近期，董宇辉带货又带火了AI作曲，发布了个人单曲《吾乡》。无疑，AI技术正以颠覆性力量重塑音乐创作生态。借助深度学习技术，AI音乐生成器能够深入分析海量音乐作品及乐理知识，按创作者指令输出风格各异的作品，在极大降低创作门槛和提升效率的同时，亦引发版权归属、侵权认定等新型法律挑战。以下从创作流程、侵权范式、版权认定标准等维度，结合司法实践予以解析。
今年2月18日，董宇辉首支个人单曲《吾乡》一经发布就引发热议，其明确注明：作曲部分使用了AI辅助创作；无独有偶，2月1日，制作人于正也发布了他为电视剧《五福临门》AI创作的歌曲。随着普通人开始大胆尝试利用AI进行创作，AI创作所带来的法律问题也日益显著。
传统音乐创作以多人协作模式为主，由作词人和作曲人共同谱写词曲，进行编曲，经表演者表演，录制成录音录像制品，涉及多个环节，权利主体与内容分散化。
而AI音乐生成则呈现“去专业化”特征。AI生成创作音乐的流程完全颠覆了传统流程，创作者不一定需要通过多年学习，只要在脑海中想象表达音乐形式和内容，提供创作理念，并外化理念为言语指令，让AI根据指令生成内容，再作评估调试，最终即可帮助用户完成创作。运用AIGC进行音乐创作带来了以下的跨越：
1. 创作门槛消解：用户无需乐理专业训练，仅需输入语言指令即可驱动AI完成全流程创作。
2. 交互式创作机制：用户通过思维外化形成指令→AI调取知识生成内容→用户反馈迭代调整→最终输出作品。此过程强化了“人机共创”属性，使音乐创作从专业生产转向大众化表达（见图1）。
3. 效率与创新平衡：AI通过算法消除创作冗余环节，但可能因技术黑箱导致“机械模仿”，需通过个性化指令注入独创性。
一首AI音乐的创作流程大致由图1所示：
图1：AI生成音乐流程
二、传统音乐创作与AI音乐
创作版权侵权范式异同
先不论大模型数据来源相关版权问题，仅就创作者在从具体创作到发表的过程中，AI音乐与传统音乐的制作流程具有很大区别，故侵犯版权的范式与传统音乐创作也存在诸多差异。
第一，侵权主体方面，传统音乐创作侵权时，侵权主体是单方主体，可能是自然人或者公司；AI音乐创作侵权天然侵权人就涉及开发者、用户和平台三方。
第二，侵权客体方面，AI音乐创作缺乏传统意义上的词作者、曲作者及表演者角色，其创作过程通常一次性完成，而传统音乐创作中的侵权则多集中于作词、作曲或传播环节。AI音乐创作当投喂侵权作品时，很可能同时涉及多重权利交叉侵权；而AI音乐创作没有著作权法意义上的表演者，因此不存在表演权侵权，但其智能生成的模仿声音又可能对表演者权、声音权造成侵权。
第三，创作过程中侵权行为产生方式方面，传统音乐创作侵权一般是简单直接抄袭，而AI创作侵权可能源于平台用户投喂的未经版权授权的内容，导致“实质性接触”；或者因算法的不透明性（黑箱），使得生成物与原创作品存在相似性。这种情况下，平台与用户是否构成共同侵权存在争议，增加责任认定困难。
第四，侵权取证方面，传统音乐创作一般通过乐谱比对人工识别抄袭（俗称“扒谱”），AI创作侵权可通过AI内容检测工具等逆向溯源技术手段进行识别。
传统音乐创作与AI音乐创作侵权形式对比:
类别 |
传统创作音乐 |
AI创作音乐 |
说明 |
侵权主体 |
单方主体 |
涉及开发者、用户和平台三方 |
一些AIGC平台：付费用户享有版权，免费用户不享有版权 |
权利客体 |
主要侵犯词曲版权和表演权 |
往往一次涉及多重权利交叉侵权，但不存在表演权问题。 |
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创作过程中侵权行为产生方式 |
多为直接抄袭作曲或歌词 |
1. 平台用户投喂内容未经版权授权，产生“实质接触” 2. 存在因算法黑箱导致生成物与原创作品相似的可能性（增加责任认定困难）。 |
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取证特殊性 |
通过乐谱比对人工识别抄袭 |
借助AI内容检测工具等逆向溯源技术、区块链存证技术 |
欧盟《人工智能法案》要求算法透明度，采用可视化创作路径技术。 |
版权认定标准 |
独创性 |
独创性 |
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侵权判定标准 |
