专家认为，音乐产业需要引入更明确的行业规范来限制AIGC侵权行为，并确保各方的合法权益。
文 | 邱 慧
编辑 | 刘万永
人工智能正把中国数字音乐市场推向更快的节奏。
不到1分钟，诸如Suno的AI类音乐工具就可以生成一段含人声歌唱的完整曲目，又或者是一段包含和弦、旋律等半成品素材。
即便是没有经过专业音乐教学的普通人，在AI技术的拼凑下，同样可以产出署名歌曲，甚至专业音乐人也能用AI来为创作提效。
但由此引发的问题是，AI工具将人类现有音乐素材重组过程中难逃侵权争议和法律风险。
近日，在中国企业报·中企财经研究院“第二十六期E法数字音乐论坛”上，来自音乐界、法律界的专家学者聚焦数字音乐AIGC（人工智能生成内容）的侵权责任问题，就AIGC的侵权类型、侵权责任等话题进行深入探讨与解读。
数字音乐的“定时炸弹”
今年3月，Suno发布的 V3版本让音乐圈沸腾，这是首款能生成时长达2分钟的AI音乐生成工具，人们欣喜地称之为音乐界“ChatGPT”。
之后，这款现象级的音乐类生成工具一度让小众的音乐生成赛道变得拥挤。2分钟的作品时长被打破，更逼真的demo 人声效果也得到改进。越来越多的大模型企业开始涌向数字音乐领域。
音乐创作的门槛一再降低，随之衍生的侵权问题也日渐泛滥。在上述论坛上，中国传媒大学音乐与录音艺术学院教授李小莹指出，作品生成中的版权侵权、音乐风格或声音特征的模仿、用户使用生成内容的二次侵权，三者就像是数字音乐领域的三颗“定时炸弹”，随时会引发一场版权“地震”。
李小莹坦言，AIGC模型的训练数据通常来自现有的音乐作品，如果这些数据未经授权或超出合理使用的范围，可能会导致侵权。
在音乐界，音乐人与AI音乐生成厂商也为此争论不休。今年5月，索尼音乐集团就发布声明，称除非经过明确授权，拒绝并禁止以AI研发、训练和商业化等目的对公司音乐作品、歌词等内容进行数据抓取、复制等。
当然，全球范围内的AI音乐侵权冲突已不止于舆论层面。今年6月，包括环球音乐集团、索尼音乐娱乐公司在内的6家唱片公司，正式向AI音乐制作领域的两大巨头Suno和Udio发起诉讼，指控两家公司非法使用其版权音乐训练AI模型。
诉讼称，AI公司使用受版权保护的材料训练其系统，可能导致AI生成音乐与人类艺术家作品的直接竞争，并造成劣币驱逐良币的后果。
在广东财经大学法学院人工智能法研究中心助理研究员涂藤看来，Suno等AI生成工具大规模复制了唱片公司受版权保护的录音制品，并将其输入AI模型，前者的输出内容也证明，它复制并输入了唱片公司受版权保护的录音制品。
涂藤认为，2013年的“王莘诉谷歌案”体现了我国司法实践在AIGC侵权问题上的倾向，明确了未经许可的复制之所以侵权，不是因为单独的复制行为会损害著作权人的经济利益，而是因为使用作品在多数情况下以复制为前提，禁止他人未经许可复制作品是为了禁止后续的实际使用。
利用AI复制并不当“后续使用”的侵权问题已有现实样本。今年9月，美国北卡罗来纳州的一名男子就因使用AI技术制作数十万首假歌曲，并上传到音乐流媒体服务平台以获取巨额版权费问题，被美国检方指控涉嫌欺诈罪。
音乐人与AI共存？
然而，有质疑声认为，技术加持下，普通人也能创作音乐，或许只是创作幻觉。
“当然是幻觉。”青年作曲家、中央音乐学院教师巩子晗在论坛发言中指出，经过数据模型训练的AI工具的确能遵循相应的定律完成一部作品，但其“套路化”的制作工艺很容易在量化的作品里“被发现”。
即便AI音乐生成工具历经迭代，但巩子晗始终认为真正专业的音乐人很难被AI取代。在他看来，打破规律、创造意外是作曲家一直遵循的创作原则，艺术与自然规律不同，人类的感受可以加以训练，以形成新的、小众、能加以改变的定律——这是现阶段AI技术难以触及的领域。
巩子晗坦言，AI工具受限于训练数据量，不可避免地在重组过程中会出现与原样本的重复，继而引发抄袭等侵权问题。对于音乐行业而言，原本的良性市场格局可能会被打破。
李小莹也谈及侵权问题对音乐产业的消极影响。她指出，AIGC生成音乐作品成本低，且可以快速模仿各种风格，一定程度上削弱了音乐市场中原创音乐作品的竞争力。
对于传统音乐人来说，如果AI生成的音乐能够快速获得大量播放量并产生商业价值，其市场空间则会受到挤压，商业竞争力会被削弱。而对于用户而言，音乐市场上内容泛滥，对优质内容筛选的难度也会增加。
在原创音乐人的权益保护之外，李小莹坦言，当大量AIGC生成的“仿作”或侵权内容出现并占据市场，版权方的版权保护成本会随之上升，音乐分发平台的监管和合规压力也会显著增加。
技术浪潮不可逆，留给音乐界较为紧迫且现实的问题是，如何建构良性的人机共存关系？巩子晗认为，在AI技术迅猛发展的今天，正确引导艺术工作从业者使用AI工具、让生成式AI工具避免抄袭，是现阶段行业内部以及高校科研应该重点攻克的问题。
除此之外，AIGC作品的版权问题也亟待厘清。长期从事数字版权研究的中国社会科学院大学互联网法治研究中心主任刘晓春表示，就现有司法裁决结果来看，生成式人工智能服务提供者需要建立相应的著作权管理机制，例如完善投诉举报机制，对用户明确进行潜在风险提示、显著标识等义务。
