《法治周末》记者 仇飞

9月5日，在第四届浪潮音乐大赏·创作人论坛现场，一场题为“AI生成时代，原创如何被保护”的圆桌对话引发行业广泛讨论。来自行业协会、平台、音乐创作一线、知识产权学界的嘉宾齐聚一堂，直面AI大规模介入音乐生产之后，版权保护遭遇的现实难题。

就在一个多月前，AI音乐版权领域迎来一次重要判决。德国慕尼黑地区法院第一分院就德国音乐版权集体管理组织GEMA诉Suno AI案作出一审判决。法院认定，Suno在模型训练、模型存储及生成内容等多个环节侵犯了GEMA所管理音乐作品的著作权，判令Suno停止相关行为、披露信息并承担损害赔偿责任。Suno表示不同意裁判结果，正在评估包括上诉在内的后续方案。

当人工智能可以读取人类千百年沉淀下来的全部音乐遗产，源源不断批量产出新歌，运行数百年的版权法律体系正在遭遇前所未有的冲击。从模型训练、内容生成再到线上传播，整条产业链之上，旧规则不断遭遇新挑战。一内一外两个事件，共同抛出时代之问：AI音乐时代，版权保护究竟该何去何从？

AI技术正在重塑音乐生产的底层逻辑，技术的进步不应当以牺牲创作者权益为代价。音乐的本质，是人的情感、经历与思想的艺术表达，这也是机器算法难以复刻的核心价值。面对AI带来的机遇与挑战，既不能盲目抵制技术革新，也不能放任侵权乱象肆意蔓延。只有完善制度供给、压实平台责任、凝聚行业共识、守护创作者的创作热情，才能在创新发展与权利保护之间找到平衡，让音乐产业在技术浪潮中保持长久的生命力。

全链条新型版权风险浮现

“利用科技提升创作效率的同时，应坚持保护音乐版权，尊重每一位音乐人的付出，并全方位围绕音乐IP进行长期建设，将好音乐以更多样的方式呈现给观众。”腾讯音乐娱乐集团执行董事长彭迦信在论坛的开场致辞中表示。

中国音像与数字出版协会常务副理事长兼秘书长敖然指出，生成式AI与过往印刷术、广播、流媒体等技术变革有着本质区别。过去的技术革新大多作用在内容复制、传播环节，而AI直接介入创作本身，彻底颠覆内容产业的生产逻辑。在这样的背景下，新型版权风险贯穿AI音乐训练、生成、传播全产业链条。

在模型训练输入端，争议焦点集中在训练语料的授权问题。同济大学上海国际知识产权学院院长丛立先分析，AI模型的强大生成能力，完全依托人类世代积累的词曲、录音原创成果，但当前大量AI企业直接抓取全网版权音乐开展模型训练，普遍跳过权利人授权环节，存在极大合规隐患。

目前，全球司法裁判尚未形成统一标准。德国司法体系出现两类典型裁判逻辑：仅学习作品底层创作规律、不存储原作、不对外输出相似内容，可认定为合理使用；而如果模型实质复制存储原作、生成内容可还原原作独创性表达，则被认定构成侵权。美英等国相关案件也延续类似裁判思路，但全球统一规则仍处于探索阶段。

在内容生成环节，行业侵权乱象尤为突出。腾讯音乐娱乐集团副总裁兼总法律顾问杨奇虎指出，AI技术彻底拉低了侵权门槛，催生“洗歌、盗歌、蹭歌”三类高频侵权行为，泛滥成灾。新歌一经上线，短时间内即可涌现数千条AI翻唱仿作；不少主体通过篡改歌名、微调词曲、AI换人声等方式制作近似作品，混淆用户视听、恶意蹭取流量。

杨奇虎坦言，海量低质、同质化AI侵权作品涌入平台，带来多重负面影响：一方面，直接侵占原创音乐人流量与收益，损害创作者合法权益；另一方面，大幅拉高用户筛选优质内容的成本，挤压人类原创作品的生存空间，同时持续加重平台审核、风控、运营的成本压力。行业必须严格区分AI合规辅助创作与AI侵权替代创作，坚决遏制盗用他人词曲、声纹、风格牟利的侵权行为，守护多年深耕的行业正版化成果。