接触+实质性相似 |
接触+实质性相似 |
（滑动查看）
三、AI创作音乐版权核心认定标准
仍是“独创性”智力成果
著作权法意义上的作品，指文学、艺术和科学领域内具有独创性并能以一定形式表现的智力成果。“独创性”乃作品的灵魂，它要求作品必须源自作者的独立创作，彰显独特的个性与风格，而非仅仅是对既有作品的机械复制或简单改编。“智力成果”则强调了创作作品的主体必然是人，单独的AIGC平台并非著作权法意义上的创作主体。获得法律保护的作品，必须是体现自然人智力成果的独创性作品。
对于AI作品而言，需突破算法惯性输出，例如用户通过多次迭代提示词实现创造性突破，体现作者的个性化选择与判断，才能创作出著作权法意义上的真正作品。AI音乐创作的“独创性”构成要件既与传统音乐创新认定具有一致性，又有自己的独特之处。
（一）创作过程的智力投入：最低限度地表达独特性
对旋律、节奏、和声等展开独立创作，通过对AI下达指令，体现创作者的个性化表达的选择与判断：
1. 独特的旋律设计，通过音程跳跃或调式转换等方式形成独特旋律线条，需至少包含一个具有辨识度的乐句；
2. 创新的节奏编排：打破常规节拍组合，如交替、混合使用5/8拍、7/8拍等不同节拍；
3. 采用创新和声：突破常规和弦套路，比如摒弃使用“抖音神曲”常见的4536251和弦；
4. 其他创新表达形式。
（二）思想与表达的二分法：受保护的是“表达”，而非“思想”
多数人使用AI“创作”音乐，仅仅把自己想要表达的思想作为指令投喂给AI，AI按照这种仅描述思想的指令生成的音乐并不具有作品属性。
以【DeepSeek创作歌曲《七天爱人》引发行业地震】为例：
音乐博主Yapie使用DeepSeek，在短短2个小时就创作出歌曲《七天爱人》，他通过三个关键步骤创作了该歌曲：
首先，投喂个人情感经历数据，将800字的恋爱经历及感受作为指令集，为歌曲奠定个性化情感基调；
其次，经过37次指令调整，不断迭代歌词，确保既精准触动人心，又将押韵率从62%提升至89%；
最后，对歌曲《七天爱人》在平台上进行商业发布。
Yapie借助平台流量分成与广告收益，凭借该单曲获得了数万元收益，引发了音乐人的广泛讨论。
尽管Yapie主张其对歌曲《七天爱人》享有版权，但根据目前的司法实践，这一主张并非没有争议。全国首例AI生成图片著作权侵权案中，法院对“春风送来了温柔”图片是否构成著作权法意义上的作品，作出的裁判规则为：
人们利用人工智能模型生成图片时，本质上，仍然是人利用工具进行创作，即整个创作过程中进行智力投入的是人而非人工智能模型。因此，只要AI生成的图片能够体现出人的独创性智力投入，就应当被认定为著作权法意义上的作品，并受到保护。这一裁判规则同样适用于音乐创作。
从Yapie公开的创作过程看，将个人具体的感情经历通过语言详细表述，向AI下达指令，并对歌词内容进行了多达37次的调整修改，笔者认为，在《七天爱人》的作词上，Yapie付诸了体现独创性的智力投入，应当被认定为作品。但作曲方面，从现有公开信息看，Yapie只是运用AI对应歌词生成了歌曲，并没有更多体现出在作曲表达上具有创作性的行为，著作权法仅保护具体的音乐表达形式（如特定旋律和声序列等），不保护抽象的音乐风格（如“布鲁斯风格”）或创作理念（如“表达思乡之情”）。该作曲生成过程中是否接触其他未经授权的音乐或声音，是否与其他音乐具有实质相似性，均无法得知，歌曲是否具有版权，目前尚不足以确定。在《七天爱人》公布后，没有平台或其他人主张词曲发表方面的版权争议，Yapie主张是其运用AI独立完成。笔者认为，至少在歌词方面，目前看来，Yapie享有对《七天爱人》的版权。
（三）情感与审美要件：人类精神活动的映射
尽管版权并不保护思想情感，但通过音乐表达，可以实现情感传达的独特性。作品需传递可辨识的情感特征，AI生成音乐需证明情感表达源于人类干预，例如用户通过对AI发出“小调旋律+缓慢节奏表现忧郁”的指令，传达具有个性化印记的情感表达方式，而不是简单地发出“忧郁情感”的指令。
音乐创作还需要实现艺术美感的可感知性，需达到行业公认的审美阈值，例如：流行音乐《孤勇者》旋律的“记忆点”设计。在AI创作中，这种艺术美感的实现需要用户运用自己的审美感知进行选择和优化。
