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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）