人工智能合成音乐的著作权风险及其化解

内容提要

AI合成音乐以现有音乐作为原材料，其中包含受著作权法保护的音乐作品和音乐录制品。“AI表演”对现有音乐素材的复制性使用、表达性使用和传播性使用使其面临著作权侵权风险。由于“AI表演”与著作权法上的“表演”之间存在解释论障碍，AI使用音乐素材面临合理使用豁免困境和规范授权困境，传播AI合成的音乐面临侵权抗辩困境。建议从著作权法表演者权条款的扩大解释、合理使用的有限豁免、法定许可的使用保障、音乐著作权集体管理的机制迭代四个维度化解AI合成音乐的著作权风险。

关 键 词

AI合成音乐 AI表演 著作权侵权 风险化解

一、问题缘起与研究现状

（一）问题缘起

2023年上半年以来，人工智能（Artificial Intelligence，以下简称AI）音乐合成技术的广泛应用引起音乐从业者的强烈担忧，也对版权制度提出新挑战。2023年4月14日，网络用户“幽灵作者”（Ghostwriter）利用歌手德雷克（Drake）和威肯（The Weeknd）的声音训练AI模型并生成了歌曲Heart on My Sleeve，该歌曲在Spotify的播放量超过62.5万次，在TikTok的累计播放量超过1500万次。作为版权方的环球音乐集团对此表示，使用集团旗下歌手的音乐训练AI，同时违反了合作协议和版权法，而且平台在服务中提供AI生成的侵权歌曲，将严重破坏音乐生态。经环球音乐方投诉后，该歌曲被各类平台下架。4月18日，环球音乐方再度通过媒体表示其“有义务阻止未经授权使用集团旗下的音乐，包括从歌曲中提取侵害歌手和其他创作者权利的内容”，并且已向Spotify等流媒体平台发函，要求对方阻止将环球音乐方授权的歌曲用于AI训练。在版权制度的挑战与回应方面，5月17日，美国国会召开AI与知识产权问题听证会，其中第一单元的议题就是“AI与版权法的交互性”。美国词曲作家协会（Society of Composers & Lyricists）主席、艾美奖得主阿什莉·欧文（Ashley Irwin）在听证会上表示：“生成式AI对创意行业的生存和延续已经构成威胁，除非在法律和经济方面能够采取措施解决这些新问题。”

AI合成音乐在国内引起广泛关注的代表性事件是“AI孙燕姿”的爆火。据媒体报道，“AI孙燕姿”完成演唱的歌曲总数已经超过1000首，远超歌手本人出道以来的作品总和，此类AI歌曲在视频网站的累计播放量超过千万次。2023年5月22日，歌手孙燕姿发表博文《我的AI》回应“AI孙燕姿”事件，其中写道：“你怎么可能打得过一个在几分钟之内就能出一张新专辑的家伙？”而在此前，也有AI歌手的实践案例。2023年3月22日，华语歌手陈珊妮宣布，新歌《教我如何做你的爱人》实际是由自身音色训练的“AI陈珊妮”演唱，并希望借此推动艺术创作群体的思考——如果AI时代必将到来，在意的或许不该是“是否会被取代”而是“可以做些什么”。可见，在AI合成音乐的实践中，已出现了“正版”的AI歌手（如AI陈珊妮）和“盗版”的AI歌手（如AI孙燕姿）。

国内外关于AI合成音乐的各类事件反映出音乐权利人与AI服务行业之间已产生了利益冲突和著作权法律困境。从微观视角，涉及AI利用歌曲合成音乐是否存在著作权侵权风险、能否获得著作权侵权豁免，以及著作权法如何定性AI歌手；从宏观视角，涉及AI合成音乐的发展与音乐权利人利益之间应当如何平衡。这加剧了音乐著作权保护的复杂局面，而如何化解AI产业发展与音乐权利人利益之间的复杂冲突和激烈矛盾，是著作权制度亟待回应的新挑战。

（二）研究现状

随着AI音乐合成技术的应用，“AI孙燕姿”“AI周杰伦”等AI歌手现象所存在的著作权侵权风险问题也开始引发学界关注。目前既有研究呈现出以下特点：第一，从讨论的内容来看，现有研究各有侧重。有研究从被合成的音乐作品的角度讨论了AI合成音乐是否侵害相关音乐作品的复制权、表演权、信息网络传播权及录音制作者权等权利；还有研究从目标歌手和被覆盖歌手的角度讨论了AI合成音乐是否侵害表演者权，以及AI歌手是否享有表演者权，并且提出不同的保护路径。第二，从所持观点来看，已有研究在一些关键问题上存在分歧。如在狭义著作权视野下，关于在模型训练中输入音乐版权数据是否侵权：有学者认为这一问题的结论并不清晰；相反观点则认为构成复制权侵权是明确的。对于使用音乐作品的其他著作权问题：有研究认为合成歌曲的传播构成对音乐作品著作权的侵权，还可能涉及著作权人的表演权、广播权及信息网络传播权；但另有研究从AI表演的视角提出，词曲作者的著作权人应当是“不在场”的，在制度安排考量中也无需关注词曲作者的利益。第三，在邻接权视野下：有学者认为，“AI歌手”的表演既不会侵害目标歌手的表演者权，也不会产生表演者权；但另有学者认为应当赋予目标表演者“表演者权”，并且提出“反淡化”的实现路径。对于被覆盖歌手及歌曲录音的邻接权：有观点认为“AI孙燕姿”使用录音制品，涉嫌侵害录音制作者权及表演者的表演者权；但另有观点认为，表演者权和录音制作者权项下都没有“改编权”，因此，模仿表演、录制风格等情形并不会构成对二者权利的侵害，但未经许可使用目标歌曲原伴奏音频，存在侵害录音制作者权的风险。

从现有研究的简要梳理来看，当前关于AI合成音乐的研究成果在一些关键问题上存在分歧，需要进一步辨明；还有一些观点值得商榷，需要进一步讨论。实际上AI合成音乐涉及的问题不止这些，还有合成音乐的风险来源、风险类型、防范困境以及化解方案等。由于AI合成音乐真正引发关注始于2023年上半年，其中的诸多法律问题特别是著作权问题的研究仍处于起步阶段，因此，针对这一问题的研究也刚刚开始，无论是从内容广度还是分析深度上都待进一步加强，故仍有进一步研究的必要。立足于此，本文在现有研究基础上，揭示AI合成音乐的风险表现，明晰产业应用的边界，检视现行制度之下著作权风险的防范困境，对比借鉴国内外立法，寻求AI合成音乐著作权风险的化解对策，希冀有利于深化AI的知识产权问题研究，助力AI赋能产业应用和依法合规发展。

