藝術危機論與產業發展論中AIGC音樂版權保護

陳筱貞

隨著人工智能的進階，以OpenAI—MuseNet、谷歌MusicLM、騰訊TME Studio為代表的人工智能模型能在數秒鐘內生成用戶自定義的樂曲。AIGC（人工智能生成內容）為音樂產業化和商業化提供了極大便利，但同時也給音樂版權和藝術家權益帶來了沖擊。2023年8月15日，由國家互聯網信息辦公室等七部門聯合發布的《生成式人工智能服務管理暫行辦法》正式施行，首批大模型清單獲批備案，生成式人工智能服務面向公眾開放，但人工智能生成內容是否構成作品？誰可以享有作品系列權益？法律均未明晰?，F結合藝術家版權利益保護和人工智能產業發展戰略機遇，針對AIGC音樂版權進行法律風險分析，探索AIGC音樂版權保護的立場與良法治理，以期共振“人工智能+人類藝術”。

AIGC音樂產業的興起

利用人工智能技術生成內容就是AIGC（AI Generated Content）。根據中國信通院聯合京東探索研究院發布的《人工智能生成內容（AIGC）白皮書（2022）》，AIGC既是從內容生產者視角進行分類的一類內容，又是一種內容生產方式，還是用于內容自動化生成的一類技術集合[1]。人工智能生成音樂可追溯至1997年的巴黎，當時索尼計算機科學實驗室致力于研究人工智能合成音樂。2016年底，該實驗室發布了被稱為史上第一次由人工智能創作的兩首單曲Daddy＇s Car和Mister Shadow。同年，歐洲盧森堡一家由來自八個不同國家的十位音樂家和工程師組成的人工智能公司AIVA創立，主要為電影、游戲、電視節目和商業廣告創作配樂。后續有Boomy、Amper Music、Soundful等音樂網站為AIGC音樂制作與市場拓展發力。自Boomy推出以來，用戶已經使用Boomy創作了超過1450萬首歌曲[2]。2023年4月，谷歌發布了人工智能模型MusicLM，經過28萬小時音頻數據培訓，該模型可根據文本生成5分鐘歌曲。OpenAI公司擁有自己的人工智能音樂生成工具MuseNet，可生成多達10種不同樂器的歌曲和多達15種不同風格的音樂。我國中央音樂學院開發的AI自動作曲系統3秒鐘就能生成一首完整歌曲。網易云音樂在2022年1月推出一站式音樂創作平臺網易天音。2023年騰訊多媒體實驗室自研AI通用作曲框架XMusic，已經具備商用級音樂的生成能力。音樂涉及聽覺體驗、視覺呈現、社交分享、虛實穿越等方面，伴隨著持續的融資、研發與市場拓展，音樂產業迎來繁榮發展。

藝術危機與法律“空窗期”

繁榮生態引發藝術危機

在應用層面，AI不僅可以掌握曲式、和弦和編曲規律，還可以創作出聲部繁多、編排復雜的音樂，實現智能歌唱技巧的合成與處理，并孵化出虛擬歌手、虛擬影音合成等前沿科技，給音樂創作領域帶來了巨大沖擊。藝術危機論認為，如果AI作品成立，那么當AI創作水平超越人類時，人類創作就會產生內容體量小、使用占比低、市場價值弱的劣勢，最終失去價值和意義。環球音樂集團執行副總裁邁克爾·納什指出，人工智能音樂正在“稀釋”市場，使原創作品更難找到，并侵犯了藝術家獲得作品報酬的合法權利。該公司已告知包括Spotify和Apple在內的流媒體平臺刪除AI生成的侵權歌曲，并禁止AI抓取音樂數據。美國唱片業協會聯合美國獨立音樂協會、美國音樂家聯合會、美國出版商協會、國際唱片業協會等30余個社會團體組建了一個廣泛的音樂人和藝術家聯盟，共同發起了“人類藝術運動”，以保證AI不會取代或“侵蝕”人類文化和藝術[3]。

應對危機的法律處于“空窗期”

國家互聯網信息辦公室等七部門聯合發布《生成式人工智能服務管理暫行辦法》，針對所有利用生成式人工智能技術向中華人民共和國境內公眾提供生成文本、圖片、音頻、視頻等內容的服務，其中第二條第二款指出“國家對利用生成式人工智能服務從事新聞出版、影視制作、文藝創作等活動另有規定的，從其規定”。這表明《生成式人工智能服務管理暫行辦法》是通用規則，還有特別法另行規制的空間和余地，然而這些特別法規定均未擬出。AIGC音樂版權管理在文藝創作活動中缺乏有針對性的法律依據?！吨腥A人民共和國著作權法》第三條列舉了目前受到保護的九種作品類型，并未將人工智能生成式音樂列入其中。AIGC音樂能否適用于第九種開放式規定“符合作品特征的其他智力成果”？尚且存在“作品性”和“智力”成果是否成立兩個邏輯瓶頸。知識產權具有國際性。我國加入一系列有關知識產權保護的國際公約，如《保護文學和藝術作品伯爾尼公約》《成立世界知識產權組織公約》《世界版權公約》《世界知識產權組織版權條約》等。我國作為成員國，法律規制的立場和取向應與國際公約保持一致，但目前沒有相關公約規范可參考。關于AIGC音樂版權的討論，在國際范疇會有“著作權”或“版權”此類叫法方面的區別，但均同義。

