[媒介与文化]佟雪娜丨生成式人工智能时代音乐版权权利归属问题探析

生成式人工智能重塑了音乐产业，同时也引发了复杂的版权归属争议。通过剖析数据训练、传播等环节的侵权风险，厘清各方利益得失，为建立适应新技术的版权治理体系提供参考。

智能速览

• 生成式AI在数据训练、采样输出环节存在复制权和改编权侵权风险

• 网络传播与直播行为涉及侵犯信息网络传播权及广播权

• 词曲作者在数字时代收益失衡，需重构集体管理机制

• AI翻唱精准模仿音色，挑战表演者的人身与财产权利

• 建议构建数据溯源机制及适应技术特征的新型授权体系

精华内容

生成式AI重塑了音乐创作边界，但也带来了复杂的版权治理难题。如何在技术创新与权利保护之间找到平衡点，成为产业发展的关键。

词曲作者权益平衡

数字音乐时期，词曲作者收益常低于传播者，AI技术的普及进一步加剧了这一失衡，削弱原创竞争力。应重构著作权集体管理机制，引入竞争与协商机制，确保词曲作者能有效参与权利配置，从根本上保障创作者的经济权益，避免其利益被边缘化。

表演者权保护

AI翻唱虽能扩大歌手影响力，但也构成身份滥用与劳动成果被侵占的风险。服务商在使用表演者素材训练前必须获得明确授权，并建立公平补偿机制。完善事前授权与法律监管，才能在保护表演者劳动成果的同时，实现技术创新与权利保护的双赢。

录音制作者付费

AI生成录音制品对传统录制者权构成挑战，需将相关录音制品纳入法定许可范围。建议通过集体管理组织统一收取分配费用，并制定差异化付费标准。这不仅能降低侵权发现难度，还能维护音乐产业价值链完整性，推动产业转型升级。

数据溯源与授权

个人用户将AI音乐商业传播超出合理使用范畴，且传统授权模式成本高昂。建议构建训练数据溯源机制，要求保留训练记录。同时建立分级授权制度，融合集体管理与法定许可机制，解决授权时效性与便捷性难题，规范公众使用行为。

技术与法律的博弈终将走向合作。构建适应生成式AI特征的版权保护制度，不仅是对权利人的保障，更是推动产业升级的关键。未来，技术、法律与音乐的共赢之路值得期待。