人工智能生成音樂的著作權歸屬問題探析
作者：周魏捷 2025-08-25近年來，利用人工智能大語言模型生成的音樂內容在網絡平臺廣泛傳播，引發了公眾關注與法律層面的討論。例如，通過模型模擬特定歌手音色生成的翻唱歌曲，或是模仿知名音樂人風格創作的全新樂曲，均展示了AIGC技術在音樂領域的應用潛力。此類事件不僅是體現了人工智能技術在音樂領域的發展，更將其背后復雜的法律問題帶入公眾視野，具體涉及生成內容的著作權歸屬、對原作品的合理使用邊界、對表演者權的潛在影響，以及對特定自然人聲音、風格等人格利益的保護問題。
傳統音樂創作活動以人類創作者為絕對核心。無論談論起巴赫的復調音樂，還是貝多芬的交響樂，其旋律、和聲、節奏等核心音樂要素均直接源于創作者的智力活動與個性表達。我國《著作權法》亦基于此種“作者中心主義”理念，將作品的權利根基賦予從事了獨創性智力勞動的自然人、法人或非法人組織。而AI技術的介入，使得音樂創作過程呈現出顯著的多元主體參與和技術深度嵌入的特點。一部AI音樂作品的誕生，不再是單一作者“額頭流汗”的產物，而是數據、算法與人類指令共同作用的結果。從海量音樂數據的篩選與預處理，到深度學習模型的設計與訓練，再到終端用戶通過提示詞（Prompt）進行的引導與修正，整個創作流程朝著復雜化的方向發展。
面對這一創作方式的變化，若簡單地以現有“人類中心主義”的邏輯作出否定性結論，可能無法有效回應技術發展的現實，亦不利于新興文化業態的健康發展。本文遵循“技術-法律”的分析框架，將厘清AI音樂生成的技術原理，并以此為基礎，探討其在法律上構成“作品”的可能性與獨創性來源，進而解構創作鏈條中不同主體的貢獻性質，最終提出符合當前技術階段與法律原則的著作權歸屬與利益分配的可能性方案。
一、 AI音樂的作品屬性與獨創性認定：從技術原理到法律分析
探討AI音樂的著作權歸屬，一個無法回避的基礎性問題是：AI音樂是否構成《著作權法》意義上的“作品”？根據我國《著作權法》第三條的規定，作品是指文學、藝術和科學領域內具有獨創性并能以一定形式表現的智力成果。“獨創性”與“智力成果”是其核心要件。其中，“獨創性”在司法實踐中通常被解釋為“獨立創作”與“具有一定程度的創造性”。“智力成果”則強調了作品與人類智力活動的關聯。因此，對AI音樂的法律定性，必須回歸其生成過程，考察其中是否存在以及在何種程度上存在人類獨創性的智力投入。
（一） AI音樂生成的技術路徑解析
理解AI音樂的生成邏輯，是進行法律分析的技術前提。當前主流的AI音樂生成技術，其工作流程可大致分解為三個環環相扣的核心階段：
1. 數據轉化與處理階段： 此階段是AI學習的基礎。海量的存量音樂作品，無論是記錄音符信息的MIDI（樂器數字接口）文件，還是記錄聲音波形的音頻文件（如WAV, MP3），都需要被轉化為計算機可以理解和處理的標準化的數字形式。這個過程不僅僅是格式轉換，而是需要進行向量化處理，因為AI 模型（尤其是深度學習模型）本質上是通過數學運算（如矩陣乘法、卷積等）處理數據的，并沒有辦法直接理解文本、圖像等原始形式的數據。例如，系統會將音樂解構為音高、時長、力度、節奏型、和聲進行、音色等基本元素的向量化數據。這一步驟的質量直接決定了模型學習的上限。
2. 模型訓練階段： 這是AI生成能力的核心環節。算法開發者利用深度學習模型，對前一階段處理好的數據進行大規模訓練。常見的模型包括用于序列預測的Transformer架構，以及用于生成對抗學習的GANs（生成對抗網絡）。在GANs模型中，一個“生成器”網絡負責創作音樂片段，另一個“判別器”網絡則負責判斷該片段是真實的人類作品還是機器生成，二者在對抗博弈中共同進化，提升生成內容的逼真度與復雜度。算法的設計、模型的選擇、訓練參數的微調，直接決定了AI“理解”音樂規律和“創造”全新音樂的風格偏好與能力水平。
