吴汉东：AI翻唱须入法治轨道

近期，一位名为“苏娜”的神秘歌手在短视频平台悄然走红。她翻唱李谷一的《乡恋》、郭兰英的《英雄赞歌》，音色神似原唱却又说不出哪里不同，直到专业人士点破，这位“歌手”大概率根本不存在。她的名字是AI音乐软件Suno的谐音，她的“演唱”没有气口、没有呼吸，是算法的产物。无独有偶，2025年“AI方大同”复刻“方氏转音”翻唱《珠玉》刷屏，方大同厂牌赋音乐随即声明：未经授权严禁生成AI方大同内容；2026年某博主用AI技术使用Beyoncé声线重唱邓紫棋《泡沫》，在短视频平台走红，后因同时触碰原曲改编权与被模仿者声音权益，在粉丝投诉后下架。

这些看似新奇的技术景观背后，是一个严肃的法律命题。生成式人工智能正在以“创新”之名，行侵权之实，并且直接冲击中国数字音乐产业历经十年艰辛才建立的正版化根基。AI翻唱，必须尽快纳入法治轨道。

侵权换上“科技外衣”，法律定性不容含糊

AI对音乐产业的冲击，早已超出“复制盗版”的传统范畴，呈现出全链条、系统性侵权的特征。从AI翻唱的技术流程看，“输入端”数据训练与“输出端”内容生成相对分离，侵权行为随之分布于两个环节，而每一环都有明确的法律评价。

在输入端，AI音乐大模型的训练需要海量音乐数据“投喂”，侵权隐患集中于著作权领域。我国《著作权法》并未就AI训练数据设立专门豁免规则，未经授权抓取网络音乐作品用于模型训练，可能触犯复制权，将录音制品拆解提取音频特征，可能侵犯录音制作者权，大规模采集表演者的声音素材，还可能对表演者权构成初始侵蚀。

这一判断正在获得国际司法的印证。德国慕尼黑法院2025年11月在GEMA诉OpenAI案中作出里程碑式裁决，大模型训练阶段对歌词的“记忆”构成复制，输出阶段的“还原”构成侵权，“先授权、后训练”由此成为明确规则。美国三大唱片公司对Suno、Udio的诉讼尚在审理，但全球司法的趋同信号已然清晰，训练数据不是想拿就能拿的“免费午餐”。

在输出端，侵权风险随内容生成与传播集中爆发，呈现出“一行为多侵权”的复杂格局。

其一，“洗歌”大肆泛滥。所谓“洗歌”，是通过变声变速、旋律重组、和弦替换、配器更换、歌词替换、结构调整等手段，让侵权作品“看起来不像原曲”，核心创作要素却照单全收。坊间流传的“不超过8小节就不侵权”纯属误区。著作权保护的是独创性表达，而非篇幅比例，若行为人以“洗歌”为业、重复侵权，即便相似度不高，也应认定侵权。

其二，AI翻唱成品侵害多重权益。未经许可使用原作品的旋律、歌词生成新的音频版本，侵犯词曲著作权中的复制权和改编权，参照或复制原版录音的编曲、混音方案，损害录音制作者权益，AI声音替代原表演者的表演，还侵害表演者权。

其三，声音克隆突破人格权边界。如今仅需1至3秒音频样本即可完成高质量声音建模，配音演员、奥运冠军、影视明星的声音被批量盗用。《民法典》第1023条已明确声音参照肖像权保护，北京互联网法院全国首例AI声音侵权案判决被告赔偿25万元并赔礼道歉。对录音制品的授权，不等于对声音AI化的授权，未经许可使用自然人的声音训练语料、模仿其音色语调生成可识别合成人声，构成对声音权益的侵害，这一裁判规则必须成为行业常识。

其四，平台导流放大侵权后果。网络平台大量热门视频用正版歌曲做背景音乐，官方“听全曲”链接指向的却是洗歌仿版，形成“正版引流、盗版获利”的畸形闭环，将个别侵权升级为平台层面的系统性侵权激励。

十年正版化成果，经不起“野蛮生长”的透支

中国数字音乐产业用十年时间，从全球第14位攀升至第5位，完成了从“盗版重灾区”到“音乐消费大国”的历史性跨越。这一成果来之不易，如今却面临被AI侵权模式系统性瓦解的风险。

以“免费听歌+广告变现”模式为例，在这种商业激励结构下，音乐内容本身不必成为付费理由，只需足够多、足够吸引人，能够留住用户、产生广告收益即可。版权的重要性在平台算法中被显著弱化，于是一个荒诞的利益闭环就此形成。原创方提供核心旋律与创意，却因被“洗歌”拿不到一分钱版税，盗版方零成本剽窃、蹭热度博流量，平台用海量免费侵权内容填充曲库，坐收广告与会员之利，合规平台真金白银购买的版权被大量分流。而多数用户至今不知道，自己循环播放的“宝藏歌曲”，原作者从未听说过。

