4·26特辑 | 融泰共话“人工智能与音乐”（上）
2025年世界知识产权日活动的主题为“知识产权和音乐：感受知识产权的节拍”。 音乐作品作为重要的作品形式，其行业发展与权利保护始终是著作权法的重要命题。 而随着科技革命与产业变革，人工智能技术快速发展到音乐领域，以Suno、Music Flow、Mubert、网易天音等为代表的生成式人工智能音乐产品快速发展，为音乐行业带来新的发展机遇和挑战，也为知识产权制度带来新兴问题亟待探讨。 同时，区别于文字、美术等讨论较广的AIGC形式，音乐还会涉及到邻接权，这进一步加剧了人工智能生成音乐的法律问题的复杂性。
北京市融泰律师事务所的法律专业人士就人工智能与音乐领域的知识产权重点、难点问题展开深入剖析，特将访谈实录进行整理，此篇为（上）篇。与各位同仁共同交流探讨。
(此图片为AI生成）
问：您认为，应如何认定AI生成音乐过程中对在先音乐作品的使用？
郑小琴答：
在AI生成音乐的过程中，对在先音乐作品的使用涉及多个阶段，包括模型训练、音乐采样和用户输入等，不同阶段的使用认定存在差异。
在模型训练阶段，需要“投喂”大量在先音乐数据，AI音乐模型开发者通过文本和数据挖掘技术等方式对在先音乐数据进行识别、分析并发现其中的关系和模式。一方面，使用场景未面向公众，具有封闭性，使用方式上并非对某一具体作品的“著作权性使用”（即相关公众能够获得作品内容）；另一方面，模型训练阶段数据量需求巨大，无法一一准确核实权利主体、进行全面合理地定价等，交易成本极高，而鼓励AI技术和产业发展又是现实需要。因此，以训练模型为目的对于在先音乐的使用，个人认为，应综合考虑适用合理使用制度。
音乐采样主要是从在先作品中截取部分声音，直接或经过技术手段将其应用于新音乐创作中的行为。截取声音的长短不一，是否构成侵权，需要看使用的内容、方式，是否符合合理使用的构成要件。如使用时间较短、且不涉及在先音乐的核心独创性内容的，则构成合理使用，不宜认定AI模型开发者、运营者构成侵权；使用的内容和时长超过必要限度的，则涉嫌侵权。
用户参与AI音乐制作是否具有侵权风险，需要根据用户参与程度，对生成音乐内容的使用情况综合考虑。第一类，用户使用AI工具进行“原创”音乐，仅简单输入少量关于音乐主题、歌词的关键词，或仅提供自己的声音便于识别音色，最终生成的音乐内容与在先音乐相同或相似的，那么侵权责任主体应为AI工具的开发者和运营者。第二类，用户使用AI“翻唱”音乐，参与程度较高，比如输入的词曲，内容上与在先音乐相同或近似，生成的音乐除用于个人欣赏、学习或研究外，一旦公开使用或传播，则用户涉嫌侵权。
问：您认为，通过生成式人工智能音乐软件生成的音乐，其独创性如何认定？
余睿答：
根据著作权法规定，独创性是认定构成作品的重要因素之一，因此要讨论生成式人工智能音乐软件生成的音乐是否具备独创性，其本质在于判断生成式人工智能软件生成的内容有没有构成作品的可能性。现有司法实践中，关于生成式人工智能软件生成内容是否可以构成作品，至少已有北京、常熟、武汉三地法院作出相关判决[（2023）京0491民初11279号、（2024）苏0581民初6697号、（2024）鄂0192知民初968号）]，均认为生成式人工智能软件生成的内容具备可版权性。近期，张家港法院作出一例不认可人工智能绘图软件生成内容为作品的判决[判决书号为（2024）苏0582民初9015号]，理由为原告虽然主张在Midjourney软件中输入提示词、设置参数，但未保留原始记录，且原告自认该软件生成图片存在随机性和不确定性，无法再现与涉案图片完全相同内容的生成过程，以涉案图片生成过程中原告未能提交证据证明其独创性的个性化选择和修改，故判决认定涉案图片不构成作品。
综合已有的司法裁判认定，将生成式人工智能软件视为创作工具，人类使用技术工具创作的内容，起到创作主导作用的仍然是人类本身，人类通过输入提示词、调整参数等方式，主导人工智能的创作过程，该创作过程不因其使用的工具有所不同而影响生成内容的独创性，最终生成的内容能体现出创作者的个性化表达，当然具备独创性。因此，通过生成式人工智能音乐软件生成的音乐，能够证明创作者主导了全部创作过程，创作者通过不断具体化关键词，输入细节要求，甚至于微调词曲，让最终的成果体现了创作者的音乐素养和艺术审美时，可以认定符合著作权法规定的独创性要求。
问：您认为，在认定人工智能生成音乐的输入与输出过程中，如何界定公有领域元素保留问题？
黄成杰答：
我认为，在使用人工智能生成音乐的输入环节，首要任务便是判定用于生成新音乐的素材本身是否属于公有领域的内容。以贝多芬的《第九交响曲》为例，因其已超过著作权保护期限，从而归属于公有领域的内容，又如我国一些世代流传的传统民歌，往往已进入公有领域。此外，还有著作权人主动放弃权利而进入公有领域的音乐素材等。
