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专题:科技成长主线贯穿二季度 震荡上行中布局细分龙头
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随着AI技术的发展 ,音乐行业受到了新的冲击:AI 歌手 “大头针 ”凭借翻唱《你看你看月亮的脸》《后来》等 90年代华语老歌迅速走红,短短两个月内吸粉超 80 万,评论区里高频出现 “比原唱更有味道” 的赞誉 。另一方面 ,歌手也开始构筑“防火墙”,如今年4月,周深发布新歌《月之纪》时标出了华语乐坛首例 AI 禁令:“未经授权 ,禁止用于人工智能(AI)的训练、模仿 、学习、生成等相关活动。”
据了解,当前一首传统单曲的制作成本约5万至15万元,而Suno等AI音乐生成模型生成一首歌的成本仅约0.1元。当仿制的成本趋近于零 ,原创的价值如何维系?在5月14日的第33期E法论坛暨第29期E法数字音乐论坛上,新京报贝壳财经记者同中国传媒大学教授、博士生导师李小莹,著名青年作曲家 、原中央音乐学院音乐人工智能与音乐信息科技系教师巩子晗,中国法学会知识产权法学研究会理事、中央民族大学法学院教授熊文聪进行了交流 。
李小莹一针见血地指出:AI翻唱不是“多了一个版本的歌 ” ,而是用低成本仿制内容占用正版传播空间——这是寄生在已有作品和艺人影响力之上的商业模式。更令人忧虑的是,这种寄生正在动摇过去十年正版化进程形成的付费习惯。
国际作者作曲者协会联合会(CISAC)预测,2028年 ,AI将导致全球音乐创作者累计损失约100亿欧元 。面对AI冲击,音乐行业应该何去何从?
AI音乐泛滥,民族音乐或被边缘化
传统的翻唱 ,是人类歌手用自己的声音重新诠释他人的作品——这需要投入时间打磨、注入个人情感 、完成录音制作。过程有成本,有门槛,有劳动价值。
AI翻唱则彻底改变了这一逻辑 。借助声音克隆技术 ,AI可以在15分钟内完美复刻一位歌手的声线。用户只需输入文字,就能让这位歌手“演唱”任何歌曲——从未授权的歌词,从未同意的旋律。
巩子晗强调:必须区分“AI辅助创作”和“AI替代性侵权 ”。声音克隆不是普通的音色模仿 ,而是对人格和职业身份的复制——声线是歌手最核心的识别标志 。当AI可以随意复制这种资产,谁还愿意花时间成为歌手?
更深远的忧虑在于文化多样性的消亡。李小莹担忧,民族音乐、传统音乐在AI模型中被边缘化,或被脱离文化语境娱乐化。藏族长调、蒙古呼麦、苏州评弹 ,这些承载着文化基因的音乐形式,在以主流商业音乐为核心训练数据的AI模型中几乎没有立足之地 。
“我们在《人工智能赋能民族音乐创新传播研究报告》中提到:AI模型输出天然趋向同质化,热门作品和主流风格在训练数据中权重最大 ,小众音乐 、传统音乐、方言音乐占比低,可能在海量AI生成内容冲击下进一步边缘化。”李小莹说。
熊文聪告诉贝壳财经记者,AI翻唱涉及包括词曲著作权、录音制作者权 、表演者权、自然人声音权益、个人信息和敏感个人信息等多重权利 ,因此,AI翻唱不能用“我没有直接上传原唱录音”来逃避责任 。即使没有直接复制原始音频文件,也可能通过模型训练 、声音克隆和输出传播侵犯多个层面的权利。
2024年 ,北京互联网法院审理了全国首例AI声音侵权案,明确认定:对录音制品的授权不等于对声音AI化的授权。原告配音师殷某桢的声音被企业未经许可抓取用于训练AI语音模型,获赔25万元 。技术加工不能成为侵权的遮羞布。
更大的问题在于训练数据。熊文聪表示 ,不能把所有AI训练都笼统适用合理使用,应根据是否为商业性训练、是否使用核心表达、是否对原作品市场形成替代等因素综合判断 。当前现实是:二手交易平台上AI声音克隆服务每50字收费不到1元,商家甚至直言“问就是有侵权 ”。