四、AI音乐创作侵权
“接触+实质性相似”的认定标准
（一）接触要件：侵权行为的前提条件
被控侵权作品的创作者曾研究、复制被侵权方独立创作的作品或者有研究、复制对方作品的机会。接触包括直接接触和间接接触两种情形。
1. 直接接触：有直接证据证明，侵权者曾阅览过、购买过版权人的作品或者曾在版权人处工作等，直接接触过版权人的作品。比如侵权人下载了版权人的作品，直接未经授权在平台投喂数据。
2. 间接接触：若原作品已通过媒体平台公开发布，可推定侵权方具有接触可能性。值得关注的是，AI开发者训练AI场景中，若使用包含版权作品的未脱敏数据库，可认定接触成立，但AI用户在不知情的情况下使用，责任的认定有较大争议。
（二）实质性相似要件：侵权的核心判定标准
实质性相似是指侵权作品中体现创作者个性的部分与原作的独创性部分实质性相似。对作曲的实质性相似认定标准：应基于个案情况，对音乐作品的旋律、节奏、编曲等多方面，采用“独立创作+个性表达+情感映射”的三维标准进行分析。AI创作的音乐不影响对作品的评价标准。
1. 整体感官比对
以社会普通听众标准，认为两作品旋律曲调的记忆点重合，则可能构成整体相似。
2. 要素结构分析法
核心要素比对包括：旋律比对、节奏特征分析、和声比对分析。其他要素比对判断包括但不限于：曲调、基调、起音、尾音、固定音型、音高序列、速度、和弦、音色、织体、时长、细节处理等。
3. 必要时可采取技术辅助鉴定
4. 对认定要素“量”的要求
音乐行业中，很多人将“8小节雷同”作为对侵权量化的依据，但司法实践并没有明确的“定量”。小节之间以“小节线”作为分界线，但是因为歌曲内容不同、表达的主题不同、节拍不同等，小节中音符数量或多或少。在音符少的小节中，是很难认定权属作品中的小节具有独创性，也无法比较相似性。
（三）抗辩事由排除要件：合理使用制度
《著作权法》第24条规定了合理使用的类型包括：（一）为个人学习、研究或者欣赏，使用他人已经发表的作品；（二）为介绍、评论某一作品或者说明某一问题，在作品中适当引用他人已经发表的作品等十三款内容。
合理使用应当遵循的原则是，该使用不得与作品的正常利用相冲突，也不得不合理地损害权利人的合法权益。
AI音乐创作合理使用的特殊情形：AI开发者在使用未授权数据训练需证明属于非营利性音乐分析模型，如用于科研目的，而非商业用途。
引申：
AI音乐创作侵权的法律场景远不止于本文分析的创作者版权侵权范畴。从主体看，AIGC开发者与AI平台均可能成为侵权主体。在开发阶段，AI模型训练需要大量数据，开发者在数据投喂过程中可能侵权。侵权客体不仅限于版权，还涉及邻接权、人格权，例如AI孙燕姿案、AI换脸事件等，AI在带来便利与高效的同时，也留给法律人许多未决的法律争议。
五、结语
AI 时代的音乐创作，如同一场充满未知与挑战的探险，在为音乐产业注入全新活力的同时，也在法律领域掀起了巨大的波澜。版权认定作为音乐创作的核心法律问题，在 AI 的冲击下，其传统范式被打破，新的规则亟待建立与完善。
目前，AI 音乐版权侵权认定虽仍适用 “独创性” 判断与 “接触 + 实质性相似” 标准，但在实践中，由于 AI 技术的复杂性、算法的不透明性以及创作主体与过程的特殊性，导致法律适用面临诸多困境。例如，当侵权责任涉及开发者、用户与平台多方时，如何精准划分责任比例；在算法黑箱导致相似性的情况下，如何突破技术壁垒进行有效的侵权认定；对于 AI 训练数据侵权，又该如何平衡数据利用与版权保护之间的关系。
这些问题不仅关乎音乐创作者、版权方的切身利益，更影响着整个音乐产业的健康发展与创新生态。面对 AI 带来的法律挑战，法律界需与科技界、音乐产业界紧密协作，在深入理解 AI 技术原理与音乐创作规律的基础上，推动法律实践、理论、制度的创新。一方面，通过完善立法，填补 AI 音乐版权侵权认定的法律空白；另一方面，借助司法实践，不断总结典型案例经验，明确裁判标准，为 AI 音乐创作营造既充满活力又规范有序的法治环境。唯有如此，才能在 AI 时代实现音乐创作创新与版权保护的平衡，让音乐艺术在法律的护航下绽放更加绚烂的光彩。
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