在數位串流音樂盛行的時代，實體唱片銷量式微，音樂人的收入改為「收聽數」計價，但這個機制如果被人用人工智慧（AI）技術被惡意操控的話，那整個制度可能都需要重新審視其合理性。近日美國北卡羅萊納州現年 54 歲的音樂人麥可·史密斯（Michael Smith），就被抓包透過 AI 生成歌曲並指揮機器人大軍大規模刷榜牟利，於近日正式向紐約南區聯邦法院承認「共謀電信詐欺罪」（Conspiracy to commit wire fraud），這起案件也被視為全球首例成功起訴並定罪的「AI 輔助串流詐騙案」。
美國不肖音樂人靠 AI 生成數十萬首歌曲 + 機器人刷量，詐騙串流平台版稅超過 1000 萬美元被抓
根據美國紐約南區聯邦檢察官辦公室公布的法庭文件，Smith 的詐騙計畫始於 2017 年，直到 2024 年才被揭發。整個運作體系精密程度令人咋舌。Smith 首先與一家 AI 音樂生成公司的執行長合作（法庭文件以「未具名共犯」稱呼），每週取得數千首由 AI 生成的歌曲。這些歌曲被指派給虛構的藝人帳號，名稱極其怪異，如「Calm Force」、「Calm Knuckles」、「Calms Scorching」以及「Zygophyceae」、「Zygophyllaceae」等看似隨機組合的詞彙。
為了製造真實的串流數據，Smith 建立了龐大的機器人大軍。他在作案高峰期動用超過 1000 個機器人帳號，透過 52 個雲服務帳戶進行分布式管理，每個雲帳戶掛載 20 個機器人。為了規避平台的反詐騙偵測系統，這些機器人透過虛擬專用網路（VPN）偽裝來自不同地區的存取。
數十億次播放背後的驚人收益
Smith 本人在內部郵件中炫耀，自 2019 年以來，這些 AI 歌曲已累積超過 40 億次播放，為他帶來超過 1200 萬美元的版稅收入。以每次播放平均產生半分錢版稅計算，這個詐騙集團的年非法收入超過 120 萬美元。
美國檢察官 Jay Clayton 在聲明中強調：「Michael Smith 利用人工智慧生成數千首假歌曲，然後讓這些假歌曲被播放了數十億次。雖然歌曲和聽眾都是假的，但他竊取的數百萬美元是真實的。這些版稅本應支付給真正值得支持的藝術家和權利持有人。」
技術帝國拆解：1,040 個機器人與 52 雲端帳戶的分布式攻堅
史密斯最令人震撼的並非其創意，而是其技術基礎設施的「工業級」規模。為了規避平台日益嚴格的反詐騙演算法，他沒有採取傳統的單點刷榜，而是建立了一套極其複雜的分布式架構：
- 52 個雲服務帳戶：他分別在 AWS（亞馬遜）、Azure（微軟）與 Google Cloud 上註冊了 52 個獨立的伺服器帳戶。
- 1,040 個機器人大軍：每個雲帳戶下僅掛載 20 個機器人帳號。這種低密度部署能有效分散系統偵測，讓每個機器人的行為在後台數據中看起來更像「真實人類」。
- 全程 VPN 隱匿：他透過 VPN 服務不斷更換 IP 地址，將這 1,000 多個帳號偽裝成散布在全球各地的聽眾，避免了因單一地區流量激增而觸發的安全警報。
- 「流量平庸化」策略：這是他成功潛伏七年的關鍵。他並不追求製造「百萬金曲」，而是將播放量均勻攤提到數十萬首 AI 生成的單曲中。每首歌每天可能只被播放幾次，這在後台報表中極其平庸，卻在總量上累積出了驚人的數十億次播放。
揭發過程：機械著作權集體管理組織（The MLC）的「數位偵探」
這場精密的騙局之所以破功，並非串流平台的演算法立功，而是來自版稅結算機構的警覺。機械著作權集體管理組織（The MLC）在 2023 年初偵測到異常：有一批特定的音樂目錄，雖然每首歌曲的播放量不高，但「產量」與「整體收益」比例極其穩定且驚人。經過數月的交叉比對，The MLC 發現這些歌曲全數指向史密斯所控制的虛構實體。隨後，MLC 與聯邦調查局（FBI）展開秘密合作，透過追蹤 52 個雲端帳戶的底層金流，最終鎖定了位於北卡羅萊納州的史密斯。
在長達一年的司法攻防後，史密斯最終選擇認罪以換取較輕刑期。根據紐約南區檢察官辦公室公布的認罪協商內容，史密斯的罪名與判決重點如下：
- 非法所得歸還：法院命令史密斯必須繳回總計 $8,091,843.64 的非法版稅收入。這筆金額是根據 FBI 調查到的確切金流紀錄計算而來。
- 刑期風險：儘管他承認的是較輕的共謀罪，但依法仍面臨最高 5 年的聯邦監禁。這也正式宣告「數位刷量」已從民事糾紛上升至嚴重的刑事罪行。
- 洗錢與電信詐欺：檢方特別強調，史密斯利用雲端帳戶隱匿非法獲利的過程，已構成典型的電信詐欺與洗錢犯罪模式。
串流平台的防詐困境
這起案件凸顯了音樂串流平台面臨的系統性挑戰。根據 WIRED 的深入調查，Spotify 聲稱其防詐騙機制確實發揮了作用，發言人 Laura Batey 表示：「我們的預防措施似乎發揮了作用，將 Smith 從 Spotify 獲得的版稅限制在約 6 萬美元，而非 1000 萬美元總額的一部分。」
然而，這也暴露出各大平台在協同防詐上的漏洞。Smith 同時在多個平台作案，包括 Apple Music、Amazon Music 和 YouTube Music。串流詐騙檢測新創公司 Beatdapp 的聯合執行長 Morgan Hayduk 估計，這類詐騙每年造成串流產業約 10 億美元的損失，「Michael Smith 案件只是冰山一角。」
此案不僅是單一犯罪分子的詐騙行為，更反映了數位創作經濟中的結構性矛盾。當 AI 能夠量產「音樂」，當機器人可以模擬真實聽眾，傳統以「播放次數」為基礎的版稅分配模式正面臨根本性挑戰。音樂產業在 2000 年代經歷 Napster 盜版危機後好不容易重建的串流生態，如今又遭遇 AI 時代的全新威脅。AI 音樂生成本身並不違法，法國串流平台 Deezer 估計每天上傳的歌曲中有 10% 是 AI 生成。真正的問題在於如何利用機器人製造假流量來騙取版稅。這起案件可能促使串流平台重新設計版稅分配機制，或加強對異常播放模式的 AI 偵測能力。
法律後果與產業影響
此案作為音樂產業首例成功的 AI 詐騙起訴，具有里程碑意義。法國國家音樂中心 2021 年的一項研究發現，約 1% 至 3% 的串流播放涉及詐騙；而 Beatdapp 的數據則顯示這個數字可能高達 10%。部分客戶甚至持續標記 17% 至 25% 的串流為詐騙行為，極端情況下甚至有一半。隨著 AI 音樂生成工具的普及，這類詐騙手法可能變得更加氾濫。
正如一位 X 平台用戶在案件曝光後所評論：「他用 AI 製作音樂，也用 AI 製作聽眾，每年賺 120 萬美元，卻沒有任何真人真正聽過這些音樂。」這句話精準概括了這場騙局的荒謬與諷刺。