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“OMG 你吓到我了”火遍全网,AI音乐发展得怎么样了?

来源:新华网2026-08-18 09:23

  半月谈记者 钟焯 潘禹杰

  近年来,用AI制作歌曲激发大众创作热情,AI音乐数量激增。与此同时,AI翻唱、“投喂”版权音乐作品训练AI等活动,存在侵犯著作权与人格权风险,音乐界抵制浪潮渐起。随着AI深度介入音乐行业,相关法律保障、行业规范、平台监管如何跟上,成为行业健康发展的必答题。

  AI音乐持续升温,但质疑声不断

  有了AI,普通人也能体会到音乐创作的乐趣。“没有AI的话,这些年写的歌词只能扔在角落里。”在某音乐平台上发布了200多首AI歌曲的杨先生说,自己很喜欢写歌词,可惜不会编曲和演唱,现在AI为他补齐了短板,“有一首歌收藏量破万,另有三首破千”。

  创作者的热情,让AI音乐作品爆发式增长。《2025华语数字音乐年度白皮书》显示,据不完全统计,国内某头部音乐曲库中,AI新歌占全年新歌的比例从2024年的5.2%跃升到2025年的21.4%。

  升温背后,是Suno、Mureka、天谱乐等音乐生成大模型及其应用的推陈出新——翻唱、词曲创作、演唱生成、专业后期处理等功能与日俱增。Mureka平台相关负责人介绍,平台个人用户覆盖全球上百个国家和地区,涵盖普通创作爱好者、独立音乐人、短视频创作者等群体。

  在带来新鲜体验的同时,AI音乐也引发关于版权方面的争议。唱片公司、音乐人群体多次向AI音乐生成平台发起版权诉讼;不少音乐人及粉丝纷纷发声,反对未经授权通过AI改编或模仿原创作品音色、风格的行为。

  批量生产的AI音乐审美品味堪忧,也引发讨论。一头部音乐平台AI音乐业务负责人表示,数量激增的背后,是绝大部分内容“纯批量复制,没有情感内核”,缺乏长久的生命力。有音乐厂牌负责人直言:“AI一天能‘跑’出两三百首歌曲,它们就像‘牛皮癣’一样注入了平台。”

  侵权风险高企,行业生态受损

  在视频平台及部分音乐平台,用孙燕姿、周杰伦、陶喆等知名歌手的声音翻唱、改编歌曲的音视频数不胜数,有些质量高的视频播放量甚至能破百万。常有网友留言:“原来他/她还唱过这首歌?”“如果不是有AI标识,还以为是本人。”……

  上述头部音乐平台法务负责人表示,对AI翻唱的侵权投诉是平台投诉的高发场景。上海市锦天城律师事务所律师邓以勒指出,通过AI模仿特定歌手的声音特质生成内容,是在未经授权的情况下使用了自然人的声音这一人格标识。根据民法典规定,声音具有人身专属性,如果经AI技术处理后仍能使公众识别特定自然人,即构成对人格权中声音权益的侵害。“有的平台在未获艺人授权的前提下,还主动发起AI翻唱大赛,这更是大范围的侵权行为。”邓以勒说。

  AI音乐大模型的训练需要海量音乐数据,涵盖不同风格、语言、年代的歌曲。一家AI音乐生成平台相关负责人向半月谈记者表示,大部分训练素材都来自网络开源数据集及合作高校提供的作品,“不会主动抓取音乐平台上的版权作品,但用户会上传现成的歌曲作为创作参考,这些歌曲也会成为数据来源”。

  对于“使用音乐作品训练模型”等行为,国际上已有多例相关版权诉讼。2025年11月,德国慕尼黑地方法院对德国音乐版权管理协会诉OpenAI著作权侵权案作出一审判决,判定OpenAI在训练和输出环节使用受版权保护的歌词构成著作权侵权。索尼音乐指控,AI音乐生成平台Udio在训练模型过程中使用了超过3万段受版权保护的录音。邓以勒认为,AI大模型的训练过程以复制储存已有音乐作品和录音制品为前提,如未获得权利人的许可,即可能构成对音乐作品著作权和录音制品制作者权中的复制权的侵犯。

  多位受访法律界人士指出,面对侵权纠纷,权利人维权阻力重重。一方面,用AI技术复刻歌手专属曲风、编曲逻辑,这类行为并非复刻具象作品,而是风格模仿,在认定侵权上存在困难。另一方面,AI音乐维权举证困难:一是训练数据侵权无法溯源,平台掌握核心算法与数据,普通权利人无法证明AI模型使用了自身作品训练,存在举证壁垒;二是侵权主体分散,训练、生成、传播环节分属平台、用户和技术服务商,追责难度大。

  AI音乐的冲击还在不断传导。“未经授权的AI音乐实际上正对产业‘生产端’形成深度冲击,损害的是行业长期利益。”对外经济贸易大学法学院教授卢海君说,大量未经授权的AI音乐涌入平台,将极大挤压正版音乐内容的传播空间,甚至以近乎零成本“替代”正版音乐,消费者付费意愿会被“免费”持续消解,原创音乐人得不到应有的收益,就没有进一步创作的动力。

  厘清边界,理顺分配机制

  针对AI音乐的侵权问题,受访人士建议,可通过形成可供参考的典型案例,为维权实操提供指引,并划定商用AI音乐模型训练素材的授权与合理使用边界,明确AI声线克隆的侵权判定标准,以及平台审核义务和责任。

  业内人士呼吁,构建多方协同的新型商业收益分配规则:针对大规模训练需求,建立“批量集体授权+收益分成”模式,搭建统一的AI音乐授权池;AI技术平台可按模型规模、训练数据体量缴纳年度授权费,同时设立动态收益分成机制,后续AI产品商用收益按比例反哺权利人,实现“先授权、后使用、共收益”,解决批量训练的授权难题。

  卢海君表示,在依托著作权集体管理组织、搭建统一AI训练数据集授权平台的基础上,涉及声音克隆这类人格权问题的,应建立“单独授权”机制,必须由权利人单独、明确地作出同意表示。

  加强源头区分,提升合规能力。广东省流行音乐协会版权委员会副秘书长丁聪等建议,强化对音乐、短视频等内容平台的监管,规范平台AI管理机制,凡有AI参与创作的音乐作品,发布时应显著标识,保障受众的知情权;平台也要从源头区分作品属性,采取与其技术能力适配的防控措施,对疑似侵权歌曲限制传播,同时完善申诉通道。(参与采写:杨粟茗)

[ 责编:张晓荣 ]
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