吴汉东：AI翻唱须入法治轨道

来源:IPRdaily中文网(iprdaily.cn)

作者:吴汉东 中南财经政法大学文澜资深教授

近期,一位名为“苏娜”的神秘歌手在短视频平台悄然走红。她翻唱李谷一的《乡恋》、郭兰英的《英雄赞歌》,音色神似原唱却又说不出哪里不同,直到专业人士点破,这位“歌手”大概率根本不存在。她的名字是AI音乐软件Suno的谐音,她的“演唱”没有气口、没有呼吸,是算法的产物。无独有偶,2025年“AI方大同”复刻“方氏转音”翻唱《珠玉》刷屏,方大同厂牌赋音乐随即声明:未经授权严禁生成AI方大同内容;2026年某博主用AI技术使用Beyoncé声线重唱邓紫棋《泡沫》,在短视频平台走红,后因同时触碰原曲改编权与被模仿者声音权益,在粉丝投诉后下架。

这些看似新奇的技术景观背后,是一个严肃的法律命题。生成式人工智能正在以“创新”之名,行侵权之实,并且直接冲击中国数字音乐产业历经十年艰辛才建立的正版化根基。AI翻唱,必须尽快纳入法治轨道。

一、侵权换上“科技外衣”,法律定性不容含糊

AI对音乐产业的冲击,早已超出“复制盗版”的传统范畴,呈现出全链条、系统性侵权的特征。从AI翻唱的技术流程看,“输入端”数据训练与“输出端”内容生成相对分离,侵权行为随之分布于两个环节,而每一环都有明确的法律评价。

在输入端,AI音乐大模型的训练需要海量音乐数据“投喂”,侵权隐患集中于著作权领域。我国《著作权法》并未就AI训练数据设立专门豁免规则,未经授权抓取网络音乐作品用于模型训练,可能触犯复制权,将录音制品拆解提取音频特征,可能侵犯录音制作者权,大规模采集表演者的声音素材,还可能对表演者权构成初始侵蚀。这一判断正在获得国际司法的印证。德国慕尼黑法院2025年11月在GEMA诉OpenAI案中作出里程碑式裁决,大模型训练阶段对歌词的“记忆”构成复制,输出阶段的“还原”构成侵权,“先授权、后训练”由此成为明确规则。美国三大唱片公司对Suno、Udio的诉讼尚在审理,但全球司法的趋同信号已然清晰,训练数据不是想拿就能拿的“免费午餐”。

在输出端,侵权风险随内容生成与传播集中爆发,呈现出“一行为多侵权”的复杂格局。其一,“洗歌”大肆泛滥。所谓“洗歌”,是通过变声变速、旋律重组、和弦替换、配器更换、歌词替换、结构调整等手段,让侵权作品“看起来不像原曲”,核心创作要素却照单全收。坊间流传的“不超过8小节就不侵权”纯属误区。著作权保护的是独创性表达,而非篇幅比例,若行为人以“洗歌”为业、重复侵权,即便相似度不高,也应认定侵权。其二,AI翻唱成品侵害多重权益。未经许可使用原作品的旋律、歌词生成新的音频版本,侵犯词曲著作权中的复制权和改编权,参照或复制原版录音的编曲、混音方案,损害录音制作者权益,AI声音替代原表演者的表演,还侵害表演者权。其三,声音克隆突破人格权边界。如今仅需1至3秒音频样本即可完成高质量声音建模,配音演员、奥运冠军、影视明星的声音被批量盗用。《民法典》第1023条已明确声音参照肖像权保护,北京互联网法院全国首例AI声音侵权案判决被告赔偿25万元并赔礼道歉。对录音制品的授权,不等于对声音AI化的授权,未经许可使用自然人的声音训练语料、模仿其音色语调生成可识别合成人声,构成对声音权益的侵害,这一裁判规则必须成为行业常识。其四,平台导流放大侵权后果。网络平台大量热门视频用正版歌曲做背景音乐,官方“听全曲”链接指向的却是洗歌仿版,形成“正版引流、盗版获利”的畸形闭环,将个别侵权升级为平台层面的系统性侵权激励。

二、十年正版化成果,经不起“野蛮生长”的透支

中国数字音乐产业用十年时间,从全球第14位攀升至第5位,完成了从“盗版重灾区”到“音乐消费大国”的历史性跨越。这一成果来之不易,如今却面临被AI侵权模式系统性瓦解的风险。

以“免费听歌+广告变现”模式为例,在这种商业激励结构下,音乐内容本身不必成为付费理由,只需足够多、足够吸引人,能够留住用户、产生广告收益即可。版权的重要性在平台算法中被显著弱化,于是一个荒诞的利益闭环就此形成。原创方提供核心旋律与创意,却因被“洗歌”拿不到一分钱版税,盗版方零成本剽窃、蹭热度博流量,平台用海量免费侵权内容填充曲库,坐收广告与会员之利,合规平台真金白银购买的版权被大量分流。而多数用户至今不知道,自己循环播放的“宝藏歌曲”,原作者从未听说过。