AIGC音樂版權的法律風險

在《中華人民共和國著作權法》對AIGC并未作明確規定的情況下，AIGC音樂版權法律風險集中于以下三點。

版權準入風險

關于AIGC內容可版權性的討論，存在兩種標準，即主體標準和客觀標準。藝術危機論傾向于主體標準，堅持作者中心主義，主張作品必須以人類創作為要素；產業發展論傾向于客觀標準，堅持作品中心主義，主張以內容本身來評定是否符合作品要求。堅持作者中心主義的學者強調可版權性判斷中人類創作者的貢獻。AIGC通過信息抓取、匯編、算法算力，最后做出算法決策，不能運用人類音樂創作中活體生命特有的感受力和想象力，不宜賦予版權。而堅持作品中心主義的學者認為人類創作并非智力成果的內在構成要素，只要具備“最低限度的創造性”并能為人類所解讀，就能被視為作品，應當賦予版權。當前，生成式人工智能模擬人腦的神經網絡，其音樂創作不僅可以掌握曲式、和弦和編曲規律，甚至可以創作出聲部繁多、編排復雜的音樂，具備人類作品“最低限度的創造性”。

一旦成立作品，依《中華人民共和國著作權法》第二條規定，作品就會自動獲得版權保護。2019年我國首例人工智能著作權案“菲林律所訴百度網訊案”和2020年“騰訊訴盈訊”侵害著作權案，對于人工智能生成內容是否構成作品，兩案司法裁判不同，揭示了目前我國AIGC的版權準入風險。

投喂訓練源風險

《生成式人工智能服務管理暫行辦法》第七條規定：“生成式人工智能服務提供者應當依法開展預訓練、優化訓練等訓練數據處理活動，使用具有合法來源的數據和基礎模型，不得侵害他人依法享有的知識產權?！睂嵺`中生成式人工智能服務提供者可能在未經授權的情況下利用“爬蟲”技術抓取訓練數據，并構建數據語料庫模型，進行訓練、匯編，涉及侵害作品復制權和匯編權。由于初始數據侵權，對其加工而成的人工智能生成物就是侵權的產物，不受法律保護。谷歌開發了音樂生成軟件MusicLM，輸入prompt可以一鍵生成音樂。但谷歌并沒有對外發布這一產品，因為MusicLM是從28萬小時的音樂數據庫集中訓練出來的，訓練源有版權風險。

版權歸屬風險

如果AIGC成立作品，誰該擁有版權？針對這一問題，目前有創意說、工具說、委托說三種不同的觀點，分別認為版權歸屬于開發者、使用者、運營者。創意說認為版權歸屬AI“思維”所有權人。人工智能復雜的“思維”生成模型由開發者設計和改進，創作中的數據格式處理、觸發條件設定、創作框架選擇以及模型訓練都體現了主創團隊的個性化選擇及安排，AIGC音樂版權應歸屬于開發者。工具說認為應當由使用者享有版權。因為機器不能獨立思考和創作，生成內容受到用戶指令的要求和限制，使用者更加緊密地控制著人工智能的創作過程。而委托說認為版權應歸屬于運營者。AIGC使用者委托運營者定制需要的作品，運營平臺屬于受托方，作品版權應按《中華人民共和國著作權法》第十七條規定，由委托人和受托人通過合同約定，合同未作明確約定或者沒有訂立合同的，著作權屬于受托人，即AIGC運營者。

AIGC音樂版權是把雙刃劍，擁有版權的同時，必須對作品是否侵權承擔責任。Open AI公司在ChatGPT的《共享和發布政策》中提到，與ChatGPT共同創作的內容版權歸屬于用戶，同時聲明，不排除ChatGPT生成相同內容的情形。AI生成的海量作品彼此之間也可能造成侵權，為規避這一無地自容的局面，AIGC公司選擇協議優先且進退自如的委托說，放棄作品版權。這種放棄是否存在法律規避？如果成立規避，協議則無法律效力，版權歸屬依法定。但目前尚無法定依據，版權歸屬伴隨著責任風險，亟須法律予以明確規定。

