当前，AIGC产品在多个行业频繁涌现，令人目不暇接，应用在音乐行业亦是如此。多样化的AIGC产品渗透在音乐行业的各个环节，如音乐创作辅助、音乐后期制作、虚拟音乐人/表演、个性化音乐体验、个性化推荐/推广等，推动着音乐创作、制作、分发、消费体验的迭代。

  AIGC产品大致经历数据收集和处理、模型选择和训练、生成模型、用户交互输出内容等几个阶段，无论是在模型训练阶段还是在输出内容阶段都涉及诸多版权保护法律问题。

  模型训练合理使用边界亟待明晰

  今年6月，美国唱片业协会（RIAA）带领环球音乐、索尼音乐、华纳音乐等多家主要唱片公司向新兴AIGC音乐平台Suno和Udio发起诉讼，主张两平台未经授权非法使用版权音乐训练AI模型，商业性生成替代原告创造之录音，并提出经济索赔。该诉讼一经发起即引发瞩目，也促使业内对模型训练阶段的数据使用所涉版权保护问题展开探讨。

  大模型训练与常规模型训练的显著差别之一在于数千亿的训练参数，如数据量巨大的词曲作品、录音制品、录像制品等，该等数据的收集、处理、训练过程中涉及数据训练的合理使用问题。根据我国《著作权法》第24条规定，适用于AIGC数据训练的情形主要可能有“个人使用”“适当引用”“科学研究”或“兜底的其他情形”。首先，当前AIGC应用基本为实现盈利性目的的商业性服务使用，难以定性为“为个人学习、研究或者欣赏，使用他人已经发表的作品”的“个人使用”。其次，当前AIGC应用须收集及处理巨量的作品，也显然难以认定为“为介绍、评论某一作品或者说明某一问题，在作品中适当引用他人已经发表的作品”的“适当引用”。再次，科学研究对作品的使用严格限定在“为学校课堂教学或者科学研究”“供教学或者科研人员使用”，且进一步限制为“少量复制”，AIGC应用的商业性质与巨量复制行为也无法满足该项要求。最后，关于兜底条款的适用，有观点认为，合理使用是事实问题和法律问题的结合，须综合考虑在案事实进行个案认定，考量的因素包括使用作品的目的和性质、被使用作品的性质、被使用作品所占比例、使用是否损害著作权人利益等。日本目前也倾向于类似观点，认为应从结果出发具体认定AIGC技术利用版权作品是否合法，最终需要落脚到具体的个案分析。

  另外，根据我国《著作权法》第42条的规定，法定许可的适用有严格的限制条件，包括已发表的录音制品再录制、说明作品出处、无排除许可声明、支付报酬等，当前AIGC应用场景难以满足法定许可的限制条件。

  近期，Suno向美国马萨诸塞州地区法院提交答辩状，其中重点提到在开发过程中所做的复制属于合理使用，并且生成的音乐是全新的创作，不包含任何现有录音的实际片段，来回应原告指控的著作权侵权问题。该案无论结果如何，将会在判例层面对AIGC版权保护的发展产生重大影响。

  生成内容权属及侵权问题引关注

  从已有音乐作品通过模型训练到生成新音乐作品的过程来看，其涉及生成内容的可版权性问题、生成内容的权属归属问题、生成内容的侵权问题及侵权责任承担主体问题等。

  从生成内容的可版权性来看，对于AI生成的内容是否构成作品，目前各国立法、司法观点并不统一，争议主要集中在生成过程中人类的智力投入程度、是否具备《著作权法》所要求的独创性等，可从实践中的个案窥见各国观点一二。如美国“太空歌剧院案”中，尽管申请人说明创作过程中至少进行了624次文本提示，但美国版权局仍旧认为申请人对最终图像的控制不足，该作品未能体现出足够的人类创造性，拒绝了作品登记申请。可以看出，美国版权局更关注人类对生成结果的控制程度。