3. 生成與人機交互階段： 這是終端用戶直接參與并主導內容生成的階段。用戶通過自然語言指令，即提示詞，來引導模型進行創作。提示詞可以非常簡單（如“一首悲傷的鋼琴曲”），也可以極為復雜和專業（如“一段140BPM的四四拍Techno，使用經典的TB-303合成器音色創作酸性貝斯線，并加入TR-909的鼓點，表達風格包含宇宙、迷幻、電子、未來感”）。AI模型解析這些指令，并結合其在訓練階段學到的音樂模式，生成符合要求的音樂。更重要的是，用戶通常可以對初步生成的結果進行反饋、修改和多輪迭代，通過“繼續這段旋律，但情緒更激昂一些”或“將配器中的弦樂替換為合成器鋪底”等指令，不斷修正作品，直至達到預期效果。
從上述流程可以看出，AI在音樂生成過程中，其角色已遠超傳統音樂制作軟件的工具屬性，對于傳統的音樂制作軟件而言，用戶的輸入即對應確定的操作，而AI模型則基于其“學習”到的知識，對用戶的抽象指令進行“理解”和“演繹”，深度參與了從無到有的內容組織與表達過程。
（二） 人類參與對AI音樂獨創性的法律影響
在當前主流的人機協作模式下，人類的參與貫穿始終，這正是AI音樂能夠滿足“獨創性”和“智力成果”要求的基本前提。在AI音樂的創作過程中，人類的獨創性智力投入體現在以下層面：
1. 數據層面的選擇與編排： 訓練數據的選擇、清洗、標注和結構化處理，本身就蘊含了數據提供方的審美偏好和音樂分類體系。比如，一個專為生成巴洛克風格復調音樂而構建的巴赫作品數據集，與一個用于生成現代爵士樂的融合爵士作品數據集，其訓練出的AI模型在音樂語言上將截然不同。這種前端的、帶有明確目的性的數據組織行為，實際上會對最終作品的風格傾向注入了人的選擇，不過就目前市面上熱門的幾個音樂ai工具，例如Suno, AIVA, Soundraw, Mubert等均未披露其訓練數據庫內容，也未提供限定的風格庫供選擇，仍然由用戶通過末端的提示詞進行控制。
2. 算法層面的設計與建構：算法開發者對模型架構的設計、對音樂美學規則的特定篩選（例如，在算法中編碼特定的和聲規則或節奏模式），以及對人機交互界面的設計（例如，預設“電影配樂-懸疑場景”或“民謠-篝火晚會”等風格化生成模塊），均是對音樂創作方向的實質性引導和控制。這部分工作超越了純粹的技術編碼，屬于融合了藝術理解與技術實現的創造性勞動。
3. 用戶層面的指令與迭代：終端用戶通過精心設計的提示詞，對音樂的風格、結構、情緒、配器等要素進行具體安排和選擇，是作品個性化表達最直接、最活躍的來源。從模糊的意境描述到精確的技術參數指令，用戶輸入的詳盡程度和創造性，直接決定了生成作品的獨創性高度。后續的多輪修改與迭代，更是用戶審美判斷與創作意志持續注入作品的過程。
綜合以上，在AI音樂創作的從數據到算法再到用戶指令的整個過程中，人類均是深度參與，其最終呈現的旋律、和聲與結構，是人類個性化表達通過AI這一高效技術媒介的延伸與外化成果。從這個意義上講，認定其在滿足一定條件下具有“作品”屬性，并將其視為一種新型的“智力成果”，符合著作權法鼓勵創作的立法宗旨。
二、 多方主體的著作權歸屬分析：“作者鏈”的解構
既然AI音樂在特定條件下可構成作品，那么接踵而至的核心難題便是：誰是作者？著作權應歸屬于誰？傳統的“唯一作者”或基于共同創作意圖的“合作作者”理論，在面對數據提供方、算法開發者、終端用戶這三方主體時，顯得難以直接適用。為此，本文提出一種“作者鏈”的分析思路，即承認各方在創作鏈條中的事實貢獻，并依據其貢獻的法律性質和程度，探討權利歸屬與利益分配的合理方案。
