近年来，利用人工智能大语言模型生成的音乐内容在网络平台广泛传播，引发了公众关注与法律层面的讨论。例如，通过模型模拟特定歌手音色生成的翻唱歌曲，或是模仿知名音乐人风格创作的全新乐曲，均展示了AIGC技术在音乐领域的应用潜力。此类事件不仅是体现了人工智能技术在音乐领域的发展，更将其背后复杂的法律问题带入公众视野，具体涉及生成内容的著作权归属、对原作品的合理使用边界、对表演者权的潜在影响，以及对特定自然人声音、风格等人格利益的保护问题。

传统音乐创作活动以人类创作者为绝对核心。无论谈论起巴赫的复调音乐，还是贝多芬的交响乐，其旋律、和声、节奏等核心音乐要素均直接源于创作者的智力活动与个性表达。我国《著作权法》亦基于此种“作者中心主义”理念，将作品的权利根基赋予从事了独创性智力劳动的自然人、法人或非法人组织。而AI技术的介入，使得音乐创作过程呈现出显著的多元主体参与和技术深度嵌入的特点。一部AI音乐作品的诞生，不再是单一作者“额头流汗”的产物，而是数据、算法与人类指令共同作用的结果。从海量音乐数据的筛选与预处理，到深度学习模型的设计与训练，再到终端用户通过提示词（Prompt）进行的引导与修正，整个创作流程朝着复杂化的方向发展。

面对这一创作方式的变化，若简单地以现有“人类中心主义”的逻辑作出否定性结论，可能无法有效回应技术发展的现实，亦不利于新兴文化业态的健康发展。本文遵循“技术-法律”的分析框架，将厘清AI音乐生成的技术原理，并以此为基础，探讨其在法律上构成“作品”的可能性与独创性来源，进而解构创作链条中不同主体的贡献性质，最终提出符合当前技术阶段与法律原则的著作权归属与利益分配的可能性方案。

探讨AI音乐的著作权归属，一个无法回避的基础性问题是：AI音乐是否构成《著作权法》意义上的“作品”？根据我国《著作权法》第三条的规定，作品是指文学、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”与“智力成果”是其核心要件。其中，“独创性”在司法实践中通常被解释为“独立创作”与“具有一定程度的创造性”。“智力成果”则强调了作品与人类智力活动的关联。因此，对AI音乐的法律定性，必须回归其生成过程，考察其中是否存在以及在何种程度上存在人类独创性的智力投入。

（一） AI音乐生成的技术路径解析

理解AI音乐的生成逻辑，是进行法律分析的技术前提。当前主流的AI音乐生成技术，其工作流程可大致分解为三个环环相扣的核心阶段：

1. 数据转化与处理阶段： 此阶段是AI学习的基础。海量的存量音乐作品，无论是记录音符信息的MIDI（乐器数字接口）文件，还是记录声音波形的音频文件（如WAV, MP3），都需要被转化为计算机可以理解和处理的标准化的数字形式。这个过程不仅仅是格式转换，而是需要进行向量化处理，因为AI 模型（尤其是深度学习模型）本质上是通过数学运算（如矩阵乘法、卷积等）处理数据的，并没有办法直接理解文本、图像等原始形式的数据。例如，系统会将音乐解构为音高、时长、力度、节奏型、和声进行、音色等基本元素的向量化数据。这一步骤的质量直接决定了模型学习的上限。

2. 模型训练阶段： 这是AI生成能力的核心环节。算法开发者利用深度学习模型，对前一阶段处理好的数据进行大规模训练。常见的模型包括用于序列预测的Transformer架构，以及用于生成对抗学习的GANs（生成对抗网络）。在GANs模型中，一个“生成器”网络负责创作音乐片段，另一个“判别器”网络则负责判断该片段是真实的人类作品还是机器生成，二者在对抗博弈中共同进化，提升生成内容的逼真度与复杂度。算法的设计、模型的选择、训练参数的微调，直接决定了AI“理解”音乐规律和“创造”全新音乐的风格偏好与能力水平。