平台算法,正在放大这种破坏力。李小莹认为 ,平台若主动提供AI工具 、设置流量激励,则应承担更高责任。当平台鼓励用户创作AI翻唱内容、当算法优先推送AI生成音乐——这些行为实质上是用原创者的版税补贴侵权者的利润 。有音视频平台曾披露数据,称2026年以来累计下架了53.8万条侵权视频。但下架之后 ,不少侵权者“换个马甲”再来一遍,几乎不需要付出任何代价。
AI音乐应从“谁能更快复制别人”变为“谁能更好帮助表达 ”
面对AI翻唱的汹涌浪潮,三位学者给出了共同的回答:建立规则 ,比争论技术更有意义 。
李小莹建议,建立“AI音乐平台传播治理规则”,包括AI翻唱内容必须显著标识 ,不能以真人歌手、正版录音或官方翻唱形式参与平台竞争;在平台榜单 、推荐、搜索结果中,应区分真人演唱、授权AI生成、未授权或无法证明授权的AI内容;对AI翻唱内容建立独立分类,不得让低成本AI仿制内容直接进入正版音乐收益池。
她还认为 ,平台应公开AI音乐内容占比 、推荐占比、投诉处理数量和下架数量,形成透明度报告。对反复上传未授权AI翻唱的账号、MCN机构或技术服务商建立黑名单机制 。
熊文聪则提出平台责任应分层判断:仅仅提供工具 、被动传输内容的平台,或可主张“避风港原则”保护;但主动提供AI工具、引导用户选择特定声线、为特定内容设置流量激励的平台,已不再是中立的信息通道 ,而是产业链的组织者和受益者,应当承担更高的注意义务。
更深层的解决方案是建立可持续的利益分配机制。三位学者的共识之一是“先授权 、后训练 ”的AI音乐数据规则 。如2025年11月,Suno与华纳音乐达成和解 ,获得正版录音授权用于训练。华纳音乐CEO称,这开辟了“全新收入来源”,收益可分享给授权音乐人。这个案例说明 ,AI音乐的商业模式可以是“付费授权+收益分成”,而非“免费剽窃+流量变现” 。
作为作曲家,巩子晗给出了他的判断:AI音乐的未来不应建立在“谁能更快复制别人 ”之上 ,而应建立在“谁能更好地帮助人类表达”之上。未授权AI翻唱不是音乐科技创新的高级形态,而是音乐科技发展早期的失序现象。越早建立授权、标识和技术检测规则,越有利于AI音乐真正进入专业化、产业化和国际化发展阶段。
这个判断指向了AI音乐的发展方向 。回顾历史 ,爱迪生发明留声机时,有人预言“从此不需要音乐会”。但唱片业没有杀死音乐会,反而催生了新的音乐消费方式。TR-808鼓机让鼓手担忧失业,却成了嘻哈音乐的基石 。流媒体替代实体唱片 ,全球音乐行业收入却从2014年的130亿美元反弹到2024年的280亿美元。
但AI时代的特殊性在于:门槛降得实在太低,替代能力实在太强。如果没有有效规则约束,AI可能不会带来“蛋糕做大 ”的共赢 ,而是导致“蛋糕重新分配”的零和博弈 。
对此,三位专家认为,AI音乐是音乐产业发展的重要方向 ,但AI音乐的发展必须建立在尊重原创 、尊重版权、尊重声音人格和尊重文化多样性的基础上。未经授权AI翻唱的问题,不只是某些作品被侵权,也不只是某些歌手声音被模仿 ,而是对数字音乐正版化成果、创作者收益体系 、平台竞争秩序和文化数据安全的系统性挑战。
“治理AI翻唱不应走向简单禁止AI音乐,而应建立一套面向AI时代的新型音乐版权治理机制:训练数据要有合法来源,声音克隆要取得同意 ,生成内容要明确标识,平台分发要承担责任,商业收益要合理回流,民族音乐和传统文化资源要受到特别保护 。只有这样 ,AI才能真正成为音乐创作的工具,而不是侵蚀原创生态的替代性力量。”三位专家共同提出了这一结论。
(文章来源:新京报)