二、AI合成音乐的著作权风险表现

（一）AI合成音乐的产生机理

“AI合成音乐”涉及的著作权风险伴随合成音乐的整个生成过程，故在评估其著作权风险之前有必要对其生成过程进行解析。从合成声音来看，AI合成音乐使用的核心技术源自一种声音转换模型，它可以将不同的声音进行自由转换，并且高度还原目标歌手的音色、惯用唱腔和发音特点，进而合成与目标歌手演唱风格相一致的音乐歌曲，基本能够达到难以辨别的真实度。其具体生成过程可分解为四个环节：首先，收集声音元素，向模型中输入目标歌手的声音素材，例如歌曲录音、活动访谈等过程中出现的真人声音；其次，提取演唱特征，歌声转换模型通过内容编码器提取目标歌手的音调、音高等特征（如要合成孙燕姿的声音，就需要从她曾演唱的歌曲中提取），然后将具备前述特征的声音素材做成时长很短的切片；再次，匹配目标歌曲，将第一个环节收集到的目标歌手（如孙燕姿）的声音数据作为训练数据源交给算法提取特征，再将这些特征数据与歌曲的切片对应；最后，对生成的歌曲进行后期优化，比如加入混响或简单修音。如此下来，一首AI合成的歌曲就制作完成了。从技术原理上分析，AI合成音乐是通过采集目标歌手的声音素材并进行反复“训练”，最终输出接近歌手本人音色的声音模型。这个模型需要大量的训练数据和不断反复迭代的训练过程，以使生成的输出效果尽可能接近目标歌手，目前代表性的相关技术有So-vits-svc、VITS、soft-vc、VISinger2等。按照上述原理，AI合成音乐的便利化程度及其仿真程度已经非常高，用户使用AI合成音乐服务十分便利，歌曲创作变得触手可及，用户无需具备专业的音乐制作知识，就可以创作出歌曲。

（二）围绕AI合成音乐作品产生的著作权风险

1.侵害复制权的风险

侵害复制权的风险源于AI系统进行的数据采集与使用行为。AI的“智能”源于其强大的学习能力，大量数据的“喂养”使其深化对模仿对象风格和特征的规律认识，这个过程包括阅读和学习两个主要阶段，也称为机器学习。机器学习是培养机器智能的必要手段，机器学习的对象主要是现有素材，其中包含了受版权保护的作品。AI合成音乐侵害复制权的风险同样体现在机器学习过程中，机器学习的对象不仅包括数字化的音乐作品，还包括数字化的音乐录音制品。具体表现在三个方面。

第一，储存训练数据的复制权侵权风险。机器输入中对数字形式音乐作品的备份可能构成复制行为。AI服务提供者需要构建一个数据库，并用一个合成音乐的算法模型不断训练，从概率上无限接近于特定歌手的音色和演唱风格，最终达到足以“以假乱真”的水平。数据库的构建需要将大量数字化音乐作品作为训练素材导入素材库，需要储存数字复制件，可能构成对原音乐作品复制权的侵害。按照我国著作权法，数据留存行为可能落入复制权的控制范围。实践中也出现了对将音乐作品用于机器模型训练的反对声音，2022年10月，美国唱片业协会（RIAA）警告称，AI供应商使用现有音乐来训练他们的机器，“是一种集体侵犯版权的行为”。在2023年5月举办的“第八届音乐产业高端论坛”上，拥有孙燕姿歌曲版权的环球音乐集团相关负责人对“AI孙燕姿”问题表明立场：“AI公司如果要使用到我们的作品，必须要先得到许可，必须要合法地使用。”该负责人同时表示，环球音乐集团已要求流媒体平台“删除由AI生成的歌曲”。不过一些词曲作家或歌手并不反对使用AI，认为可以通过收取版税的方式取得合法授权。

第二，音乐采样与输出的复制权侵权风险。音乐采样是指从现有歌曲录制品中采集曲调、旋律或节奏，用于即将创作的作品当中，在具体使用过程中，可以对样本的音色、音调进行不同程度的调整，也可以将样本直接加入到新作品中。由于采样对象中含有音乐作品的曲调、表演者演唱并经录制者固定的声音，在采样时不仅可能侵犯音乐作品的著作权，还可能侵犯围绕录音制品产生的邻接权。AI合成音乐也可以从现有歌曲中采样，如果对被采样歌曲进行机械复制（未进行一定的艺术加工便融入新作品），使得AI合成音乐的词曲等核心组成部分与现有音乐作品有一定程度的重合，若二者构成实质性相似，则可能构成侵权。据AI生成音乐领域的谷歌Music LM模型的开发团队披露，该模型使用了28万个小时的音乐来训练，然而在研究人员发现该模型存在“生成不当内容风险”（Music LM生成的音乐中，有1%会直接照搬版权作品）后，该公司一直没有发布成品。

第三，值得注意的是，关于AI表演中是否涉及音乐作品词曲作者的权利问题，有学者提出“词曲作者不在场”的观点，理由是“在名义上，词曲作者是名正言顺的权利人，有权直接否认AI表演的合法性，但这种否认并不符合法理；在实益上，AI表演是与词曲作者无关的事情，他们不操心也不应当操心AI表演的影响”，进而得出“在制度安排的价值判断中，知识产权法无需考量词曲作者的得失”的结论。这一观点似乎值得商榷：其一，为什么词曲作者“有权直接否认AI表演的合法性，但这种否认并不符合法理”？这与该学者在同一篇论文中提出的“AI表演最可能侵犯的权利恰恰是音乐作品的著作权”观点似有矛盾。其二，正是因为实践中词曲作者的权益经常被忽略，所以才需要包括学者在内的全社会更加重视，以推动该项权利从被忽视的“纸上的权利”转化成“现实的权利”。因此，在提出“AI表演最可能侵犯的权利恰恰是音乐作品的著作权”的同时，却作出“在AI表演问题的研究中，词曲作者应当是‘不在场’的”“在制度安排的价值判断中，知识产权法无需考量词曲作者的得失”的结论，无疑是对本来就被忽略的词曲作者利益的“再次忽略”。其三，前文引述的国内外音乐作品作者反对AI表演擅自使用其作品的实例表明，音乐作品权利人并非“不在场”，而是对自己在AI表演产业链条中的主体地位有清醒的认识，并且一直在积极主张权利。因此，认为在产业利益中不考虑词曲作者的观点，既不符合法理，也不符合实践，对处于AI表演产业链源头的音乐作品权利人而言更难谓公平。

概言之，将他人的音乐作品用于训练算法模型，提取词曲、旋律等内容作为音乐样本、音乐元素以辅助生成音乐，如未获得相应授权，可能构成侵权。同时，由于将他人的音乐作品用于自己的商业活动，比如AI开发者将他人的音乐作品提供给用户自由使用，属于利用他人的音乐作品进行营利活动，因此难以主张侵权豁免（后文详述），存在侵害复制权的风险。世界范围内观察，正是为了应对AI创作在使用训练数据时可能会侵害复制权的法律风险，欧盟《单一数字市场版权指令》第二章规定了机器学习有关的例外情形，第3条规定了以科学研究为目的的文本与数据挖掘的例外，第4条规定了出于其他目的的文本与数据挖掘的例外。前述规则为AI训练行为的数据复制问题提供了安全框架，为AI时代的机器训练铺平了道路。由此，不难窥见AI合成音乐面临的侵害复制权风险是客观存在且无法回避的，亟待学理层面和实践层面推动解决。

2.侵害表演权的风险

第一，现场表演权侵权风险的排除。音乐作品主要借助表演传达艺术价值，因此表演权是音乐作品权利人的重要财产权。我国《著作权法》第10条第1款第9项规定：“表演权，即公开表演作品，以及用各种手段公开播送作品的表演的权利。”该规定表明，表演权包含现场表演权和机械表演权两项子权利，AI表演音乐是否落入表演权的控制范围，需要考察AI表演的行为特点和制度依据。之所以认为AI表演音乐不是现场表演，是因为从现有规定的文义解释来看，现场表演是指演员通过语言、动作、表情、道具、乐器等现场再现作品的过程，因此现场表演又被称为“活表演”。从《著作权法》对表演权的规定来看，《著作权法》意义上的表演行为应符合表演行为的实施者是自然人这一要求。从《视听表演北京条约》关于“‘表演者’系指演员、歌唱家、音乐家、舞蹈家以及对文学或艺术作品或民间文学艺术表达进行表演、歌唱、演说、朗诵、演奏、表现或以其他方式进行表演的其他人员”之规定来看，表演者也是指自然人。因此，按照国际法源和国内法依据，著作权法意义上的“表演”要求主体的自然人属性，故AI表演不存在侵害现场表演权的风险。