3. 生成与人机交互阶段： 这是终端用户直接参与并主导内容生成的阶段。用户通过自然语言指令，即提示词，来引导模型进行创作。提示词可以非常简单（如“一首悲伤的钢琴曲”），也可以极为复杂和专业（如“一段140BPM的四四拍Techno，使用经典的TB-303合成器音色创作酸性贝斯线，并加入TR-909的鼓点，表达风格包含宇宙、迷幻、电子、未来感”）。AI模型解析这些指令，并结合其在训练阶段学到的音乐模式，生成符合要求的音乐。更重要的是，用户通常可以对初步生成的结果进行反馈、修改和多轮迭代，通过“继续这段旋律，但情绪更激昂一些”或“将配器中的弦乐替换为合成器铺底”等指令，不断修正作品，直至达到预期效果。

从上述流程可以看出，AI在音乐生成过程中，其角色已远超传统音乐制作软件的工具属性，对于传统的音乐制作软件而言，用户的输入即对应确定的操作，而AI模型则基于其“学习”到的知识，对用户的抽象指令进行“理解”和“演绎”，深度参与了从无到有的内容组织与表达过程。

（二） 人类参与对AI音乐独创性的法律影响

在当前主流的人机协作模式下，人类的参与贯穿始终，这正是AI音乐能够满足“独创性”和“智力成果”要求的基本前提。在AI音乐的创作过程中，人类的独创性智力投入体现在以下层面：

1. 数据层面的选择与编排： 训练数据的选择、清洗、标注和结构化处理，本身就蕴含了数据提供方的审美偏好和音乐分类体系。比如，一个专为生成巴洛克风格复调音乐而构建的巴赫作品数据集，与一个用于生成现代爵士乐的融合爵士作品数据集，其训练出的AI模型在音乐语言上将截然不同。这种前端的、带有明确目的性的数据组织行为，实际上会对最终作品的风格倾向注入了人的选择，不过就目前市面上热门的几个音乐ai工具，例如Suno, AIVA, Soundraw, Mubert等均未披露其训练数据库内容，也未提供限定的风格库供选择，仍然由用户通过末端的提示词进行控制。

2. 算法层面的设计与建构：算法开发者对模型架构的设计、对音乐美学规则的特定筛选（例如，在算法中编码特定的和声规则或节奏模式），以及对人机交互界面的设计（例如，预设“电影配乐-悬疑场景”或“民谣-篝火晚会”等风格化生成模块），均是对音乐创作方向的实质性引导和控制。这部分工作超越了纯粹的技术编码，属于融合了艺术理解与技术实现的创造性劳动。

3. 用户层面的指令与迭代：终端用户通过精心设计的提示词，对音乐的风格、结构、情绪、配器等要素进行具体安排和选择，是作品个性化表达最直接、最活跃的来源。从模糊的意境描述到精确的技术参数指令，用户输入的详尽程度和创造性，直接决定了生成作品的独创性高度。后续的多轮修改与迭代，更是用户审美判断与创作意志持续注入作品的过程。

综合以上，在AI音乐创作的从数据到算法再到用户指令的整个过程中，人类均是深度参与，其最终呈现的旋律、和声与结构，是人类个性化表达通过AI这一高效技术媒介的延伸与外化成果。从这个意义上讲，认定其在满足一定条件下具有“作品”属性，并将其视为一种新型的“智力成果”，符合著作权法鼓励创作的立法宗旨。

既然AI音乐在特定条件下可构成作品，那么接踵而至的核心难题便是：谁是作者？著作权应归属于谁？传统的“唯一作者”或基于共同创作意图的“合作作者”理论，在面对数据提供方、算法开发者、终端用户这三方主体时，显得难以直接适用。为此，本文提出一种“作者链”的分析思路，即承认各方在创作链条中的事实贡献，并依据其贡献的法律性质和程度，探讨权利归属与利益分配的合理方案。