更严峻的是产业生态的“咽喉化”困境。头部短视频平台已成为几乎所有音乐宣发绕不开的流量入口，版权方和音乐人一旦公开挑战平台的盗版逻辑，便担心遭到限流报复，最终被迫沉默。这种沉默，是行业对流量霸权的无奈妥协，更是市场机制失灵的明确信号。当维权意味着自我放逐，版权秩序便已岌岌可危。

治理困境是真实的，但绝不是无解的

平心而论，AI音乐版权治理确有难处。训练过程发生在企业内部，权利人举证困难，AI公司以“技术黑箱”抗辩，模型是否“存储”原始数据难以查证，侵权账号“投诉、下架、再上传”的死循环让执行举步维艰，单个案件赔偿额常常抵不上维权成本。

然而，困境不能成为放任的理由。值得注意的信号是，《人工智能生成合成内容标识办法》已于2025年9月施行，标识AI生成内容成为法定义务，国家版权局明确提出构建适应AI技术的版权规则体系。美国法院责令OpenAI提交2000万条用户日志，证明“技术黑箱”并非司法不可穿透。音频指纹、声纹识别等过滤技术日益成熟，平台所谓"技术不能"的抗辩空间正被大幅压缩。治理的工具箱并不空，关键是有没有动真格的决心。事实上，“合理使用”抗辩在AI翻唱场景下也难以成立。从输入端的海量数据投喂到输出端的商业变现，商业目的贯彻始终，与合理使用制度公益性使用的预设存在根本冲突。

源头治理加过程规制，打出全链条治理组合拳

破解AI音乐侵权困局，需要立法、司法、平台、行业协同发力，构建“源头治理+过程规制”的双重合规路径。

立法要加快补位。应尽快明确AI训练数据的版权规则，商业性模型训练原则上须取得授权，合理使用的边界可参考国际经验限定于非营利科研等例外情形，并可探索“法定许可+报酬”的过渡安排。声音权益保护也需专门立法细化，明确侵权认定标准与举证责任分配，并探索声音权集体管理机制，回应人格权“单独授权、明确同意”的刚性要求。效率优先绝不能成为稀释人格权保护强度的理由。

司法要树立标杆。应发布AI音乐版权指导性案例，统一裁判尺度，推行训练数据侵权的举证责任倒置，由AI公司自证数据来源合法，对恶意、大规模AI侵权探索适用惩罚性赔偿，善用区块链存证、技术调查官等机制破解取证难题。判赔金额必须让侵权者“疼”，否则规则只是纸面宣示。

平台必须压实主体责任。“技术中立”不能成为免责金牌。当平台主动提供翻唱工具、以流量激励引导用户生成侵权内容、参与收益分成时，其角色早已从“通道”变为“共谋”。《民法典》第1197条的“知道或应当知道”应从严把握，同类平台已部署有效过滤机制而涉案平台未采取的，即应认定"应知"。平台还应落实强制标识与水印制度，建立分级分类审核、音频指纹比对、声线保护库和黑名单共享机制，严禁将正版流量导向盗版内容。

行业与国际经验亦可借力。德国GEMA“输入训练许可+输出商业化报酬”模式、北欧集体管理组织三阶段授权、环球音乐与英伟达“将艺术家放在首位”的合作路径，都证明技术创新与版权保护并非零和博弈。中国应积极参与WIPO多边谈判，同时推动集体许可、授权数据池等制度落地，让合规者获益、让侵权者出局。

结语

AI技术本身是中性的。它可以是编曲混音、音频修复的创作利器，歌手陈珊妮用“AI陈珊妮”演唱新歌，是艺术家对自身声音的自主运用。它也可以是批量生产盗版、克隆人格标识的牟利工具，未经授权的“AI翻唱”，寄生在他人作品与艺人的市场价值之上，是低成本、大规模的权益套现。

二十年前的盗版泛滥，尚可归因于草莽时代的制度缺位。在正版化推进十余年之后的今天，若以“AI创新”之名行盗版之实，就是对整个产业共同记忆的背叛。版权秩序先于技术繁荣，原创价值高于流量追求。这不是保守，而是对创新最可靠的护航。立法机关加快规则供给，司法机关严惩恶性侵权，平台企业恪守责任底线，创作者坚定维权信心，社会公众提升版权意识。唯有各方携手，以法治划定技术应用的边界，才能让AI音乐在合规中创新、在保护中发展。守不住版权，就守不住音乐的未来。这个道理，在算法时代只会更加锋利。

作者：吴汉东 中南财经政法大学文澜资深教授

来源：IPRdaily中文网（iprdaily.cn）