AIGC音樂版權保護抉擇與進路

我們應辯證地在產業發展中保護版權，以版權保護促進產業發展，探索如何更好地形成人機創作共榮的良性生態。

AIGC音樂版權附條件準入

現階段以及將來較長時期內，AI還不具備承擔法律責任的能力，因此不能成為版權主體。AIGC用戶可以以其自身對作品的貢獻來要求獲得版權，進而對作品加以使用。但該作品應加以標記識別，AIGC服務提供者應為用戶提供分類標注生成方式的功能，例如創作痕跡、標碼、數字水印等，同時確保生成物的來源、目的與作用符合倫理要求，并在產生責任風險時提供排除責任的合規記錄。

訓練源授權許可

大規模產業化的人工智能音樂生成訓練不屬于著作權合理使用范圍，應堅持“知情—同意”的框架，獲得訓練源音樂作品版權人的使用許可授權。我國目前音樂版權管理以創作人自愿注冊為原則，主要集中注冊于音樂集體管理組織和頭部互聯網數字音樂平臺。音樂版權集體管理組織包括中國音樂著作權協會和中國音像著作權集體管理協會等?；ヂ摼W數字音樂版權集中于騰訊音樂和網易云音樂兩大頭部平臺，騰訊音樂的版權曲庫占到中國總曲庫的90%。AIGC可以通過音樂集體管理組織和互聯網數字音樂平臺，協商集中打包授權。與已有音樂版權使用不同的是，此項協議專用于AIGC音樂訓練。國際上已有谷歌和環球音樂正洽談授權藝術家的旋律和聲音，用于由人工智能生成的歌曲，可以借鑒。

版權使用回報

《中華人民共和國著作權法》的制定是希望通過法律保障作者能從他人對作品的利用中獲得相應的報酬，鼓勵作者進行更多數量和更高質量的作品創作。傳統經濟視域下的“回報”以經營收益作為參照標準來計算和分配，而AIGC投放應用多以非營利的外觀進入市場，游走在立法未盡且營利標準模糊之情形邊沿。在AIGC產業收益突破當下時間與空間測算的背景下，其回報機制也應突破傳統以營利收益為計費標準的模式，可以探尋一個AIGC音樂藝術產業市場的版權使用計費標準和路徑，達到科技產業發展與人類創作利益之間的平衡。

版權使用限制與侵權救濟

AIGC對訓練源版權的使用應僅限于投喂訓練，不得投入違法、違背公序良俗的用途。當AIGC生成音樂涉嫌抄襲時，應采用音樂領域獨創性的識別標準，可由專家、專業機構鑒定，用AI檢索工具在海量樂庫展開檢索并核查比對。音樂作品的獨創性應對其基本組成元素進行分析，包括旋律、節奏等，同時也要從聽覺感受上判斷兩首音樂作品的差異[4]。侵權所承擔的法律責任，首先是停止使用，然后按權利與義務一致原則，由著作權人賠償。如果是AIGC服務提供方“抄襲”，用戶作為著作權人可以依據《生成式人工智能服務管理暫行辦法》第九條中的“內容生產者責任”進行追償。用戶需要謹慎閱讀AIGC用戶協議中的雙方權利和義務條款，留存創作軌跡?！俺u”造成侵權的賠償金額計算可以將被侵權作品使用權授權費數額作為依據，同時可以適用懲罰性賠償。依《中華人民共和國著作權法》第五十四條規定，當權利人的實際損失或侵權人的違法所得難以計算時，可以參照該權利使用費給予賠償。對故意侵犯著作權或者與著作權有關的權利，情節嚴重的，可以在按照上述方法確定數額的一倍以上五倍以下給予賠償?！蹲罡呷嗣穹ㄔ宏P于審理侵害知識產權民事案件適用懲罰性賠償的解釋》也對知識產權懲罰性賠償制度的適用予以明確解釋。AIGC音樂生成是大規模的，且可運用的場域較為廣泛，被抄襲的音樂版權人很難發覺，一旦發現，懲罰性賠償更能有效懲戒。我們應確保AIGC音樂作品在產業發展中合法運行，在尊重和維護訓練源音樂版權的基礎上生成更優質、更有創意的AIGC音樂。

AIGC音樂產業與人類音樂審美相互碰撞，目前，AIGC音樂并未真正超越人類創作者，優秀作品的內容價值與商業價值在科技創新的進程中仍不斷被驗證、提升和放大。我們應把握技術革新、法律修訂等契機，積極推動人工智能技術在文化創造和傳播中的廣泛運用，在良性合理的開放共享中邁入人類藝術新境界。

本文系浙江省文化和旅游廳年度科研項目“數字音樂場景創新中的版權保護研究”（項目編號：2023KYY040）研究成果。

（作者單位：浙江開放大學）