第二，侵害机械表演权的风险的证成。机械表演，是指通过机器设备等手段向公众传播作品的表演的行为，即用各种手段公开播送作品的表演。现行《著作权法》并没有明确机械表演中“各种手段”和“公开播送”的范围，一般认为，商场、超市、酒店、餐厅等营业场所播放背景音乐的行为，属于典型的机械表演。虽然AI合成音乐中的“表演”实际由AI完成，与传统意义上对表演主体的理解有出入，但从解释论视角来看，《著作权法》规定的表演权是对表演（动词）作品行为的控制和对传播作品表演（名词）的控制，AI表演实际上达到了音乐作品被呈现（被表演）的客观效果，在AI合成音乐普及的环境下，AI能够通过表演将作品传播给公众，符合著作权法上表演权控制的“向公众传播表演的行为”。从立法目的而言，表演权条款旨在规制对作品的演绎性再现，以保护著作权人因创作作品而产生的财产性权益，起到激励再创作的作用。而利用AI技术“翻唱”他人歌曲在本质上实施了将他人的音乐作品以声音再现的效果，符合机械表演的特征。退一步讲，即便认为AI表演本身不构成著作权法意义的表演，但AI表演客观上将音乐作品演唱后生成了数字化形式的录音文件，也即将一个音乐作品固化为录音，产生了邻接权意义上的录音制品，将该录音制品通过网络再现的行为，仍然可能落入机械表演权控制的范畴。

3.侵害传播权的风险

传播权是著作权人重要的财产权，包括信息网络传播权和广播权。

第一，通过信息网络传播AI合成的音乐存在侵犯音乐作品权利人信息网络传播权的风险。根据《信息网络传播权保护条例》对信息网络传播权的定义可知，通过信息网络向公众提供作品、表演或者录音录像制品，并使公众能够不受时间地点限制而自由获取，即为实施了信息网络传播行为。关于提供行为的认定，根据相关司法解释，在行为方式上，包括通过上传到网络服务器等方式；在行为效果上，使公众可不限时间地点以下载、浏览或者其他方式获得作品、表演、录音录像制品的，应当认定其实施了“提供”行为。实践中，AI合成音乐目前有两种主要的传播渠道：一种是通过音乐类的网络内容服务提供者传播，比如QQ音乐、网易云音乐等音乐平台；另一种是通过短视频类网络服务提供者传播，比如抖音、哔哩哔哩等短视频平台。不论采用哪一种渠道，其在网络中提供作品、表演或录音制品的行为均符合“提供”的构成要件，难以脱离信息网络传播权的控制范围。

第二，通过有线或无线方式广播或转播AI合成的音乐存在侵犯广播权的风险。广播权与信息网络传播权的主要区别在于传播源与传播受众之间是否具有交互性。根据2020年《著作权法》对广播权的修改，如果“以有线或者无线方式公开传播或者转播作品”，同时这种传播又不具有交互性，即可以受到广播权的控制，不论其传播源是有线还是无线。AI合成音乐中关于广播权的复杂判断，集中在直播AI表演音乐作品是否落入广播权的控制范围。例如在直播中，“AI孙燕姿”作为主播演唱了陈奕迅作为原唱者的《十年》，应该如何判断？司法实践中，法院曾将直播间翻唱的行为纳入“其他权利”的控制范围，原因是该案判决生效前，适用的是2010年修正的著作权法。但是在2020年《著作权法》修正后，“网络直播”归类为“广播权”，而非“其他权利”，于是在直播间中表演并通过网络进行公开播送的行为应纳入广播权的控制范围，音乐的网络直播行为（包括演唱、演奏）、网络实时转播行为均落入广播权范畴。因此，AI主播在直播间翻唱的行为同样会落入广播权的控制范围，存在侵权风险。但应当注意的是，在外在体现上，直播行为将AI合成音乐的过程覆盖了，使AI合成音乐行为容易被忽略。除了直播行为，AI合成音乐以其他方式传播的广播权问题，与常规的音乐作品广播权问题在判断上并无本质区别，只要以非交互方式传播AI合成的音乐，其中又包含了版权音乐作品，即会落入音乐作品权利人广播权的控制范围。

（三）围绕录音制品产生的著作权风险

1.侵害表演者权的风险

第一，AI翻唱存在侵害表演者的表明身份与保护表演形象的精神权利的风险。《著作权法》第39条第1款第1项和第2项规定了表演者享有表明表演者身份和保护表演形象不受歪曲的权利。在AI合成音乐问题中，这同时涉及被覆盖的表演者和目标表演者。从被覆盖的表演者视角而言，在表明身份层面，AI翻唱对原歌曲的表演进行音色替换，虽然在完成换音后的歌曲中找不到被覆盖歌手的音色痕迹，但是其作为原唱者的贡献是不可磨灭的，其与翻唱者在翻唱歌曲中应当表明歌曲原唱者身份的逻辑是相同的。正如法国《知识产权法典》规定表演者表明身份的权利不可剥夺且不因时效而丧失，甚至可被转给继承人。因此，AI翻唱如果没有正确标明原表演者，可能侵害原表演者（即原唱歌手）表明表演者身份的权利。在保护表演形象层面，AI翻唱未经表演者授权模仿他人声音覆盖原歌曲表演者的声音，这种未经许可改变表演内容的行为涉嫌侵犯原唱歌手保护表演形象不受歪曲的权利。

从目标表演者视角而言，歌曲被AI翻唱并非与其无关。歌手的声音、技巧等元素的组合或已构成特定风格的表演形式，AI歌手的任意翻唱行为，涉嫌侵犯表演者的著作人身权，比如署名、表明表演者身份、保护表演形象不受歪曲等权利。以目标表演者（例如孙燕姿）对于翻唱歌曲的选择权与决定权为例，在传统音乐市场中，翻唱何种歌曲，本应由表演者本人与其经纪公司或唱片公司，基于歌手风格、音乐市场、作品质量等因素综合考量共同决定。在AI时代，用户代行了表演者的选择权与决定权，用户可以根据自身喜好选择“AI孙燕姿”的翻唱歌曲，比如“AI孙燕姿”翻唱腾格尔演唱的《天堂》、屠洪刚演唱的《霸王别姬》等风格迥异的歌曲。这种风格上颠覆性的差异，难以谓之是基于感受艺术创作的目的，更多的是满足观众的娱乐心理，将风格反差的翻唱音乐作为消遣的娱乐内容，极大地满足听众的好奇心，产生强烈的喜剧效果，在一定程度上构成对表演者原表演形象的歪曲，从而涉嫌侵犯表演者著作人身权。

第二，侵害表演者财产权益的风险。如前所述，AI表演生成者代行了目标歌手对表演对象的选择权与决定权。一方面，从经济角度考量，AI翻唱歌曲对歌手本身的市场资源会产生一定影响。传统音乐市场下，音乐公司基于商业考量，会与歌手就翻唱目标歌曲进行协商，歌手可以就拟翻唱的歌曲风格、词曲内容等提出意见，并基于知名度取得表演获酬的议价权，而AI表演歌曲则完全跳过这一环节。另一方面，虽然AI只是模仿了目标歌手的音色，但是基于上述分析，以及考虑《著作权法》同等保护表演者创造性劳动的立法意涵，AI表演涉嫌侵犯孙燕姿作为表演者获取报酬等财产权利。

