidal的优先任务是确保版税流向由人类直接创作、编写和表演的原创作品。因此，我们不会明知故犯地把版税分配给被我们认定为完全AI生成的音乐。

    Tidal的优先任务是确保版税流向由人类直接创作、编写和表演的原创作品。——Tidal官方公告

    检测技术靠谱吗？

    Tidal没有公开自己用了什么技术来识别AI生成音乐。公告里只是说，随着检测工具越来越可靠，平台计划未来把标注范围扩大到”基本由AI生成”（substantially AI-generated）的内容。这个措辞留了很大的解释空间——什么叫”基本由AI生成”？50%的参与度算不算？旋律是人类写的、但编曲和混音全是AI搞的，又该怎么算？

    值得注意的是，Tidal把一部分责任推给了内容分销商。平台表示，识别AI生成音乐”不应只是Tidal一方的责任”，即将”开始执行”一项新要求：分销商在上传内容时，也必须妥善标注哪些是完全或基本由AI生成的。

    不只是标注，直接封杀变现

    此外，从7月中旬开始，Tidal还会主动移除或屏蔽那些”与欺诈活动相关的AI生成音乐”。公告里列举了几类会被处理的情况：故意欺骗听众的内容、海量批量上传的AI音乐、以及存在异常播放行为（疑似刷量）的音轨。

    Tidal的这个动作，其实是整个音乐流媒体行业在面对AI浪潮时的一次集体转向的缩影。今年4月，Spotify推出了”Spotify验证”（Verified by Spotify）计划，给确认是真人的艺术家打上绿色对勾标记；而那些主要上传AI生成内容的账号，则没有资格获得这个标识。两相对比，Tidal的做法更激进——不只是标注，而是直接切断变现路径。

    人类创作者的保卫战

    这场博弈的核心，其实是”人类创作者”这个身份在AI时代是否还有特殊价值。Tidal显然站在了创作者一边。但问题是，检测技术能不能跟上？如果误判了怎么办？一个用了AI辅助工具、但核心创作还是人类完成的音乐人，会不会被误伤？

    这些问题，Tidal的新政策还没有给出答案。但至少有一点是清楚的：在AI生成内容泛滥的今天，平台方已经开始用实际行动来划定边界了。Tidal这第一枪，估计会让整个行业重新思考AI音乐的版权规则。

  • TIDAL对AI音乐下手了，完全AI生成的曲目直接切断变现

    流媒体平台TIDAL本周宣布了一项新政策：完全由AI生成的音乐，将在平台上被标识、去 monetization（切断变现）。这项政策将于2026年7月15日正式生效，是迄今主流音乐流媒体平台中对AI音乐最严厉的限制之一。

    AI音乐，打上标签，不能赚钱

    根据TIDAL的说法，完全AI生成的曲目将被自动识别并打上”AI”标识，这些曲目无法获得版税收入，也不能参与粉丝直接销售（direct-to-fan sales）。同时，TIDAL将使用自动化工具移除那些试图冒充真歌手或乐队的AI生成音乐。

    TIDAL AI音乐监管
    TIDAL推出新政策，完全AI生成的音乐将被标识并切断变现

    TIDAL执行副总裁兼主编Tony Gervino在公告中写道：”我们致力于保护和奖励有机创意（organic creativity），避免损害艺术家与TIDAL订阅者建立和扩大粉丝群体的能力。很多人告诉我们，他们不想被暴露——或者被推荐——完全AI生成的音乐。”

    “We are committed to protecting and rewarding organic creativity… Many have told us they do not want to be exposed to — or prompted to listen to — wholly AI-generated music.” —— Tony Gervino，TIDAL执行副总裁

    不是反对技术进步，是要保护真人创作者

    Gervino特别澄清，这项政策不是为了”抨击技术进步”，而是专注于保护和奖励艺术家的”有机创意”。这个表态其实是必要的——如果话说得太死，容易被人解读成保守倒退。但实际上，TIDAL的策略比看上去更精细：它针对的是”完全AI生成”的音乐，而不是用AI作为辅助工具的创作。

    现实是，AI音乐工具已经成了很多音乐人的创作辅助——就像摄影师用Photoshop一样。TIDAL要打击的，是那些纯粹用AI批量生成、试图冒充人类创作者来赚钱的”垃圾内容”。

    各家平台都在表态，但做法不一样

    TIDAL并不是第一个对AI音乐表态的流媒体平台。过去一年多，Spotify、Apple Music、Deezer、Qobuz都推出了各自的政策。

    • Spotify：2025年更新政策，要求标识AI音乐，加强垃圾内容过滤
    • Apple Music：2026年3月宣布将为AI音乐添加透明度标签
    • Deezer：态度最强硬——44%的新上传音乐是AI生成的，所以主动把AI曲目移出推荐、排除出编辑歌单，还把自己的AI检测技术开放给竞争对手使用

