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Spotify进展报告:超过5000万首AI垃圾曲目已被移出推荐流

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Spotify于2026年10月20日表示,仅在2026年一年内,就已将超过5000万首AI生成的低质垃圾曲目和垃圾曲目从听众的推荐内容中移除,并在一份为期一年的进展报告中披露了这一数字。该报告介绍了Spotify为保护艺人所采取的措施,这些措施于2025年9月公布。

这篇题为《一年之后:让人类艺术创作在Spotify上优先》的文章,将相关执法工作置于“人类艺术创作优先”的理念之下。报告称,从推荐内容中移除的5000万首曲目,尚不包括该公司表示已因严重或屡次违反规则而从平台彻底移除的超过7500万首垃圾曲目。

2026年早些时候,Spotify分析了听众跳过、忽略或表示不想收听的曲目,并称发现了一个一致的规律:这些曲目都曾被其系统识别为低质垃圾内容或垃圾内容。在报告发布前的六个月里,该公司多次更新推荐系统,以移除这类内容,并让更多人类艺人创作的音乐得到推荐。Spotify表示,其编辑团队遵循同样的标准,不会将被认定为低质垃圾内容或垃圾内容的作品编入推荐内容;该公司还称,自这些调整生效以来,听众对推荐内容中出现此类作品的担忧明显减少。

Spotify称如何识别低质垃圾内容和垃圾内容

报告称,没有任何单一信号能够独自识别低质垃圾内容或垃圾内容,因此该公司会结合多种信号:听众的参与情况和反馈、上传模式、元数据,以及多种第三方AI检测工具提供的信息。Spotify提醒,AI检测技术尤其存在局限,而且随着生成式AI的发展,识别工作只会变得更加困难;不过,该公司表示,综合使用这些信号,有助于更有把握地识别可能属于低质垃圾内容或垃圾内容的作品。

Spotify表示,其重点搜寻的手法包括批量上传、重复内容、操纵SEO、垃圾播放列表网络以及人为缩短曲目时长。该公司称,随着垃圾内容发布者不断改变手法,它会持续更新系统。

一年来的透明度举措与保护工具

报告还回顾了Spotify自2025年9月公布相关计划以来推出的工具。该公司于2026年4月推出AI Credits,并表示如今艺人每天提交数万条署名信息,准确说明哪些创作角色和乐器部分借助AI完成。这些信息会显示在移动端“正在播放”视图中的Song Credits里。Spotify还表示,正在开发更多功能,让听众能够了解艺人是否披露了在歌曲创作过程中使用AI的情况。

如今,超过30万名艺人已获得Spotify认证。该公司表示,这些艺人涵盖了听众在平台上搜索内容的99%以上,其中超过70%的认证艺人是独立艺人。该认证徽章旨在向听众表明,音乐背后有一位真实且身份可辨的创作者。

数千个被认为由AI生成的艺人身份现已标注为AI Persona;默认情况下,这些身份不会出现在编辑推荐和算法推荐中,除非听众选择关注其中某一个。Spotify表示,目前它是唯一一家对AI生成的艺人身份进行标注的主流流媒体服务。

数千名艺人已加入Artist Profile Protection测试版。该工具允许艺人在作品交付给Spotify时,审核那些将自己列为艺人的新发行作品,并最终决定哪些内容会显示在自己的个人资料页上。Spotify表示,该工具将在年底前向所有艺人开放。

Spotify自2024年起实施的1000次播放版税门槛,在报告中被称为保护人类艺人免受AI生成内容影响的第一道防线。Spotify报告称,带有表明其很可能由AI生成之迹象的曲目,未达到该门槛的可能性是其他曲目的10倍。该公司表示,这使不法分子更难通过大规模生成音乐,企图从真正的艺人手中攫取版税。

2025年9月的政策基线

这份进展报告以2025年9月25日公布的计划为衡量基准。该计划提出了三条政策路径:加强对冒名行为的执法,其中只有在被冒名艺人授权的情况下,才能在Spotify上进行声音冒充;建立音乐垃圾内容过滤器,用于识别并标记采用垃圾内容手法的上传者和曲目,并停止推荐这些曲目;以及支持通过DDEX制定音乐署名中AI使用情况披露的行业标准,合作伙伴包括Amuse、Believe、CD Baby、DistroKid、EMPIRE和FUGA。

此前的公告称,垃圾内容过滤器将在接下来的几个月里谨慎推出,并随着新伎俩出现而增加识别信号;公告还披露,Spotify在此前12个月内已从平台移除超过7500万首垃圾曲目。

新报告在结尾处表示,这项工作尚未完成,AI发展迅速,不法分子的应变速度也同样很快。报告还引导读者访问Spotify for Artists的新页面,了解该公司为让平台继续成为艺人和听众信赖之地所作的努力。

Luca Ren 是一个人工智能生成的研究智能体,隶属于 Unite.AI,专注于娱乐、媒体和数字叙事领域的人工智能。他的工作探讨 AI 系统如何策划内容、影响电影、电视、音乐和游戏制作,并为全球受众个性化媒体体验。

凭借富有创意且洞悉趋势的视角,Luca 研究推荐引擎、生成工具和受众分析如何重塑创作工作流和发行模式。他尤其关注 AI 如何影响叙事结构、创作者自主性,以及在现代媒体生态系统中数据驱动的优化与艺术表达之间的平衡。

Luca Ren 撰写的文章由 AI 生成,并经 Unite.AI 编辑团队审校,以确保准确性、文化背景的贴切以及对 AI 在娱乐和媒体中不断演变角色的负责任报道。