第三，许可他人复制对作品的表演的权利。对AI训练的复制权问题，理论上存在不同认识。有观点认为，AI训练素材的复制权侵权问题“目前似乎没有清晰的答案”，并且对各种规则能否真正落地实施表示担忧。本文认为，这一答案是清晰的，前文述及的《著作权法》第39条第1款第5项和《生成式人工智能服务管理暂行办法》（2023年8月15日起实施）第7条对此已经作出明确规定。此外，本文认为，法律规则如何实施是法律实际运行层面的问题，本文讨论的是行为的定性问题，即未经允许复制对作品的表演是否侵权，不能因为法律规则无法落实而回避侵权定性，并且侵权规制是否无法操作也值得商榷。

本文认为，AI合成音乐提取录音制品中的表演存在侵权风险。根据《著作权法》第39条第1款第5项规定，表演者对其表演享有“许可他人复制录有其表演的录音制品，并获得报酬”的权利。该条规定了表演者对载有表演的录音制品享有的权利范围，指向的权利客体是表演者的表演，而不是载体录音制品。AI表演主要涉及对表演的复制，利用AI软件在音频素材中“提取”特定歌手的声音，属于对录音制品中表演的复制，根据上述规定，复制表演者的表演（声音）须征得许可，因此提取声音并利用声音训练涉嫌侵犯表演者权中的复制权。同时，《生成式人工智能服务管理暂行办法》第7条规定的提供AI服务不得侵害他人知识产权，自然包含不得侵犯他人著作权的要求。在AI合成音乐过程中提供对录音制品中的表演的提取服务，也违反开展预训练、优化训练等训练数据处理活动不得侵犯他人知识产权的规定。

2.侵害录音制作者权的风险

对于AI表演涉及哪些录音制品制作者的问题，有研究将其归纳为被覆盖的原录音的录制者和利用AI表演制作新录音的录制者两类。本文认为这一概括并不完整：第一，AI表演涉及的录制者还有录制目标歌手声音的原录音制作者（如出版孙燕姿专辑的唱片公司），因为提存、训练和合成环节中需要使用目标歌手的演唱声音。第二，如果按照该观点，认为由于AI表演不涉及对原录音制品的使用，所以才不涉及原录音制品制作者的权利，这与该研究对AI表演的定义（认为AI表演并不只涉及著作权法上的表演问题，而是一个集作品表演和录音制作于一体的行为集合）相左。该文在技术原理分析中也认为目标表演者和被覆盖表演者之间发生了音色替换，如果AI表演不涉及原录音制作者制作的录音制品，那么AI表演所使用（提取和替换）的声音来源与替换对象从何而来？只有回答了这个问题，才能进一步判定AI表演是否涉及原录音制作者。第三，如果不涉及原录音制作者制作的录音制品，那么其工作原理应该是输入词、曲后，AI自行合成并演奏，不借助任何已有的同作品的演唱的录音载体（当然，这种方式并非绝对不存在，但并非本文的研究重点）。

换言之，录音制品的使用不仅涉及新录音制作者权利，而且同样涉及被提取声音的录音的制作者权利。具体而言，AI合成音乐主要涉及被提取声音的录音的制作者的两种侵权风险：一是录音制品的复制权。《著作权法》第44条第1款规定：“录音录像制作者对其制作的录音录像制品，享有许可他人复制、发行、出租、通过信息网络向公众传播并获得报酬的权利……”录音制品，是指任何凭听觉可感知的对表演的声音和其他声音的固定，AI合成音乐对演唱声音的提取实则就是对录音的复制。二是录音制品的传播权，包括信息网络传播权和广播权。如果在AI服务中内置用户可以自由选取的录音制品，供用户生成任意风格的翻唱歌曲，则存在侵害录音制作者信息网络传播权的风险。

三、解释论下AI合成音乐的著作权风险化解困境

（一）合成音乐中“AI表演”规制的困境

1.AI表演对表演者主体范围的冲击

我国加入的《世界知识产权组织表演和录音制品条约》《视听表演北京条约》均将表演者限定为自然人。《保护表演者、录音制品制作者和广播组织的国际公约》也作出相似规定。为了与国际条约接轨，我国2020年修正的《著作权法》删除了“表演者（演员、演出单位）”表述中的“（演员、演出单位）”，意味着“表演者”只能是自然人。因此，从规范解释的视角来看，AI表演并不符合传统著作权法上“表演者”的“自然人”主体要求。但如果就此否定AI表演在著作权法上的评价意义，似乎又难以解决AI表演对音乐作品著作权人和表演者的权利造成冲击的困境。

2. AI表演对录音制作者权利正当性的挑战

AI表演的音乐会以数字音频的形式传播，使公众能够通过在线音乐平台或短视频平台获取，因此，AI表演过程中存在一个新的录音制作行为，对该行为需要单独评价。但是通过考察录音制作者权的立法目的发现：一方面，录制者对表演的录制按照一定的规律选取了音源，进行编排组合，最终形成一个具有一定艺术效果的录音制品；另一方面，《著作权法》对录音制作者的保护其实针对的是录音制作者（通常是企业或组织）在组织人员、提供环境和设备、唱片技术处理等环节对作品固定做出的创造性贡献，最终的录制品一定程度反映了制作者的思想。英国《版权法》甚至曾主张：创作一部作品，表演者表演这部作品或者录制者将该作品或对该作品的表演录制下来，这些都属于创作过程，在版权保护上应当一视同仁。也即录制者权是基于录制者对作品或者表演的录制投入了创造性劳动和必要成本。但回到当下AI表演的录音制品，这一赋权的正当性基础似乎不再具有说服力。理由是：从效果而言，AI表演的录音制品与传统的录音制作者制作的录音制品并无明显差异，但从录音制作者的创造性劳动和必要成本而言，无法捕捉到AI表演的录音制作者有任何创造性的劳动（应排除AI设计者，毕竟其并非惯常的实际使用主体）。于是，上述两方面的冲突导致了基于AI表演赋予录音制作者权可能存在权利赋予的不正当，进而打击传统录音制作者继续投入录音制作的积极性，也可能导致邻接权客体确认的标准出现混乱。概言之，AI表演的录音制品，对赋予录音制作者权利的正当性提出了挑战，虽然我国《著作权法》并未明确规定录制者权的条件，从行为效果上似乎可基于AI表演的录制品赋权，但从立法目的进行考量，缺乏赋权的正当性基础。

3.规制AI表演的必要性争议

AI表演在规范评价上的困境，引出对AI表演规制必要性的讨论。有学者就是否有必要对AI表演进行规制提出观点，认为“如同盗版会增加正版的销量，AI表演与目标表演者也可以是相互促进、相互成就的关系”，以及AI表演虽然涉及表演者权益，但是“目标表演者并没有动力去控制和阻碍AI表演”，AI表演让目标表演者更具知名度，表演者因此具有了更多元的收入渠道，因此没有规制的必要。上述观点似有待商榷：第一，即使目标表演者因AI表演提高了知名度，也不能因此得出“用了白用”的结论。这正如虽然中央电视台春节联欢晚会可以提升每一位表演者的社会影响力，但不能因此认为可以无视表演者的著作权。正因如此，中央电视台曾表明坚持与每一位参加春节联欢晚会的作者（表演者）签订版权协议以获得授权并支付相应报酬。