（一） 訓練數據提供方：素材提供者還是共同創作者？
訓練數據是AI模型的知識來源，其質量和范圍直接影響生成內容的深度與廣度。數據提供方在數據的收集、選擇、標注、編碼過程中，無疑付出了大量的勞動和經濟成本。尤其是在音樂數據編碼環節，將復雜的音樂作品解構為機器可讀的向量，本身就是一項融合了音樂理論與計算機科學的創造性工作，其成果——即結構化的數據集，或可構成《著作權法》意義上的匯編作品或受特殊權利保護的數據庫。
然而，對數據集本身的權利，是否能延伸至利用該數據集生成的每一部具體音樂作品之上，并使數據提供方成為后者的作者？我們對此持否定觀點。
1. 貢獻的間接性與非特定性： 數據提供方的勞動，主要體現在構建了一個具有通用性或領域特性的音樂素材庫。對于某一部特定AI音樂的誕生，數據提供方的貢獻是“靜態的”和“群體性的”，其并未針對該作品具體的旋律走向、和聲編排或情感表達施加直接、個性化的影響，數據提供方的角色更類似于為畫家提供了包含各種顏色的顏料庫的廠商，而非與畫家共同執筆創作的合作者。
2. 權利鏈的過度復雜化與高昂交易成本： 若將數據提供方認定為每一部生成作品的共同作者，將導致海量作品的權利歸屬變得極其復雜。一個模型的訓練數據可能來源于成千上萬部不同權利人的作品。終端用戶在商業使用其創作的AI音樂時，理論上將面臨向無數個原始數據版權方逐一獲得授權的困境，這在實踐中幾乎不可能實現，交易成本極高，將嚴重阻礙作品的合法傳播與利用。
實務建議：
我們認為，訓練數據提供方的權益，更適合通過合同約定（許可協議）而非著作權共享的方式來實現。數據提供方可以通過與算法開發者或平臺方簽訂數據使用許可協議，以收取一次性或持續性的數據授權費，或約定在平臺總收益中獲得一定比例的分成。這種方式既能保障其勞動投入獲得商業回報，又避免了在具體作品層面引發著作權歸屬的混亂。其保護的客體是作為匯編作品或數據庫的“數據集”本身，而非由該數據集生成的某一部具體音樂。
（二） 算法開發者：工具制造者還是風格塑造者？
算法開發者是AI音樂創作的技術核心。與傳統軟件開發者相比，其貢獻的性質更為復雜，可能并不能簡單地歸為中立的“工具”提供者。
1. 算法設計中的創作性判斷：開發者在選擇模型架構、設定關鍵參數、設計訓練策略時，融入了大量基于對音樂美學和用戶需求的理解所作出的創作性判斷。例如，一個旨在生成電影配樂的AI模型，其算法設計必然會側重于情緒渲染和場景匹配的邏輯；一個專注于生成嘻哈音樂的AI模型，則會在節奏律動和韻律的算法上進行特別優化。這種“算法層面”的塑造，深刻影響了生成作品的底層風格和曲式結構，是開發者智力投入的體現。
2. “工具”與“創作貢獻”的界限： 問題的關鍵在于，如何區分算法開發者的貢獻是停留在“通用工具”層面，還是深度參與了“具體創作”？這需要進行技術性的識別和個案判斷。可供參考的判斷因素包括：
(1) 算法的約束性程度： 算法對輸出結果的控制力有多強？是一個開放式的、可塑性極強的模型框架，還是一個風格傾向非常明顯的“生成器”？
(2) 預設的藝術風格： 開發者是否在模型或交互界面中預設了具體的、帶有其個人審美偏好的藝術風格模塊？例如，一個帶有“某某開發者獨特電子風格”的生成按鈕。
(3) 對用戶輸入的干預程度： 算法在多大程度上是對用戶指令的忠實轉譯，又在多大程度上是基于自身模型進行的再創作？
實務建議：
