AI生成音樂工具之技術觀測－以Udio運用技巧為例

FIND研究員：謝淳羽

提到自己創作音樂、填詞作曲這種事，放在前幾年還算是小有難度，但隨著近幾年有越來越多的AI工具誕生，音樂創作的門檻也越來越低，甚至各家AI工具還發展出專門領域，比方專門生產背景音樂的Soundraw、可以細部控制曲調和弦聲部，整體走向更適合製作古典樂的AIVA，標榜新手都能生出音樂的Suno等等，但要完全發揮出這些AI生成工具的實力，勢必是建立在付費上，假若今天只是臨時接到指示要幫簡報加個背景音樂，或是專案開發剛好需要一段不常見的效果音，甚至是需要人聲來幫你唱出某段內容，這種時候，身為非付費用戶友善代表的Udio會是不錯的選擇。

Udio、Suno、Soundraw都是目前最熱門的AI音樂生成工具之一，使用並分析三款AI工具之後，對於新手來說，Udio比較能貼近使用需求，Soundraw的編曲實力優秀，並且將每一首生成的音樂分成六個段落、四層旋律，在混音和調整聲音配置上的自由度是三款工具中最高的，但Soundraw不是使用prompt作為音樂生成的來源，而是其內建的風格標籤，與其說是生成，更像是直接從Soundraw龐大音樂圖書館的指定曲風書櫃中抽出四段（此處指的是四層旋律）出來排列組合，所以假設我們今天需要一首有次中音薩克斯風聲音的爵士樂，我們就只能在Soundraw生給你的音樂裡面盲選，無法針對指定項目進行設定，比較可惜的是Soundraw不支援人聲，若是剛好需要唱歌詞，那Soundraw就會幫不上忙。

圖1： Soundraw的混音器介面

資料來源：Soundraw官網

Suno和Udio很類似，不只功能、界面，就連每天可以提供的免費生成音樂數量都很類似，但在prompt回饋精準度上Suno略弱些，也提高取得心儀音樂的成本，Suno也沒有混音和延長生成的功能，更沒有Soundraw的音樂分層，所以Suno最常被人詬病的地方就是「音樂完成度很高，但不是我需要的那種音樂」，不過Suno是三個工具中唯一一個有Radio和白噪音功能的工具。

而Udio則是最親人也最適合新手的選擇，新手友善的部分不單指對於詠唱新手，更包含對於樂理新手，搭配易上手的UI／UX的介面，符合邏輯的可控功能，只需要注意幾個地方，就算不常進行Prompt詠唱的人也能輕鬆做出符合需求的音樂，下段會針對Udio控制面板的幾個主要項目與技巧進行說明：

1.詠唱，或是某某同款

有詠唱經驗的人，詠唱內容建議包含幾個重點：

曲風：例如R&B、Jazz、Ｋpop等，把周杰倫當作曲風其實也可以，將Jay Chou寫成PromptFIND研究員：金繼昭

全球健康照護系統正處於一個關鍵的轉捩點，面臨人口老化、成本飆升以及勞動力短缺等多重挑戰。世界衛生組織（WHO）估計，到2030年，全球將面臨1,100萬個醫護工作者的短缺，這不僅是人數不足，更反映出對教育和培訓的長期投資不足、人才分配不均，以及醫護人員普遍面臨的職業倦怠等問題。

AI驅動醫療效率與照護革新

在醫療系統面臨重壓之際，人工智慧正迅速成為希望之光。AI演算法已能協助醫護人員偵測難以察覺的異常、自動化行政職能、加速藥物開發，並提升患者互動體驗。美國食品藥物管理局（FDA）對AI醫療設備的批准數量顯著增長，企業對AI的投資也達紀錄水平，顯示其巨大潛力。研究一致表明，AI能顯著提高生產力，並在許多情況下縮小勞動力技能差距。它透過減少行政負擔來提高效率，改善患者結果，並創建更多醫療系統串接來增強患者體驗。例如，AI輔助的乳腺癌診斷敏感度高達90%，優於放射科醫師的78%。AI不僅是效率工具，更是重新定義醫療服務交付方式的關鍵驅動力，將醫療照護模式從被動轉變為主動和個人化。