第二，“目标表演者并没有动力去控制和阻碍AI表演”的观点也与实践不符，目前国内外均有词曲作者和表演者反对AI表演擅自使用其音乐作品及声音素材的实例。前文提及的国外“幽灵作者”事件就是例证，网络用户利用歌手的声音训练AI模型并生成歌曲，该歌曲在流媒体平台获得千万次点击，而作为歌手音乐版权方的环球音乐集团则发起了维权行动，一方面发出警告，指出类似行为既违反协议也违反版权法，另一方面也通过投诉要求平台将该歌曲下架，并且要求平台避免类似行为再次发生。美国唱片协会等组织也发起“人类艺术运动”（Human Artistry Campaign），组建了艺术家联盟以抵制AI表演，该联盟的成员不断增多，并且覆盖了创作者、表演者以及录音制作者。环球音乐集团的发言人甚至认为这是一个影响音乐历史进程的选择，指出问题在于音乐行业中所有的利益相关者希望站在历史的哪一边：是站在艺术家、粉丝和人类创造性表达的一边，还是站在深度伪造、欺诈和拒绝给予艺术家补偿的一边？因此，不论是从法理层面，还是实践层面，通过法律明确回应AI表演中目标歌手的利益，都是必要且紧迫的。

（二）权利例外与限制侵权抗辩的困境

1.AI合成音乐与“个人使用”

根据我国现行《著作权法》第24条第1款第1项的规定，“为个人学习、研究或者欣赏，使用他人已经发表的作品”，可以不经著作权人许可，不向其支付报酬，此即我国立法上的“个人使用”合理使用类型。在AI表演中，使用者对AI系统发出指令后，AI系统对歌曲的表演能否构成个人使用的学习、研究或者欣赏，需要考虑以下因素。一是被使用的音乐作品，是否已经公开发表、合法获取，并且不属于禁止使用的范围。如果作品尚未公开或者不属于被允许使用的范围，则相关行为可能属于侵权行为。二是使用的数量和质量，是否符合合理限度，即不超过合理使用所需的数量和质量。三是使用产生的影响，合理使用不会影响音乐作品的市场价值，即对音乐著作权人的利益不应产生负面影响。

AI音乐合成软件通过分析已有的音乐素材，生成新的、与原始素材相似度较高的歌曲，甚至生成与输入素材的词曲元素完全相同的歌曲，而仅仅改变了演唱者的音色。在部分音乐平台检索发现，AI合成的音乐已经上传，并且能够正常播放。在视频平台也可检索到大量以AI合成音乐为主要内容并配以相关画面的视频，但实质上此类视频的价值在于用户能够收听歌曲，因为大量在音乐平台收费的曲目在视频平台并不需要付费。尽管AI歌曲的最终呈现方式有所不同，但客观上不可否认的是，AI 合成音乐对原音乐作品的市场价值产生了冲击，这种冲击超出了合理使用的制度预设。因此，AI合成音乐不论从使用主体、数量还是目的方面考察，均不符合法律规范的意旨，难以适用合理使用抗辩。我国《著作权法》第24条第2款规定：“前款规定适用于对与著作权有关的权利的限制。”据此，AI合成音乐对表演、录音制品等邻接权客体的使用，也应当根据前述规定进行判定，并且能够得出同样的结论。

2.AI合成音乐与“免费表演”

AI合成音乐对音乐作品的使用，若要构成免费表演，应符合三个要件：一是不以营利为目的；二是仅针对已发表的作品；三是双向免费，即公众获取该表演无须支付对价，表演者不因表演而获得报酬。其中，“营利目的”的排除是2020年《著作权法》修改时的新增要件，修改原因是为防止变相实现营利目的，以免费表演为名吸引观众，进而通过收取广告费等方式获取利益。这一修改契合平台经济时代的特点，优质内容服务的获利来源并不完全依赖用户提供直接对价，而是通过累积“粉丝量”“播放量”“用户量”等新型指标，以广告等方式实现流量变现。AI系统具备按照作词、编曲进行表演的能力，其对作品的使用行为并不符合“免费表演”的条件。理由如下：首先，营利目的无法排除，AI合成音乐本质上是一种商业行为，意图通过提供服务或者优化功能实现获利，即便没有直接支付对价的买卖行为，此类行为的商业性质也不难窥探。其次，不符合双向免费的要件，通过AI表演歌曲的行为，听众与表演者之间即便不存在直接的对价交换，表演方仍可以通过提高听众数量、播放量等平台经济模式获利，故双向免费难以成立。如短视频平台哔哩哔哩上关于“AI孙燕姿”翻唱的视频，点击总量高达数千万次；在短视频平台抖音上，“AI孙燕姿”的话题视频点击量也达到数千万次。与这些高点击量相对应的，是平台和用户可观的流量收益。最后，免费表演只针对已发表作品，AI表演的如果是尚未发表的作品，即使是免费的，也应当获得著作权人的许可，否则难以主张合理使用作为抗辩理由。虽然AI合成音乐中使用的多为已发表的音乐作品，但结合前述要件的分析，仍然不符合免费使用的条件。

（三）AI合成音乐规范授权的困境

1.音乐作品和录音制品的权利结构复杂

在AI合成音乐的场景下，音乐作品著作权人、表演者、录音制作者之间的利益关系十分复杂。表演者表演的内容主要是著作权人的作品，录音制作者录制的对象是表演者的表演，因此在授权使用时涉及复杂的权利结构。围绕音乐作品涉及到复制权、表演权、信息网络传播权以及广播权，围绕表演还涉及表演者权。但是表演者权又分为多项子权利，包括许可录制表演、复制已经录制的表演、传播或者广播表演的权利，围绕录音制品则产生了录音制作者权及其子权利，包括许可他人复制、发行、传播录音制品。行为的交错及技术的融合使得权利之间的界限逐渐模糊。笔者曾对技术变革中“广播权”与“信息网络传播权”的交叉重叠问题进行梳理，并提出避免再走技术立法主义的道路，以免落入“技术—修法”的怪圈，并总结出“一个传播终端、六类传播行为、三种法律定性”的复杂局面。在著作权法视野中，在AI技术对表演、录音等行为产生主体淡化、方式简化、流程扁平化的现实环境下，这种复杂的权利构造和保护体系的交叉重叠并没有得到根本性的扭转。因此，权利结构的复杂化，是音乐类生成式AI服务中授权问题难以规范化的一个原因。

2.法定许可与集体管理机制衔接不畅

按照前文分析，AI合成音乐中对受版权保护的歌曲的使用应当获得授权，但在规范授权问题上面临如下困境。按照我国《著作权法》的规定，音乐作品授权有两种途径，一是集体管理组织授权，二是权利人自行授权。在集体管理授权方式中，存在的障碍有以下几个方面。其一，经济成本高昂。完成授权是一个由使用者到授权者的单向链条，使用者提出授权请求，授权者按照规定进行授权，使用者支付报酬，授权者将报酬转付著作权人。在这个链条中，使用者面临的困难是请求授权的范围无法确定，AI使用作品作为训练数据的量级是非常规的，为了保证训练数据的全面性和多样性，AI服务提供者只能在数量上选择大规模批量授权，在权利范围上选择完全授权，这势必造成AI服务提供者须支付高昂的经济成本。同样，对于集体管理组织而言，如此海量的授权规模使其无法确定授权范围、使用方式以及付酬标准。其二，集体管理组织方案的作用不断降低。在AI、区块链等技术的应用下，著作权集体管理组织的功能被替代逐步成为事实。对于这一点，中国版权保护中心与蚂蚁集团共建“数字版权链（DCI体系3.0）”，以期实现“数字内容的版权资产锚定，让版权权利流转全链路可记录、可验证、可追溯、可审计，从而更好地服务于版权权属确认、授权结算、维权保护”等环节。这一实践也从侧面印证了变革著作权管理体系的迫切需求。