更严峻的是产业生态的“咽喉化”困境。头部短视频平台已成为几乎所有音乐宣发绕不开的流量入口,版权方和音乐人一旦公开挑战平台的盗版逻辑,便担心遭到限流报复,最终被迫沉默。这种沉默,是行业对流量霸权的无奈妥协,更是市场机制失灵的明确信号。当维权意味着自我放逐,版权秩序便已岌岌可危。

三、治理困境是真实的,但绝不是无解的

平心而论,AI音乐版权治理确有难处。训练过程发生在企业内部,权利人举证困难,AI公司以“技术黑箱”抗辩,模型是否“存储”原始数据难以查证,侵权账号“投诉、下架、再上传”的死循环让执行举步维艰,单个案件赔偿额常常抵不上维权成本。

然而,困境不能成为放任的理由。值得注意的信号是,《人工智能生成合成内容标识办法》已于2025年9月施行,标识AI生成内容成为法定义务,国家版权局明确提出构建适应AI技术的版权规则体系。美国法院责令OpenAI提交2000万条用户日志,证明“技术黑箱”并非司法不可穿透。音频指纹、声纹识别等过滤技术日益成熟,平台所谓"技术不能"的抗辩空间正被大幅压缩。治理的工具箱并不空,关键是有没有动真格的决心。事实上,“合理使用”抗辩在AI翻唱场景下也难以成立。从输入端的海量数据投喂到输出端的商业变现,商业目的贯彻始终,与合理使用制度公益性使用的预设存在根本冲突。

四、源头治理加过程规制,打出全链条治理组合拳

破解AI音乐侵权困局,需要立法、司法、平台、行业协同发力,构建“源头治理+过程规制”的双重合规路径。

立法要加快补位。应尽快明确AI训练数据的版权规则,商业性模型训练原则上须取得授权,合理使用的边界可参考国际经验限定于非营利科研等例外情形,并可探索“法定许可+报酬”的过渡安排。声音权益保护也需专门立法细化,明确侵权认定标准与举证责任分配,并探索声音权集体管理机制,回应人格权“单独授权、明确同意”的刚性要求。效率优先绝不能成为稀释人格权保护强度的理由。

司法要树立标杆。应发布AI音乐版权指导性案例,统一裁判尺度,推行训练数据侵权的举证责任倒置,由AI公司自证数据来源合法,对恶意、大规模AI侵权探索适用惩罚性赔偿,善用区块链存证、技术调查官等机制破解取证难题。判赔金额必须让侵权者“疼”,否则规则只是纸面宣示。

平台必须压实主体责任。“技术中立”不能成为免责金牌。当平台主动提供翻唱工具、以流量激励引导用户生成侵权内容、参与收益分成时,其角色早已从“通道”变为“共谋”。《民法典》第1197条的“知道或应当知道”应从严把握,同类平台已部署有效过滤机制而涉案平台未采取的,即应认定"应知"。平台还应落实强制标识与水印制度,建立分级分类审核、音频指纹比对、声线保护库和黑名单共享机制,严禁将正版流量导向盗版内容。

行业与国际经验亦可借力。德国GEMA“输入训练许可+输出商业化报酬”模式、北欧集体管理组织三阶段授权、环球音乐与英伟达“将艺术家放在首位”的合作路径,都证明技术创新与版权保护并非零和博弈。中国应积极参与WIPO多边谈判,同时推动集体许可、授权数据池等制度落地,让合规者获益、让侵权者出局。

结语

AI技术本身是中性的。它可以是编曲混音、音频修复的创作利器,歌手陈珊妮用“AI陈珊妮”演唱新歌,是艺术家对自身声音的自主运用。它也可以是批量生产盗版、克隆人格标识的牟利工具,未经授权的“AI翻唱”,寄生在他人作品与艺人的市场价值之上,是低成本、大规模的权益套现。

二十年前的盗版泛滥,尚可归因于草莽时代的制度缺位。在正版化推进十余年之后的今天,若以“AI创新”之名行盗版之实,就是对整个产业共同记忆的背叛。版权秩序先于技术繁荣,原创价值高于流量追求。这不是保守,而是对创新最可靠的护航。立法机关加快规则供给,司法机关严惩恶性侵权,平台企业恪守责任底线,创作者坚定维权信心,社会公众提升版权意识。唯有各方携手,以法治划定技术应用的边界,才能让AI音乐在合规中创新、在保护中发展。守不住版权,就守不住音乐的未来。这个道理,在算法时代只会更加锋利。