（一） 训练数据提供方：素材提供者还是共同创作者？

训练数据是AI模型的知识来源，其质量和范围直接影响生成内容的深度与广度。数据提供方在数据的收集、选择、标注、编码过程中，无疑付出了大量的劳动和经济成本。尤其是在音乐数据编码环节，将复杂的音乐作品解构为机器可读的向量，本身就是一项融合了音乐理论与计算机科学的创造性工作，其成果——即结构化的数据集，或可构成《著作权法》意义上的汇编作品或受特殊权利保护的数据库。

然而，对数据集本身的权利，是否能延伸至利用该数据集生成的每一部具体音乐作品之上，并使数据提供方成为后者的作者？我们对此持否定观点。

1. 贡献的间接性与非特定性： 数据提供方的劳动，主要体现在构建了一个具有通用性或领域特性的音乐素材库。对于某一部特定AI音乐的诞生，数据提供方的贡献是“静态的”和“群体性的”，其并未针对该作品具体的旋律走向、和声编排或情感表达施加直接、个性化的影响，数据提供方的角色更类似于为画家提供了包含各种颜色的颜料库的厂商，而非与画家共同执笔创作的合作者。

2. 权利链的过度复杂化与高昂交易成本： 若将数据提供方认定为每一部生成作品的共同作者，将导致海量作品的权利归属变得极其复杂。一个模型的训练数据可能来源于成千上万部不同权利人的作品。终端用户在商业使用其创作的AI音乐时，理论上将面临向无数个原始数据版权方逐一获得授权的困境，这在实践中几乎不可能实现，交易成本极高，将严重阻碍作品的合法传播与利用。

实务建议：

我们认为，训练数据提供方的权益，更适合通过合同约定（许可协议）而非著作权共享的方式来实现。数据提供方可以通过与算法开发者或平台方签订数据使用许可协议，以收取一次性或持续性的数据授权费，或约定在平台总收益中获得一定比例的分成。这种方式既能保障其劳动投入获得商业回报，又避免了在具体作品层面引发著作权归属的混乱。其保护的客体是作为汇编作品或数据库的“数据集”本身，而非由该数据集生成的某一部具体音乐。

（二） 算法开发者：工具制造者还是风格塑造者？

算法开发者是AI音乐创作的技术核心。与传统软件开发者相比，其贡献的性质更为复杂，可能并不能简单地归为中立的“工具”提供者。

1. 算法设计中的创作性判断：开发者在选择模型架构、设定关键参数、设计训练策略时，融入了大量基于对音乐美学和用户需求的理解所作出的创作性判断。例如，一个旨在生成电影配乐的AI模型，其算法设计必然会侧重于情绪渲染和场景匹配的逻辑；一个专注于生成嘻哈音乐的AI模型，则会在节奏律动和韵律的算法上进行特别优化。这种“算法层面”的塑造，深刻影响了生成作品的底层风格和曲式结构，是开发者智力投入的体现。

2. “工具”与“创作贡献”的界限： 问题的关键在于，如何区分算法开发者的贡献是停留在“通用工具”层面，还是深度参与了“具体创作”？这需要进行技术性的识别和个案判断。可供参考的判断因素包括：

(1)   算法的约束性程度： 算法对输出结果的控制力有多强？是一个开放式的、可塑性极强的模型框架，还是一个风格倾向非常明显的“生成器”？

(2)   预设的艺术风格： 开发者是否在模型或交互界面中预设了具体的、带有其个人审美偏好的艺术风格模块？例如，一个带有“某某开发者独特电子风格”的生成按钮。

(3)   对用户输入的干预程度： 算法在多大程度上是对用户指令的忠实转译，又在多大程度上是基于自身模型进行的再创作？

实务建议：

算法开发者的著作权地位需要根据其对最终作品个性化表达的实质性影响程度进行判断。如果算法开发者仅仅提供了一个通用的、中立的模型框架，最终作品的个性化表达完全由用户的提示词决定，那么其角色更偏向于工具提供者，应通过技术服务或许可协议获得报酬。但反之，如果开发者通过前述方式对生成结果施加了强烈的、可识别的风格导向，其行为已构成对创作的实质性参与，具备了成为共同作者的可能性。未来的司法实践和行业规范，可以探索建立“算法贡献透明度”的相关机制，通过技术手段监管算法参与机制，以便于对开发者的贡献进行归因和评估。