其次，对于人工智能生成的音乐，要依据其所运用的音乐生成技术以及最终呈现的效果来判断是否属于公有领域范畴。在此过程，尤为关键的是要明确区分属于公有领域的通用音乐特征与具有独创性的音乐表达，如周杰伦在《青花瓷》里使用的五声音阶体系，或者抖音神曲最爱使用的4536和弦走向等一般认为属于公有领域的通用音乐特征，对于这些元素我们应当判断其公有属性并妥善予以保留。而如果这些公有领域元素经过人工智能生成后，改变了其原始形态并产生了新作品。且该作品具有独创性，符合著作权法的规定，那么新作品就应当受到著作权法的保护。
最后，应当严格依据国内外版权相关法律法规来界定相关元素是否进入公有领域。准确界定相关元素是否进入公有领域有利于推动知识产权保护与技术创新之间的平衡。作为不受著作权保护且可自由使用的创作素材，公有领域元素的界定不仅关乎权利人合法权益的边界划定，更涉及人工智能研发是否符合公共利益原则及著作权法理的基本要求。
问：您认为，如果承认人工智能音乐的可版权性，则权利应属于哪方主体？实践中是否有行业惯例或争议？
高渊答：
人工智能音乐作品的权利主体认定需以“独创性贡献”为核心，结合现行法律逻辑与学术观点，主要形成三种可能的权利归属模式：
用户：当用户以人工智能为工具，通过具有特定指向性的指令输入（如风格设定、结构布局）及实质性修改形成个性化表达时，其创造性劳动构成著作权法意义上的“创作”。例如：成都音乐人杨平通过提示词引导DeepSeek生成歌词并在MakeBestMusic网站反复调整生成完整歌曲《七天爱人》，其对作品情感叙事与音乐结构的设计符合“人类智力成果”要件，司法实践倾向于认定用户为唯一的作者或人机协作场景中的实际权利主体。这一模式的核心在于AI仅为执行工具，独创性贡献来源于用户的创意投入。
人工智能开发者：在AI完全独立生成音乐的场景下，英国《1988年版权法》第9(3)条提供了立法先例，将“为作品创作做出必要安排的人”（通常为开发者）视为作者，其法理基础是开发者通过算法设计、模型训练完成了创作前准备工作。
共享版权模式：德国音乐版权协会（GEMA）提出的“动态权益分配协议”具有代表性，将版权收益按比例分配给开发者（35%，技术投入）、用户（25%，创意投入）、训练数据贡献者（12%，数据授权），剩余28%预留公共用途。该模式承认AI音乐生成是技术、数据与用户创意的协同产物，分配比例需通过技术溯源与合同约定具体化，例如当生成旋律与训练数据存在实质相似时，数据贡献者可主张对应收益分成。
问：您认为AI生成音乐是否进行标识？如何进行标识？
闫以真答：
从版权角度出发，AI生成音乐因其非人类创作的特性，以及参与环节、程度的不同，在现行法律框架下的版权确权、授权许可、维权保护方面均有障碍，故建立AI标识制度具有必要性和紧迫性。
从伦理道德层面来看，AI生成音乐的自由发行可能引发创作伦理问题，比如由“AI孙燕姿”完成演唱的歌曲超过1000首，远超歌手本人出道以来的作品总和，此外歌手本人如果授权发行“正版”AI生成的歌曲，仅使用“AI孙燕姿”作为署名已无法在作品与目标歌手之间建立起可信任的对应身份联系，故在制作、分发等多环节全流程对AI生成音乐进行标识，对维护创作伦理也具有重要意义。
标识的方式在技术层面上，可在音频频谱中嵌入不可篡改的数字水印，记录模型版本、训练数据等溯源信息，实现"生成-发布"全链条追溯；同步建立训练数据溯源通道，破解算法黑箱导致的侵权困局。另外在行业层面上，音乐平台需部署AI内容过滤系统，强制上传者声明作品AI属性，并在播放页面对AI生成作品以明显标识进行区分，充分保障听众对AI生成音乐的知情权。此外，根据不同音乐作品中AI创作贡献度的不同，对“全AI自主生成”“人机协作”“AI工具辅助创作”三类创作形态实施分类标识，为梯度化确权提供判断的基准。
最后需特别指出，标识制度的建构不仅需要技术治理，更要重视公众理性认知的培育，避免对AI生成音乐产生偏见，构建可信赖的创作生态，实现艺术创作与技术创新的有序演进。
问：您认为，现行法律体系下，“AI歌手”可能被认定为表演者吗？
梁亚冉答：
在司法实践中，法院针对于AI生成内容是否构成表演也倾向于否定观点，普遍认为AI生成内容中缺乏人类精神活动的独创性投入，AI歌手也难以享有著作权。浙江省杭州市中级人民法院（2023）浙01民终4722号判决指出：“虚拟数字人系通过建模、智能合成、动作捕捉及其他数字技术手段所制作出的具有外貌、声音等方面的特征和行为模式的虚拟角色的可视化呈现形象。虚拟数字人不是自然人，不具有作者身份，在弱人工智能盛行的当下，人工智能创作成果的智力创作空间有限，即使人工智能生成的内容具有独创性，能够构成具体类型的作品，也不归属于虚拟数字人。在现有的著作权法律体系的框架下，虚拟数字人不享有著作权和邻接权。”
未完待续
（本文仅代表个人观点）