算法開發者的著作權地位需要根據其對最終作品個性化表達的實質性影響程度進行判斷。如果算法開發者僅僅提供了一個通用的、中立的模型框架，最終作品的個性化表達完全由用戶的提示詞決定，那么其角色更偏向于工具提供者，應通過技術服務或許可協議獲得報酬。但反之，如果開發者通過前述方式對生成結果施加了強烈的、可識別的風格導向，其行為已構成對創作的實質性參與，具備了成為共同作者的可能性。未來的司法實踐和行業規范，可以探索建立“算法貢獻透明度”的相關機制，通過技術手段監管算法參與機制，以便于對開發者的貢獻進行歸因和評估。
（三） 終端用戶：指令發出者還是核心創作者？
在“作者鏈”中，終端用戶是距離作品最終形態最近的一環，是特定作品誕生的直接啟動者和主導者。其通過提示詞工程對AI進行引導和迭代，是作品獨創性的最主要和最活躍的來源。
1. 提示詞的法律性質——從“思想”到“表達”： 著作權法不保護抽象的思想，只保護具體的表達。用戶頭腦中一個模糊的音樂構想（如“想要一首快樂的歌”）屬于思想范疇。但當這種構想通過一系列具體、詳盡、具有內在邏輯和審美安排的提示詞文字表達出來，并足以對音樂作品的風格、結構、情緒曲線、配器等核心要素產生可識別的、決定性的影響時，比如，通過提示詞明確要求AI在段落A中采用特定和聲進行、在段落B中引入特定演奏主題、在段落C里設置單獨的樂器獨奏，甚至對于音色混合與人聲效果的處理也都有具體安排。這一系列的提示詞本身就構成了具有獨創性的表達。但終端用戶的貢獻度并非均質的，對于不同的用戶而言，其參與程度也完全不同：
低度貢獻： 用戶僅輸入“創作一首好聽的歌”等極其寬泛、無個性的指令。此時，AI的生成結果更多依賴于模型的默認設置和隨機性，用戶的獨創性貢獻幾乎為零，難以主張作者身份。
中度貢獻： 用戶通過描述場景、情緒或氛圍來引導創作（如“一首適合在雨夜咖啡館聆聽的慵懶爵士樂”）。雖然指令較為抽象，但只要這些指令在最終作品中得到了具體、可感的體現（如AI選擇了柔和的鋼琴、薩克斯音色，并加入了雨聲的環境音效），就可以被認定為體現了用戶的個性化選擇和安排，構成了獨創性貢獻。
高度貢獻： 具備音樂知識的用戶，通過精確的技術性指令控制調性、節拍、和聲進行、配器、音色、混音效果等，其行為與傳統作曲家的構思和編排過程高度相似，那么，其對于作品的最終成型就具有無可爭議的主導作用。
此外，還需要關注迭代修改的創作價值。用戶對AI生成的初稿進行反復的審聽、評價和修改指令（“這個和弦不對，換成小七和弦”、“鼓的力度再弱一些”），這個動態交互的過程，是用戶創作意志持續注入作品的證明。它類似于傳統創作中的反復推敲與修改，每一次調整都進一步強化了用戶作為作者的地位。
目前在我國的司法實踐中，北京互聯網法院“春風送來了溫柔”案、蘇州中院“透明蝴蝶椅子”案等多個AIGC第一案產生了不同的裁判結果，其認定核心關鍵就在于用戶的迭代能否復現，如果可以，那么人類在作品生成過程中的智力投入是可以得到肯定的。
實務建議：
我們認為，在絕大多數能夠生成具有獨創性內容的情況下，對生成作品的個性化表達付出了足夠智力投入的終端用戶，應當被認定為AI音樂作品的作者或至少是主要作者，享有著作權。這一觀點也與國際上最新的司法與行政實踐趨勢相符。
三、 “作者鏈”思路下的權利配置與行使創新
基于上述分析，單一的、傳統的作者認定模式已無法適應AI音樂創作的復雜現實。“作者鏈”思路的核心，在于解構創作過程，承認多元主體的貢獻，并在此基礎上進行創新性的權利配置與行使安排，以求在激勵創作、明確權利和降低交易成本之間達成平衡。
（一） 權利歸屬：從“唯一作者”到“貢獻度賦權”
我們建議，在立法完善和司法實踐中，可以考慮建立一種基于貢獻度的階梯式權利歸屬模型：