  在我国“李某诉刘某侵害作品署名权、信息网络传播权纠纷案”中，北京互联网法院认为人工智能生成图片只要能体现出人的独创性智力投入，就应当被认定为作品，受到《著作权法》保护。在“Dreamwriter案”中，深圳市南山区人民法院认为，涉案文章的特定表现形式源于创作者个性化的选择与安排，是原告主持下创作的作品。由此可以看出，我国司法个案中更关注作品是否体现人类智力投入、个案判断人对作品的贡献率，也即，如果不是完全由人工生成的内容，AI只是人类的辅助工具，在满足独创性的条件下，可构成作品，具有可版权性。

  那么，生成内容归属于谁？若生成内容具有可版权性，那谁是作品的作者？AI工具还是AI使用者？“《A Recent Entrance to Paradise》案”中，美国法院认为《著作权法》所指的作者仅限于人类，因此非人类作者创作的作品，如完全由AI生成的作品，不能获得版权保护。前述“李某案”中北京互联网法院也同样认为人们利用人工智能模型生成图片时，本质上仍然是人利用工具进行创作，即整个创作过程中进行智力投入的是人而非人工智能模型。因此，AI非作者，《著作权法》只保护人类作品。实践中，一般通过AIGC产品服务协议对生成内容的归属作出约定，常见的为约定权利归属于AIGC服务的使用者，也即用户。

  技术创新与版权保护需平衡

  就生成内容的侵权风险而言，生成内容系有赖于旧作品训练而产生的新内容，天然地存在著作权侵权的风险。如果符合“接触+实质性相似”的构成要件，可能落入复制权、信息网络传播权、改编权等著作权财产权利甚至署名权等著作权人身权利的规制范围。

  尤其是AIGC生成与原歌曲在旋律、节奏等方面高度相似的歌曲，仅对少部分歌词进行调整或语义替换，在听觉上与原作品极相似，为“洗歌”的侵权认定带来了新的挑战，使得“洗歌”行为更隐蔽及难以追踪、侵权实质性相似判断过程更加复杂、举证难度增加。作为应对，在“接触+实质性相似”的基本认定原则的基础上，建议在立法层面明确界定“洗歌”行为的违法性，提高侵权成本；在技术层面对音乐作品进行实时监测和识别（如音频指纹识别技术）；在行业层面提高版权保护意识。同时，音乐平台加强内容监管，采取有效措施，便于音乐权利人维权。

  除著作权侵权风险外，虚拟音乐人/表演的应用还在一定程度上存在声音权、姓名权、肖像权等人格权的侵权风险。当AI周杰伦、AI孙燕姿所生成的歌曲广泛传播在各个平台，由于AI语音合成技术的应用，声音被收集、合成、制作、模仿甚至篡改，对声音权益的保护提出新挑战。近日，北京互联网法院在“殷某诉某公司AI生成声音人格权侵权案”一审判决中明确在具备可识别性的前提下自然人声音权益的保护范围可基于AI生成声音，认定被告未经许可使用原告声音构成侵权。另外，虚拟人物/表演可能存在姓名权侵权，若以真人为原型，还可能存在肖像权侵权，在“何某诉某公司人格权侵权案”中，北京互联网法院认为被告未经原告同意在创设的AI角色中使用原告的姓名和肖像的行为构成对原告姓名权、肖像权、一般人格权的侵权。

  AIGC应用对音乐版权保护带来的挑战，需要立法、司法、平台及行业涤故更新。一方面，需要树立典型指导案例，明确AI生成内容的可版权性及权利归属等问题，探讨及重构合理使用及法定许可制度；另一方面，AIGC平台需要严格遵循数据训练合法合规（包括数据收集和使用的个人隐私保护合规）的原则，完善版权审查机制，音乐分发平台需要加强内容监管。同时，行业在鼓励AIGC技术合法合规使用的同时，须探索适合AIGC应用特性的版权合作模式和许可机制，同时加强版权保护的国际合作。兼顾鼓励AI技术的发展与版权保护的基本原则，平衡技术创新与知识产权保护。（作者系腾讯音乐法务管理部诉讼副总监）

作者：周禹红

来源：中国新闻出版广电报

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