当前，人工智能（AI）技术正以空前速度重塑音乐产业的创作、生产与传播逻辑，既为艺术创新注入强劲动能，也给版权保护、行业治理乃至文化安全带来挑战。其中，未经权利人授权，擅自利用 AI技术生成、上传、传播“AI翻唱”“AI歌手”“AI仿唱”等内容的现象尤为突出。此类看似技术创新的“小尝试”，实则对音乐产业、版权秩序、平台治理及文化安全均造成了冲击。
近日，第33期E法论坛暨第29期E法数字音乐论坛在北京举行。来自高校、行业协会及音乐平台的代表围绕 AI翻唱的版权规范问题展开研讨。与会各方均认为，治理 AI翻唱不应简单禁止 AI音乐，而应构建面向 AI时代的新型音乐版权治理机制——训练数据须有合法来源、声音克隆须经授权同意、生成内容须明确标识、平台分发须承担责任、商业收益须合理回流。
新业态机遇与挑战并存
AI技术的迅猛发展，在创作、传播及产业运营等多个环节为音乐产业注入了积极动能。然而，不容忽视的是，未经授权的 AI翻唱等行为正对这一产业造成不容小觑的负面影响。
中国传媒大学教授、博士生导师李小莹表示，AI翻唱不只是增加一种内容形态，而是正在改变音乐传播结构。以往，数字音乐平台的内容传播主要依赖正版曲库、专业音乐制作、用户搜索和平台推荐。AI翻唱出现后，音乐内容的供给端发生变化：大量用户、营销账号、MCN机构甚至自动化工具，都可以低成本生产与知名歌手、热门歌曲高度相关的内容。这会改变平台上的音乐竞争逻辑。
“传统音乐作品需要经历创作、录制、宣发、授权、平台上架和用户传播等环节，成本较高、周期较长。AI翻唱则可以直接借用热门歌曲、知名歌手声线和平台流量标签，以‘AI某某歌手翻唱’‘某某声音演唱热门歌’等形式进入传播系统。它不是从零开始积累作品价值，而是寄生在已有作品和已有艺人影响力之上。”李小莹认为，AI翻唱的核心问题不是“多了一些歌”，而是用低成本仿制内容占用正版内容的传播空间。当平台推荐机制无法区分正版内容、授权 AI内容、未授权 AI翻唱内容时，真正投入成本的原创作品可能被大量低成本内容稀释。
“应当肯定的是，人工智能技术对音乐产业具有积极的推动作用。例如，其可应用于辅助作曲与编曲、智能混音、声音修复、风格实验、音乐教育、虚拟演出以及民族音乐的数字化保护等多个领域。然而，AI翻唱行为则涉及多方面的版权问题，需引起高度重视。”著名青年作曲家、中央戏剧学院歌剧系教师巩子晗认为。
以 AI翻唱涉及的声音克隆为例，巩子晗表示，这不是普通音色模仿，而是对人格和职业身份的复制。歌手的声音并不只是一个物理音色，而是长期训练、演唱习惯、情感表达、咬字方式、审美风格和市场识别度共同形成的职业资产。AI克隆某位歌手声音，本质上是在复制其职业身份的一部分。很多人会以为“声音不像照片，不是肖像”，所以可以随便模仿。但从音乐专业角度看，声线是歌手最核心的识别标志之一。尤其是流行音乐产业，歌手的音色、唱腔、气声、转音、咬字和情绪表达，往往就是其商业价值所在。如果可以未经同意用 AI生成“某某歌手演唱任何歌曲”，就等于剥夺了歌手对自身声音形象和职业边界的控制。
构建全方位治理体系
论坛上，与会嘉宾围绕如何规范AI音乐版权秩序、防范未经授权的 AI翻唱乱象展开了热烈讨论。
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提出，AI训练是否可以适用合理使用，在国内外都有争议。不能把所有AI训练都认定为侵权，也不能把所有AI训练都纳入合理使用，应当根据以下几个因素综合判断：是否为商业性训练、是否使用完整作品或核心表达、是否绕过平台技术保护措施、是否保留训练数据和日志、输出结果是否可识别地再现原作品、是否对原作品市场形成替代、是否建立授权和退出机制以及是否建立收益分配机制等。
“对于音乐领域而言，由于作品表达高度集中、旋律和声线识别度强、市场替代性明显，应比一般文本训练采取更谨慎标准。尤其是直接生成‘某歌手唱某热门歌’的 AI翻唱，很难说只是抽象学习，而是明显利用了作品和声音的市场价值。”熊文聪表示。
李小莹提出，规范 AI翻唱版权秩序，应当建立完善的 AI音乐平台传播治理规则，具体包括：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；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；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翻唱内容的账号、MCN机构或技术服务商建立黑名单机制等。
巩子晗则认为，技术治理应成为AI翻唱版权治理的一部分，AI音乐治理不能只靠法律诉讼，也要靠技术规则，具体包括：建立 AI音乐内容识别系统，对 AI生成音乐、AI翻唱、AI声音克隆等进行检测；建立音频水印和数字指纹制度，让 AI生成内容在传播链条中可识别、可追踪、可举证；要求平台保留生成日志，包括使用的模型版本、输入提示、参考音频、输出时间、上传账号和传播路径；建立歌手声线保护库。经本人或权利机构授权后，将重点歌手、配音演员、音乐人声音特征纳入保护库，用于检测未授权克隆和仿唱；建立合规训练数据集。鼓励唱片公司、音乐平台、集体管理组织和技术企业合作，形成授权数据池，让AI音乐开发者可以合法使用数据，而不是依赖灰色抓取等。
与会嘉宾一致认为，规范 AI音乐版权秩序，防范未授权 AI翻唱乱象，不是某一方的责任，而是政府监管部门、行业协会、平台企业、技术开发者、音乐人及法律界的共同责任。需要各方协同发力、多措并举，构建“法律约束、监管引导、行业自律、技术赋能、权益保障”的全方位治理体系。