1. 終端用戶為核心權利人： 鑒于終端用戶的指令是特定作品誕生的直接動因和獨創性的主要來源，應將對作品個性化表達有實質性貢獻的終端用戶設定為默認的、核心的著作權人。這最符合著作權制度激勵個體進行新的文學藝術創作的立法初衷，也最具權利行使的效率。
2. 算法開發者的選擇性共有： 當且僅當算法開發者的算法設計對作品的最終表達產生了可識別的、實質性的、超越通用工具范疇的影響時，可以認定其為共同作者，與終端用戶共享著作權。具體的權利份額可以根據算法的貢獻度，通過平臺服務協議（ToS）事先進行約定，或由雙方事后協商確定。這需要在技術上具備貢獻度歸因的可行性。
3. 數據提供方的合同性補償： 如前所述，數據提供方的貢獻通過前置的許可協議獲得經濟回報，原則上不進入具體生成作品的著作權歸屬鏈條。
（二） 權利行使：以效率為導向的模式設計
為避免因權利人多元而導致的權利行使僵局，提高作品的流轉與利用效率，可以設計以終端用戶為主要權利行使人的模式：
1. 授權與維權代理： 在存在共同作者的情況下，可通過平臺協議預先設定，由終端用戶代表“作者鏈”整體利益，對外進行普通許可授權和維權訴訟。這樣可以大大降低交易成本，避免潛在被授權方需要與多個主體分別談判的繁瑣局面。對于轉讓、專有許可等重大權利的處分，則仍需共同作者協商一致。
2. 收益分配機制： 終端用戶在獲得收益后，依據平臺服務協議中內置的分配規則，向對作品形成共同創作貢獻的算法開發者等進行收益分配。平臺方可以在其中扮演收益結算和分配的技術支持與中介角色，確保分配的自動與透明。
（三） 署名方式的創新探索
署名權是作者人格權的重要體現。在“作者鏈”模式下，為準確反映各方的貢獻，可以探索更為靈活和信息透明的署名方式：
終端用戶： 創作人 (Creator) 或 提示詞設計 (Prompt Design) - [用戶名稱]
算法開發者/平臺： 由……AI引擎生成 (Generated by [AI Engine Name]
訓練數據來源（可選）： 部分訓練數據支持 (Training Data Supported in Part by [Data Provider Name])
這種復合署名方式，不僅在法律上尊重了各方的智力貢獻，也在事實上向公眾清晰地揭示了作品的生成方式，有助于建立一個透明、健康的AI創作生態，避免混淆，并為后續的權利追溯提供線索。
四、 結語
人工智能技術正以其強大的學習與生成能力正在重塑著音樂產業的創作、生產與傳播生態。面對AI“作曲家”的出現，法律制度的回應不應是簡單的拒絕或削足適履，而應是在充分理解技術原理、尊重創作規律的基礎上，進行富有前瞻性與適應性的制度創新與解釋。
本文從認定人類參與下的AI音樂具有“作品”屬性出發，通過解構“作者鏈”中各方主體的貢獻性質，提出了以終端用戶為核心、兼顧算法開發者與數據提供方利益的階梯式權利配置方案。此方案旨在為應對當前技術與法律的交鋒提供一個務實的分析框架。當然，AI音樂的版權問題是一個復雜的體系，遠不止于著作權歸屬，還必然涉及到對訓練數據的合理使用邊界、AI翻唱中對原詞曲作者、表演者的鄰接權保護，以及利用深度偽造（Deepfake）技術模仿他人聲音所引發的人格權侵權等一系列復雜議題。這些都有待我們在未來的理論研究與司法實踐中，結合技術的發展，逐一進行更深入的探索和厘清。
對于音樂人、唱片公司、技術開發者以及廣大用戶而言，積極理解并適應新的法律規則，將是抓住AIGC時代機遇的關鍵。通過清晰的合同約定、透明的技術標識和創新的合作模式，我們有理由相信，法律與技術能夠實現良性互動，共同構建一個既能有效激勵人類的創作熱情、又能保障各方主體的合法權益、最終促進音樂文化持續繁榮發展的未來新圖景。