就寻求著作权人自行授权而言，在集体管理制度发展的过程中，寻求权利人的授权在理论上可行，现实中却难以实现，一个主要原因是著作权人授权的方式存在版权流通的信息差。在海量的作品中，找到心仪的授权对象，与著作权人建立联系，并且通过协商达成许可协议，这是一个漫长复杂且带有不确定性的过程，其中的信息搜寻成本异常高昂。也正是因为未纳入集体管理的作品在流通过程遭遇了授权阻碍，才有学者频频呼吁建立延伸性集体管理制度，以满足数字化利用对作品授权高效性的需求。

（四）AI合成音乐参与者侵权抗辩的困境

1.AI合成音乐制作者的版权注意义务扩大化

前已述及，AI合成音乐生成环节的多个行为无法主张著作权的例外与限制条款得到豁免。从AI服务提供者到AI使用者，在合成音乐的行为链条中，各方均难以主张其不负有防止侵犯著作权的注意义务。在平台端，立法明确了提供AI服务不应侵犯他人知识产权，故AI服务提供者负有更高的著作权注意义务。《生成式人工智能服务管理暂行办法》对提供AI服务和开展模型训练作出不得侵害他人知识产权的规定。在用户端，如果上传受著作权保护的歌曲，对其进行智能编辑，制作翻唱歌曲，但是并未将歌曲发布至网络，仅仅是用于个人欣赏，则不会存在侵权风险。但是，这是理论上个人用户的使用情况，然而更贴近实际的情况是AI音乐制作者恰好可能是以普通用户的外观活动在网络空间的侵权人，利用合成软件制作大量AI翻唱音乐，投放到各类音乐平台或者短视频平台，以获取流量收益。对于这类个人使用者，在主观上，应当认为其对行为的预期、性质以及后果均有全面的认识。在这种情形下，个人使用的数量、方式和目的都超出了一般公众正常使用的范围，难以主张其不负有著作权注意义务，主观上应当认定为存在过错。

2.AI合成音乐传播者适用“避风港”规则的阻碍

AI合成音乐最终将通过网络传播并且存在侵权风险，因此引出网络服务提供者（平台）在传播AI合成音乐时被控侵害信息网络传播侵权的责任豁免问题，即传播AI合成音乐的平台能否通过“避风港”规则豁免责任。我国的“避风港”规则是借鉴国外制度的产物。《信息网络传播权保护条例》就网络服务提供者满足相应条件时可以不承担侵权损害赔偿责任的规定，被称为“避风港”规则或者“通知—删除”规则。该规则中的“通知”是指权利人发出合格侵权通知；“删除”是指网络服务提供者收到前述通知后及时采取包括“删除”在内的必要措施，避免损害进一步扩大，在网络服务提供者没有过错的情形下，可以免除其损害赔偿责任。实践中，“通知—删除”规则的适用引发较多争议。

首先，“有效通知”的认定，作为对权利人的要求，事实上的判定主体是平台，具体何为有效，缺乏可操作的标准。虽然《信息网络传播权保护条例》第14条对通知的有效要件作了规定，司法实践认为只要提供的信息足以使网络服务提供者准确定位涉嫌侵权内容，即可以构成有效通知。

其次，“必要措施”的内涵不明确。这是对网络服务提供者收到通知后应当采取措施的要求，即“屏蔽”“断开链接”“删除”等必要措施。AI合成音乐传播者的“必要措施”义务并不是一个清晰的范围。按照AI技术的应用，传播AI合成音乐的平台会被要求重点监管，当其收到权利人的通知后，应该及时采取必要措施，否则可能承担侵权责任。平台主张无法采取事前过滤等必要措施的观点将难以成立，理由如下：第一，AI合成音乐带有显著的标识。《网络安全标准实践指南——生成式人工智能服务内容标识方法》（以下简称《AIGC标识方法》）对AI生成内容的标注规范作出了规定。按照该规定，AI合成音乐应带有明确的标识信息，以提示其由AI生成，制作音频不仅应当在生成的内容中添加隐式水印，而且在文件元数据中也应当添加扩展字段作为标识信息，10秒以上的音频必须保持有完整标识信息。按照该标识方法，至少在传播链条中，AI生成的歌曲从内容上将显著区别于其他传播内容，AI合成音乐将具有较强的识别性。第二，网络服务提供者可能被要求采取事前必要措施。按照上述录音文件的标识方式，网络服务提供者有能力对带有标识的内容进行事前过滤，这在客观上已经是可行的。传播者无法再主张其对AI合成音乐传播事实不知情，不得消极采取行动，否则不能豁免其侵权责任。

四、AI合成音乐的著作权风险化解

（一）AI合成音乐中“表演”行为的规范回应

1.AI表演行为的著作权法定性

AI表演中的“表演”和“表演者”究竟应该如何定性？我国著作权制度仅有关于表演者和表演权的规定，并没有专门对“表演”进行界定。立法参与者认为，“表演是指演奏乐曲等直接或借助技术设备以声音、表情、动作公开再现作品的行为”。对此需要进一步理解。一是“借助技术设备”的内涵和外延如何确定。从内涵上，借助技术设备是辅助性的借助还是允许是替代性的借助：辅助性的借助中技术设备不发挥决定性作用，其中行为人的主体作用明显强于技术设备；替代性的借助则完全依托技术设备，其中行为人的主体作用弱于技术设备，主体对技术设备只起到提示作用。从传统的视角来看，前者似乎是当前实务界更容易接受的一种理解，因为这正是AI创作对自然人中心主义提出的严峻挑战——人的主体性如何得到保障的问题，因而这种保守的理解或许在过去具有一定的合理性。法律的理解不应超出一般人对社会生活的客观经验，但是从当前以及面向未来的视角，在对表演行为的规范评价中，不得不面对自然人主体性的弱化以及技术设备的替代性趋势。从外延上，AI应当属于技术设备的一种，但是这种技术设备又不完全等同于“音响”“麦克风”“乐器”等不能自主完成表演的工具意义上的技术设备，因为其自身具有脱离主体完成表演的功能。二是据此可以认为，表演是对文学艺术作品公开再现的一种方式，AI表演只要能够客观上实现这一效果，将其理解为著作权法意义上的表演也应当成立。因此，对于AI合成音乐中的“AI表演”，可以在法律评价上将其定性为利用AI程序通过演唱或者演奏方式再现音乐作品的行为，进而将其纳入著作权法的调整范围之内。需要强调的是，对AI表演中的表演还需要作一个广义理解，文义解释上虽然将其表述为表演，但是AI表演实则包含了著作权法意义上“表演、录制”行为（录制问题下文详述），广义上的AI表演中的表演行为、录制行为分别指向不同的权利对象或者客体，应当单独分析。