    Deezer的数据其实是最让人震惊的：每天上传到平台的新音乐里，近一半是AI生成的。这才是TIDAL们真正担心的事情——如果AI音乐的量继续爆发，人类艺术家的作品会被淹没，平台的”音乐发现”功能也会失效。

    切断变现，能不能刹住AI音乐的洪流？

    TIDAL的政策最有意思的地方在于，它选择用”切断变现”而不是”完全封禁”来对付AI音乐。这个思路值得玩味——完全封禁会引来言论自由/创作自由的争议，但切断变现至少能让批量生产AI音乐的人失去经济动力。

    Gervino自己也说：”无论你在别处读到什么，AI接管音乐产业（和你的推荐列表）并不是不可避免的，只要我们现在采取更大的步骤来监控和控制它。”

    这项政策被设计成”活文档”（living document），会随着AI技术的发展不断调整。对音乐人来说，这至少是个积极的信号：平台方开始在商业利益和艺术保护之间选边站了。

  • TIDAL对AI音乐下手了：完全由AI生成的歌，一分钱也别想赚

    流媒体平台TIDAL本周宣布了一项新政策：完全由AI生成的音乐，将在平台上被禁止变现。换句话说，如果你的一首歌100%是AI写的、AI唱的，那它在TIDAL上能上线，但别想从中赚到一分钱。

    TIDAL AI音乐检测
    TIDAL的新政策要求标识AI生成音乐并禁止其变现 | 图片来源：AI生成

    这项政策将于2026年7月15日正式生效。TIDAL的执行副总裁兼主编Tony Gervino在公告里写得很清楚：”我们承诺保护和奖励有机创造力，避免损害艺术家与TIDAL订阅者建立和扩大粉丝群体的能力。很多人告诉我们，他们不想接触——或者被推荐——完全由AI生成的音乐。”

    具体怎么执行？

    根据TIDAL的说明，完全AI生成的曲目将被标识出来，在平台显示”AI”标记。这些曲目将无法：

    • 参与任何变现计划（不能赚版税）
    • 进行直接面向粉丝的销售
    • 获得平台的推荐权重

    此外，TIDAL还会使用自动化工具，移除那些试图冒充真人艺术家的AI生成音乐。也就是说，如果你用AI生成了一首”假Taylor Swift”的歌，TIDAL会主动把它删掉。

    “无论你在别处读到什么，AI接管音乐产业（和你的推荐列表）并不是不可避免的，只要我们现在采取更有力的措施来监控和控制它。”
    —— Tony Gervino，TIDAL执行副总裁兼主编

    其他平台也在行动

    TIDAL并不是第一个对AI音乐出手的平台。事实上，这场”AI音乐监管战”已经打了快两年了：

    • Spotify：去年更新了政策，要求标识AI音乐，同时加强垃圾内容过滤
    • Apple Music：今年3月宣布将为AI音乐添加透明标签
    • Deezer：态度最强硬，主动把AI曲目从推荐列表中移除，并不让其进入编辑精选歌单。Deezer还说过，平台上每天新增的音乐里有44%是AI生成的
    • Qobuz：也推出了类似的AI内容识别政策

    44%的新歌是AI生成的？

    Deezer今年4月公布的数据让人有点震惊：他们平台上每天上传的新歌里，有44%是AI生成的。这意味着，如果你随机打开一个音乐流媒体平台，你听到的歌，可能快有一半跟人类创作没什么关系。

    这个比例为什么这么高？原因很简单——AI音乐生成工具（比如Suno、Udio）已经足够好用了，一个人可以在几分钟内生成几十首风格各异的歌，然后批量上传到所有流媒体平台，指望碰上一两首能跑量的。这种”AI音乐垃圾邮件”式的做法，正是各家平台想要遏制的。

    TIDAL的新政策里有一个关键点：他们强调这不是要”打压技术进步”，而是要把”有机创作”和”AI生成”区分开来。用AI辅助创作（比如在作曲时用AI生成灵感、或者用AI做母带处理）应该是被允许的，但完全由AI端到端生成的音乐，不应该和人类创作的音乐在同一个变现体系里竞争。

    这个界限在哪里，执行起来可能会很有挑战性。一首歌里有多少比例是AI生成的，才算”完全AI生成”？这个问题，TIDAL可能需要在实际执行中不断调整标准。这也是为什么他们把这项政策称为”living document”——会随着行业发展而更新。