（三） 终端用户：指令发出者还是核心创作者？

在“作者链”中，终端用户是距离作品最终形态最近的一环，是特定作品诞生的直接启动者和主导者。其通过提示词工程对AI进行引导和迭代，是作品独创性的最主要和最活跃的来源。

1. 提示词的法律性质——从“思想”到“表达”： 著作权法不保护抽象的思想，只保护具体的表达。用户头脑中一个模糊的音乐构想（如“想要一首快乐的歌”）属于思想范畴。但当这种构想通过一系列具体、详尽、具有内在逻辑和审美安排的提示词文字表达出来，并足以对音乐作品的风格、结构、情绪曲线、配器等核心要素产生可识别的、决定性的影响时，比如，通过提示词明确要求AI在段落A中采用特定和声进行、在段落B中引入特定演奏主题、在段落C里设置单独的乐器独奏，甚至对于音色混合与人声效果的处理也都有具体安排。这一系列的提示词本身就构成了具有独创性的表达。但终端用户的贡献度并非均质的，对于不同的用户而言，其参与程度也完全不同：

低度贡献： 用户仅输入“创作一首好听的歌”等极其宽泛、无个性的指令。此时，AI的生成结果更多依赖于模型的默认设置和随机性，用户的独创性贡献几乎为零，难以主张作者身份。

中度贡献： 用户通过描述场景、情绪或氛围来引导创作（如“一首适合在雨夜咖啡馆聆听的慵懒爵士乐”）。虽然指令较为抽象，但只要这些指令在最终作品中得到了具体、可感的体现（如AI选择了柔和的钢琴、萨克斯音色，并加入了雨声的环境音效），就可以被认定为体现了用户的个性化选择和安排，构成了独创性贡献。

高度贡献： 具备音乐知识的用户，通过精确的技术性指令控制调性、节拍、和声进行、配器、音色、混音效果等，其行为与传统作曲家的构思和编排过程高度相似，那么，其对于作品的最终成型就具有无可争议的主导作用。

此外，还需要关注迭代修改的创作价值。用户对AI生成的初稿进行反复的审听、评价和修改指令（“这个和弦不对，换成小七和弦”、“鼓的力度再弱一些”），这个动态交互的过程，是用户创作意志持续注入作品的证明。它类似于传统创作中的反复推敲与修改，每一次调整都进一步强化了用户作为作者的地位。

目前在我国的司法实践中，北京互联网法院“春风送来了温柔”案、苏州中院“透明蝴蝶椅子”案等多个AIGC第一案产生了不同的裁判结果，其认定核心关键就在于用户的迭代能否复现，如果可以，那么人类在作品生成过程中的智力投入是可以得到肯定的。

实务建议：

我们认为，在绝大多数能够生成具有独创性内容的情况下，对生成作品的个性化表达付出了足够智力投入的终端用户，应当被认定为AI音乐作品的作者或至少是主要作者，享有著作权。这一观点也与国际上最新的司法与行政实践趋势相符。

基于上述分析，单一的、传统的作者认定模式已无法适应AI音乐创作的复杂现实。“作者链”思路的核心，在于解构创作过程，承认多元主体的贡献，并在此基础上进行创新性的权利配置与行使安排，以求在激励创作、明确权利和降低交易成本之间达成平衡。

（一） 权利归属：从“唯一作者”到“贡献度赋权”