2.AI表演规制路径的反思

首先，当AI表演被定性为著作权法意义上的表演后，随即应解决的问题是完成表演的主体是谁？换言之，谁会享有“表演者权”？有观点认为，“在目标表演者和录制者中，只有目标表演者才能成为AI表演上‘表演者权’的权利人”。无论是从立法论视角为目标表演者另设“表演者权”，还是从解释论视角将目标表演者的表演者权的控制范围延伸至AI表演，该观点的意图都是将“AI表演”纳入表演者权的客体或者对象，权利人就是目标表演者（例如孙燕姿）。值得疑问的是，无论是从历史上还是法理上，表演者权产生的基础都是表演者自己实施了“表演”行为，但在AI表演中，目标歌手没有任何参与，甚至都不知道他人制作了AI表演。也就是说，目标歌手在AI表演中没有任何投入和付出，那么其针对AI表演享有表演者权的事实基础、理论基础和逻辑基础在哪里？

其次，对于AI表演所产生的录音制品如何确定权利归属，上述研究认为，“为了回应AI表演产业化的制度需求，应当在AI表演的新录音上设立录制者权”“新录音与传统录音之间的差别在于录制过程中是否使用了AI软件，而非录音成果的表现形式，将传统的录制者权扩大至AI表演的录音之上，并无理论上的障碍”。本文认为，现有制度完全可以适用于此种情形，因此无需“新设录制者权”，理由如下：法律对于录音制品的制作并未限制技术手段，因此使用AI软件制作的录音制品如果符合条件也可以直接被认定为录音制品，也就是前述观点所认为的“将传统的录制者权扩大至AI表演的录音之上，并无理论上的障碍”。这样的话，将使用AI软件制作的录音制品认定为现行著作权法意义上的录音制品就是顺理成章地适用现有制度，而并非“在AI表演的新录音上设立录制者权”。

3.AI表演规制路径的修正

本文认为，AI表演不应纳入目标表演者的表演者权的客体范围。第一，不符合表演者主体的自然人主义。前文述及，从表演者的国际条约、国际立法和国内立法来看，对于表演者均坚持自然人主义，如果在表演者权上突破了对邻接权的自然人主体要求，将导致著作权自然人中心主义与邻接权主体的体系内部出现割裂。第二，目标表演者缺乏在AI表演上享有表演者权的事实基础和法理依据，应将AI表演与对AI表演的录制一体评价，使录制行为吸纳表演行为。从历史上看，表演者权产生于录制技术的快速发展，正是由于表演者的表演能够被记录于载体之上，才有了表演者权保护的问题，易言之，表演者权是通过表演的载体得以实现的。第三，被覆盖的表演者对AI表演的歌曲也不能享有表演者权，因为在事实上被覆盖的表演者同样没有在AI表演上投入任何劳动，他所发挥的作用仅仅是作为被替换音色的目标，供目标表演者能够实现音色的准确匹配和替换。

以上是从AI表演中产生的新表演的角度做出的考量。从被使用的旧表演的角度而言，应当对原始表演者的权利作扩大解释，以应对AI对原始表演进行超出社会公共利益范围的无序使用。为了应对AI音乐合成技术对表演者权利的冲击，避免原始表演者同其表演之间的联系被割裂，《著作权法》第39条第1款第1项、第2项应该被解释为具有以下法律意涵。

第一，表明表演者身份的权利不仅包括正向署名，也应当包括反向署名。反向署名是指未经许可，不得在可能引起公众误认的利用技术实施的表演及其录制品上署名，比如“AI孙燕姿”“AI周杰伦”等署名方式不应随意使用，因为“AI孙燕姿”“AI周杰伦”应当是其本人或者授权使用者等特定主体可以使用的署名方式。又如歌手陈珊妮正式发行了AI歌曲，由自己的声音训练的AI演唱，她署名“陈珊妮”或者“AI陈珊妮”是合法的，也在作品与目标歌手之间建立起可信任的人身联系。因此，对于合法使用与非法使用应当进行区分。这是对音乐市场秩序的基本保障和对公众知情权的保障，因为听众有权知道哪些AI音乐是得到歌手授权的，哪些是没有得到授权的。对目标歌手本人而言，这也是其精神权利的重要保障。

第二，保护表演形象不受歪曲的范围，不仅包括对表演者原表演风格的保持，还应当包括通过计算机程序使表演者改变或失去原有风格的行为。对于表演者录制的录音制品，未经许可，他人也不得篡改声音形象。

通过对《著作权法》第39条第1款第1项、第2项的扩大解释，在解释论的范围内降低AI对表演者权制度的影响，以现有制度作为表演者应对AI表演的法律保障，以增强法律的适应性。

（二）AI合成音乐的合理使用豁免

1.合理使用扩张应当采用的路径

我国《著作权法》中的合理使用制度源于《保护文学和艺术作品伯尔尼公约》第9条第2款关于“三步检验法”的内容。2013年《著作权法实施条例》第21条中规定的合理使用制度，被视为对“三步检验法”的延续，但限定适用依据为“依照著作权法有关规定”。这一封闭性规定在实践中引发诸多适用争议，并在理论上引起了较多讨论。于是2020年《著作权法》修法将封闭式规定修改为“列举+兜底”的半开放式规定，增加了“法律、行政法规规定的其他情形”作为兜底条款，并且吸纳了“三步检验法”的部分规定。于是围绕兜底条款应当进行解释性适用还是立法性适用又产生了争论：有观点认为应当坚持立法的明确性和可预期性，减少法院自由裁量的空间；也有观点认为按照促进技术创新和商业发展的司法政策，法院仍然可以根据个案突破对权利限制的限制性规定。本文赞同前一种观点，按照该兜底条款的立法用语，尤其当AI等新技术对合理使用不断形成挑战的当下，突破现有立法的弊端在于对市场主体的行为预期造成很大的不确定性，个案的结果可能影响一个行业的走向，对AI产业的发展将难以起到促进作用。在立法论视角下，除了笔者曾提出对《著作权法》第24条的修法路径，还有一条路径可供选择，即通过AI专门立法，对合理使用问题进行规定。

2.通过AI专门立法对作品使用问题作出规定

世界知识产权组织（WIPO）《2019年AI技术趋势报告》指出，世界上仅有少数国家对AI生成内容的法律属性进行了立法规定，比如英国。大多数国家还没有对AI进行立法规制，国际组织也没有出台关于AI法律问题的公约或条约，这使得AI的相关法律制度基本属于空白状态。历时近5年，多数国家在酝酿或加速推动AI立法。对于版权问题，欧盟议会推出首部《人工智能法案》（The AI Act），规定用于生成艺术、音乐和其他内容的生成基础AI模型（如ChatGPT）将受到严格的披露义务的约束。此类模型和生成内容的提供者必须披露内容是由AI而不是人类生成的，训练和设计其模型以防止生成非法内容，并发布有关使用受版权法保护的训练数据的信息。

2023年8月，美国版权局发布了一份关于版权和AI的调查通知，该通知的内容是围绕使用生成式AI平台而产生的大量版权问题开展调查，这些问题包括使用受版权保护的作品训练AI模型的侵权责任以及人类作者资格要求，其中也涉及合理使用问题。美国版权局承认在使用受版权保护的内容训练AI时，关于潜在侵权责任问题存在分歧。除了就训练数据集来源的侵权责任提出意见外，美国版权局还希望获得关于可行的报酬制度信息，以补偿其作品被用于此类训练数据集的艺术家。美国版权局还就AI系统生成模仿特定艺术家的声音、肖像或风格的作品所涉及的公开权和不公平竞争法以及国际条约征求公众意见。可见各国在推进立法的过程中均在正面回应AI与版权的冲突问题。