AI能大幅提高醫療領域的效率與生產力。在美國，AI每年有望節省高達3,600億美元。其中，45%的行政任務可透過AI自動化處理，每年可節省1,500億美元。而且AI輔助診斷已展現卓越能力，例如在乳腺癌檢測中，其敏感度可達90%，優於放射科醫師的78%。此外，AI虛擬抄寫員能精準轉錄患者就診記錄，顯著減少醫護人員的文件負擔。AI的核心價值在於透過自動化耗時任務，釋放醫護人員寶貴時間，使其能更專注於複雜決策、富有同理心的患者互動和策略性照護，從而增強醫護人員專業能力。

AI賦能解放醫護潛力

AI主要透過增強現有醫護人員的能力來彌補勞動力缺口，例如AI虛擬抄寫員能將醫師文件處理時間減少40%。這讓醫護人員有更多時間專注於直接患者照護、複雜問題解決及富有同理心的互動，從而減輕職業倦怠並提升工作滿意度。在臨床上，AI能協助診斷（如解釋腦部掃描、識別骨折）、預測感染風險，並透過預測分析識別高風險患者，實現主動干預。AI還能提供遠端監測、機器人輔助患者搬運及藥物管理等，擴大護理人員的服務範圍，尤其在服務不足地區，使得稀缺的人力資源能服務更廣泛的人群。這代表著醫療照護領域的「能力」不再僅限於員工人數，而是透過技術槓桿強化醫護人員潛力。

圖 1：AI賦能提升照護品質並彌補勞動力缺口

圖片來源：本文作者以 AI 生成

醫療專業人員缺乏AI專業知識是阻礙AI有效採用的重要痛點。因此，提升AI素養至關重要，全球已有醫療機構已成功整合AI技術並提升員工能力。以下是代表性案例：

• HelloCareAI：2025年4月獲得4,700萬美元資金，用於擴展AI驅動的虛擬護理平台，專注於AI輔助護理、遠程監測和高效工作流程管理。
• Innovaccer：2025年2月推出「Agents of Care」，一種AI驅動的助手，透過自動化行政任務減輕醫療專業人員的職業負擔。

案例顯示透過有效整合AI技術並提供相應培訓，醫療機構不僅提升了服務品質，也增強了員工的AI相關能力。

多方協作共築智慧醫療大未來

為應對AI帶來的變革，國家和國際政策協作不可或缺。經濟合作暨發展組織（OECD）和世界衛生組織（WHO）都強調負責任AI、能力建設和倫理標準的重要性，並推動全球合作。美國聯邦政府也頒布多項行政命令和備忘錄，旨在加速AI使用並制定標準。此外：公私合作夥伴關係（鼓勵政府、學術界、產業和醫療照護提供者之間的多方協作，以匯集資源、共享專業知識並加速負責任AI解決方案的開發與部署），以及數據治理與基礎設施（建立高品質、安全、可互操作的數據生態系統，並實施嚴格的網路安全措施，以保護敏感的患者資訊）。透過這些策略性行動，醫療照護部門可以將AI轉變為應對當前勞動力挑戰的強大盟友，共同實現一個更有效率、更公平、更以人為本的未來。

 參考資料來源：

1. 世界衛生組織 (WHO) - 全球醫療人力現況與挑戰：https://www.who.int/health-topics/health-workforce
2. 經濟合作暨發展組織 (OECD) - AI對醫療勞動力的影響評估及政策建議：https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2024/11/artificial-intelligence-and-the-health-workforce_c8e4433d/9a31d8af-en.pdf
3. 世界經濟論壇 (World Economic Forum) - AI在醫療領域的關鍵變革：https://www.weforum.org/stories/2025/03/ai-transforming-global-health/
4. 麥肯錫 (McKinsey) - 醫療照護領域生成式AI當前趨勢與未來展望：https://www.mckinsey.com/industries/healthcare/our-insights/generative-ai-in-healthcare-current-trends-and-future-outlook

靜岡綠茶包暢銷的祕密武器！栗田公司因應茶葉消費轉型下的挑戰與解方

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