创作者直面多重维权痛点

当前音乐人维权的核心痛点是未经歌手授权采集真人声纹训练AI模型、商业场景用AI人声冒充原唱翻唱、恶意复刻歌手音色牟利等行为频发，不仅侵害自然人声音权益，更容易引发艺人品牌声誉受损、商业价值贬值等连锁风险。

丛立先解释，在传播确权环节，行业长期面临权属模糊、责任不清的困境。结合国内多起司法判例可以明确：纯机器自动生成、无人类主观独创性投入的AI内容，不具备著作权保护基础；只有音乐人主动构思、把控创作核心，将AI作为辅助工具产出的人机协同作品，才可获得版权保护。在平台责任层面，法院也采取“行为判定、个案区分”原则，深度参与内容生成、商业运营的平台需承担更高侵权责任，仅提供存储服务的平台可适用相对宽松规则。

知名音乐制作人张亚东则从创作一线视角坦言，普通创作者是AI侵权浪潮中最弱势的群体。AI模型训练是海量作品混合运算的过程，侵权痕迹高度隐蔽，创作者很难精准举证自家作品被挪用盗用，维权性价比极低。

同时，他指出，海量AI流水线作品持续刷屏，严重稀释公众注意力资源。小众原创音乐人本身曝光渠道有限、流量稀缺，在AI作品的挤压下，优质人类原创内容更难被听众看见，极大挫伤了新生代音乐人的创作热情与生存信心。

构建上下贯通的版权保护方案

想要化解AI音乐版权难题，参会人员普遍认为，不能依靠单点发力，需要不同主体从不同维度同步推进，搭建一套上下贯通、内外联动的治理体系。

在制度顶层设计层面，丛立先强调，现有著作权法律框架整体能够覆盖AI音乐纠纷，但短板在于配套规则滞后、边界不清。司法裁判需要进一步统一尺度，明确AI模型训练是否构成复制行为、人机协同作品的独创性认定标准、平台在AI内容传播中的分层责任边界。只有让权利界定清晰、侵权判定有据、追责路径明确，才能真正降低创作者维权成本，让版权保护从“纸面权利”落到“实质权利”。

敖然提出了行业的真实诉求：“希望制度层面尽快补齐AI版权规则短板，法律法规需要跟上技术迭代速度，为AI训练授权、AI内容标识、声纹权益保护、作品溯源追责建立统一规范，让行业创新有空间、原创保护有力度、司法裁判有依据。”

在平台落地治理层面，杨奇虎结合一线运营实践提出系统化治理路径。平台作为内容流通的核心关口，必须承担内容治理主体责任：首先，严格实现人机内容区隔，对AI生成音乐进行显性标识、单独设置AI内容的激励规则，坚决避免机器内容挤占人类原创的生存空间。其次，持续升级技术防控体系，对AI洗歌、仿歌、换声翻唱等新型侵权行为进行严厉打击，常态化清理违规内容。与此同时，平台坚持规范与发展并重，既严格治理侵权乱象，也积极释放AI技术的正向价值，向创作者开放AI辅助创作工具，让技术服务创意、赋能创作。

在行业协同治理层面，敖然指出，行业协会应发挥中间枢纽作用，牵头建立行业统一标准，明确AI音乐训练、生成、传播的行业指导性意见，形成全行业共治格局。

在创作者主体层面，张亚东认为，面对AI技术浪潮，创作者应主动适应、积极拥抱。纵观音乐产业的发展历史，每一次技术革新都会重塑行业生态，从MIDI技术到数字编曲，技术迭代在不断升级创作生产力。AI可以成为辅助编曲、和声、制作、灵感拓展的高效工具，但无法替代人类独有的人生体验、情感厚度与艺术表达。创作者未来的核心竞争力，不是单纯的制作技术，而是不可复制的人文创意、情感内核与审美思想。对于年轻的音乐人来说，最应当保护好的是自己的创造力与想象力。

责编：王京仔