我国在AI立法领域已迈出了步伐，针对生成式AI行业，《生成式人工智能服务管理暂行办法》落地实施，其中第4条、第7条虽然涉及生成内容和模型训练的知识产权问题，但也只是作出了较为原则性的规定，整体上属于保守型立法，尤其对于受著作权保护的内容的训练使用，以及生成的内容可能涉及侵权、应当在不同利益主体之间做出衡量等争论较大的问题，只是作出反对侵权的模糊表态，在实践中缺乏可操作性。未来在AI专门立法完善过程中，建议增设著作权问题专门条款，明确生成式AI服务使用著作权材料的内容范围和行为方式。在内容上，建议包括：作品、表演和录音录像制品等著作权法保护的客体。在行为上，建议包括：满足模型训练的复制、提供服务不可避免的表演和传播。

（三）AI合成音乐的法定许可保障

1.AI制作录音制品纳入法定许可范围

AI制作录音制品应当纳入法定许可范围的理由是：第一，录音制品是音乐作品及表演的载体，是音乐著作权人和表演者控制权利的最后手段。著作权人及邻接权人因AI创作的合理使用所让渡的权利，在法定许可环节应当予以同等程度的平衡，以使权利的让渡与合理保护之间的取舍符合公平原则。第二，控制了录音制品的制作行为实则控制了音乐作品和表演的传播载体。AI合成音乐过程中，最终呈现在网络空间的主要是以录音制品形式存在的歌曲，而在音乐作品和表演难以控制的情况下，从输出端控制传播载体，才能使音乐作品、表演者和录音制作者的权利不至于失去最后的依托。第三，通过法定许可制度的调整，赋予音乐作品权利人、表演者、录音制作者维权的能力，以构建起清晰的权责关系，为权利人寻找侵权人的困境设置突破口。第四，制度框架下放开智能服务对音乐作品及录制品的利用，有利于促进音乐作品的传播，在智能技术频繁更新换代的背景下，音乐作品以录音制品为载体的传播潮流势不可挡，只可疏解，不可封堵，否则将导致权利溺水于封堵的围墙之下。

2.制定AI使用录音制品的付酬标准

付酬标准是许可制度之“车”落地执行的“两轮”，纵有完善的法律规定，如果实施标准缺位，终究无法真正惠及相关权利主体。中国音乐作品著作权人的广播获酬权从呼吁广播付费到进入立法再到付诸实践，耗时近20年的历程就是一个例证。我国1990年《著作权法》未对音乐权利人的广播权提供保护，其中规定广播电台、电视台以“播放已经出版的录音制品”方式使用音乐作品，既无须获得音乐创作者许可，也无须付酬。2001年《著作权法》第一次全面修改后，其第43条规定：“广播电台、电视台播放已经出版的录音制品，可以不经著作权人许可，但应当支付报酬。当事人另有约定的除外。具体办法由国务院规定。”2005年底，原国务院法制办公室正式启动广播权付酬标准的起草工作。2009年11月10日国务院颁布的《广播电台电视台播放录音制品支付报酬暂行办法》第4条规定，中国音乐著作权协会（以下简称音著协）与广播电台、电视台才有了协商支付报酬的具体标准。截至2022年底，音著协共与130多家电台、电视台签署了音乐作品付酬协议。

音乐作品广播获酬权发展的艰辛历程的启示是，在将AI制作录音制品纳入法定许可范围的同时，应同步制定AI使用录音制品的专门付酬标准。我国及国外均有就专门行业制定录音制品许可标准的实践，AI作为一种完全改变了录音制品使用方式的行业，具备单独制定许可付酬标准的条件。国内方面，《录音法定许可付酬标准暂行规定》对录音制品的法定许可付酬问题作出一般性规定。在具体行业方面，有《广播电台电视台播放录音制品支付报酬暂行办法》专门针对广播电台、电视台等广播行为使用录音制品的付酬标准。此外，直播行业也开启了制定专门许可费率的尝试。为促进互联网直播产业健康发展，2021年12月21日，中国音像著作权集体管理协会和中国音像与数字出版协会共同启动了直播中使用录音制品获酬权的费率协商工作，并已形成初步标准。录音制品使用费的收取标准应由著作权集体管理组织、音乐作品著作权人代表、表演者代表、录音制作者代表以及生成式AI服务提供者代表协商确定，并由国家版权职能部门牵头建立一个协商沟通的稳定机制。这是在现有的法律规定下的一个务实且有效的解决途径。英国在AI版权治理的路线中，仍然考虑将行业力量放在优先位置，以促成双方的妥协和让步，避免立法平衡的失败对行业造成负面影响。

（四）完善音乐著作权集体管理机制

根据《著作权集体管理条例》第9条的规定，中国著作权集体管理组织的设立采用的是行政许可模式，即由国务院著作权管理部门决定是否批准设立申请。同时，根据该条例第7条第2项关于新设管理组织的规定，新的集体管理组织设立“不与已经依法登记的著作权集体管理组织的业务范围交叉、重合”，即同一业务范围内，只允许存在一家集体管理组织，由此确立了音乐著作权集体管理组织的垄断合法性。横向对比世界各发达音乐市场的集体管理制度可以发现，我国著作权集体管理制度的发展水平与世界音乐版权大国还有较大差距。从数量看，美国音乐著作权管理市场是鼓励竞争的。美国传统音乐市场上有三家音乐集体管理组织，包括美国作曲家、作家和出版商协会（以下简称ASCAP）、美国广播音乐协会（以下简称BMI）和欧洲戏剧作家和作曲家协会（SESAC），2013年又成立了一家名为“全球音乐版权”（GMR）的集体管理组织。从许可费用规模看，美国音乐著作权集体管理市场活跃度较高。以2022年为例，音著协2022年音乐作品授权费用收入4.17亿元，相较国际同类组织存在巨大差距。BMI在截至2022年6月30日的财年中，创造了破纪录的收入15.73亿美元，词曲作者、作曲家和出版商获得的收入高达14.71亿美元，连续第7年成为世界上所有音乐版权组织中公开演出收入和版税分配最高的组织。另一管理组织ASCAP的许可费用也达15.22亿美元。单BMI的收益总和已是我国的24倍多，可见，竞争性集体管理组织与垄断性集体管理组织相比，往往更具有创新和提高工作效率的动力。

因此，有必要在保持非营利性集体管理组织设立要求不变的基础上，为营利性集体管理组织的设立提供法律依据和条件。以下方案可资考虑：第一，修改《著作权集体管理条例》第7条关于“（二）不与已经依法登记的著作权集体管理组织的业务范围交叉、重合”的规定。该条事实上确立了著作权集体管理组织的唯一性，从法律上否定了著作权集体管理主体多元化的可能性。第二，设立著作权集体管理（AI）联盟，吸纳地方著作权登记平台、民营音乐著作权交易平台加入。第三，下放集体管理权利，允许平台行使法定许可授权，以及追踪和收转使用报酬。第四，制定营利性集体管理成员活动规范，加强对平台的集体管理活动的监督。第五，推动音乐著作权集体管理模式的新技术应用。采用区块链技术获得音乐作品权属证据已在司法实践中得到承认，中国数字版权链——中国数字版权唯一标识（DCI）标准联盟链体系应当在音乐行业中加快普及和应用，为音乐录音制品打上可供确权、交易和追踪的数字标识。