我们建议，在立法完善和司法实践中，可以考虑建立一种基于贡献度的阶梯式权利归属模型：

1. 终端用户为核心权利人： 鉴于终端用户的指令是特定作品诞生的直接动因和独创性的主要来源，应将对作品个性化表达有实质性贡献的终端用户设定为默认的、核心的著作权人。这最符合著作权制度激励个体进行新的文学艺术创作的立法初衷，也最具权利行使的效率。

2. 算法开发者的选择性共有： 当且仅当算法开发者的算法设计对作品的最终表达产生了可识别的、实质性的、超越通用工具范畴的影响时，可以认定其为共同作者，与终端用户共享著作权。具体的权利份额可以根据算法的贡献度，通过平台服务协议（ToS）事先进行约定，或由双方事后协商确定。这需要在技术上具备贡献度归因的可行性。

3. 数据提供方的合同性补偿： 如前所述，数据提供方的贡献通过前置的许可协议获得经济回报，原则上不进入具体生成作品的著作权归属链条。

（二） 权利行使：以效率为导向的模式设计

为避免因权利人多元而导致的权利行使僵局，提高作品的流转与利用效率，可以设计以终端用户为主要权利行使人的模式：

1. 授权与维权代理： 在存在共同作者的情况下，可通过平台协议预先设定，由终端用户代表“作者链”整体利益，对外进行普通许可授权和维权诉讼。这样可以大大降低交易成本，避免潜在被授权方需要与多个主体分别谈判的繁琐局面。对于转让、专有许可等重大权利的处分，则仍需共同作者协商一致。

2. 收益分配机制： 终端用户在获得收益后，依据平台服务协议中内置的分配规则，向对作品形成共同创作贡献的算法开发者等进行收益分配。平台方可以在其中扮演收益结算和分配的技术支持与中介角色，确保分配的自动与透明。

（三） 署名方式的创新探索

署名权是作者人格权的重要体现。在“作者链”模式下，为准确反映各方的贡献，可以探索更为灵活和信息透明的署名方式：

终端用户： 创作人 (Creator) 或 提示词设计 (Prompt Design) - [用户名称]

算法开发者/平台： 由……AI引擎生成 (Generated by [AI Engine Name]

训练数据来源（可选）： 部分训练数据支持 (Training Data Supported in Part by [Data Provider Name])

这种复合署名方式，不仅在法律上尊重了各方的智力贡献，也在事实上向公众清晰地揭示了作品的生成方式，有助于建立一个透明、健康的AI创作生态，避免混淆，并为后续的权利追溯提供线索。

人工智能技术正以其强大的学习与生成能力正在重塑着音乐产业的创作、生产与传播生态。面对AI“作曲家”的出现，法律制度的回应不应是简单的拒绝或削足适履，而应是在充分理解技术原理、尊重创作规律的基础上，进行富有前瞻性与适应性的制度创新与解释。

本文从认定人类参与下的AI音乐具有“作品”属性出发，通过解构“作者链”中各方主体的贡献性质，提出了以终端用户为核心、兼顾算法开发者与数据提供方利益的阶梯式权利配置方案。此方案旨在为应对当前技术与法律的交锋提供一个务实的分析框架。当然，AI音乐的版权问题是一个复杂的体系，远不止于著作权归属，还必然涉及到对训练数据的合理使用边界、AI翻唱中对原词曲作者、表演者的邻接权保护，以及利用深度伪造（Deepfake）技术模仿他人声音所引发的人格权侵权等一系列复杂议题。这些都有待我们在未来的理论研究与司法实践中，结合技术的发展，逐一进行更深入的探索和厘清。

对于音乐人、唱片公司、技术开发者以及广大用户而言，积极理解并适应新的法律规则，将是抓住AIGC时代机遇的关键。通过清晰的合同约定、透明的技术标识和创新的合作模式，我们有理由相信，法律与技术能够实现良性互动，共同构建一个既能有效激励人类的创作热情、又能保障各方主体的合法权益、最终促进音乐文化持续繁荣发展的未来新图景。