2025年，全球AI音乐产业正经历前所未有的技术革命与法律框架重构。美国版权局（USCO）于2025年1月29日发布的《版权和人工智能第二部分：可版权性》（Copyright and Artificial Intelligence, Part 2: Copyrightability）确立了人类作者身份作为版权保护的基石。欧盟自2025年8月2日起强制实施的《通用人工智能行为准则》（General-Purpose AI Code of Practice）明确规定，AI生成内容须体现“人类创造性控制”方可获得版权保护。我国在2025年推出的《区块链版权存证规范》进一步要求借助区块链技术存证人类参与比例，并设定AI生成内容中人类创作占比不低于30%作为版权保护门槛。

　　当前，版权法体系以“人类创造性”为核心要件。如何界定人类在AI生成内容中的创作贡献比例，已成为全球政策制定中的关键问题。本文基于最新政策动态与技术实践，系统解析AI音乐创作的版权治理机制与发展趋势。

　　一、技术革新与版权困境

　　AI音乐创作平台正逐渐升级为具备自主创新能力的创作工具。依托深度学习算法，AI通过解析海量音乐数据的内在规律与抽象特征，构建了涵盖和弦进行、旋律发展及编曲配器逻辑的数字化音乐知识图谱。这一能力使其能在创作者构思阶段提供精准建议，在作曲初期推荐契合情感表达的调式选择，并在编曲环节优化配器方案。凭借高效的数据重组与创新算法设计，AI能够迅速学习古典、爵士、流行等不同流派、时期与风格的音乐作品。其所生成的作品不仅风格还原度极高，更实现了人类难以比拟的创作效率。以北京昆仑万维2025年8月15日推出的Mureka V7.5模型为例，该模型支持生成多种音乐风格与情感维度的中文歌曲。结合优化的ASR技术与MoE-TTS语音合成框架，它能够深度理解中文曲风与文化语境，通过对音色、咬字、旋律、节奏及演奏技法等多维度精细处理，还原中文歌曲中蕴含的细腻情感与艺术表达，生成高度符合目标审美、兼具艺术性与真实感的音乐作品。

　　AI音乐创作正以前所未有的速度重塑整个音乐产业。然而，生成式AI在推动艺术生产范式变革的同时，也带来了前所未有的版权治理挑战。例如，在2024年6月的“Suno案”中，美国唱片业协会（包括索尼音乐、华纳音乐、环球音乐等）起诉AI音乐生成公司Suno和Udio，指控两家公司非法使用其版权音乐训练AI模型。诉方指出，Suno生成的新作品在旋律、和声、节奏等要素与原有作品“实质性相似”，涉嫌侵犯著作权。当前版权法体系以“人类作者中心论”为基础，而AI的参与模糊了创作主体身份，引发两大核心争议：一是训练数据版权问题，即使用受版权保护作品训练模型是否构成侵权，目前多数司法辖区尚未有定论；二是生成内容的版权认定，应如何界定AI输出结果与现有作品相似时的侵权责任。

　　二、全球三大监管模式的演进与差异

　　全球范围内，人工智能生成内容的版权监管正迅速发展与细化。自2023年以来，美国、欧盟和中国等主要司法管辖区相继出台多项里程碑式政策，逐步构建起以人类创造力为核心、透明度为要求、合规性为底线的全新监管框架。

　　美国在政策演进中体现出从“关注输出”走向“全链条监管”的深化路径。2023年，美国版权局（USCO）在《版权登记指南：包含人工智能生成材料的作品》（Copyright Registration Guidance: Works Containing Material Generated by Artificial Intelligence）中率先明确，版权仅保护人类创作成果，对完全由AI生成的作品不予登记，从根本上否定了AI成为权利主体的可能。2025年1月发布的《版权和人工智能第二部分：可版权性》（Copyright and Artificial Intelligence, Part 2: Copyrightability）进一步区分了“AI辅助内容”（可版权）与“AI生成内容（非版权）”，强调版权保护须锚定于人类不可替代的创造性贡献，如对AI产出进行实质性编排、筛选、修改或其他可识别的人类创作元素。2025年5月，发布《版权和人工智能第三部分：生成式人工智能训练》（Copyright and Artificial Intelligence, Part 3: Generative AI Training），将监管从输出端延伸至输入端训练数据层面，首次明确了使用未经授权数据训练模型可能构成侵权，细化了“合理使用”判断标准，并提出市场化许可机制。同年7月，《人工智能网络透明与责任法案》（TRAIN Act）旨在强调训练数据透明度，要求AI模型开发者记录训练所用版权数据来源，并允许版权人查询其作品是否被纳入训练数据。这标志着美国初步实现对AI从训练数据到生成内容的完整监管链条覆盖。

　　欧盟的立法行动体现出更具强制力与技术敏感性的“前瞻性规制”风格。自2025年8月2日起实施的《通用人工智能行为准则》（General-Purpose AI Code of Practice）构建了“透明度—版权—安全”三位一体的严密框架。该准则不仅强调“人类创造性控制”，更通过多项可操作的强制性义务确保合规。例如，要求AI公司建立“数据族谱”、提交训练数据摘要以证明音乐训练数据来源合法；强制平台部署多模态过滤系统，实时阻断侵权内容输出；设立标准化侵权投诉通道并限时处理；同时引入持续监测、多层次测试与应急报告机制，以提升高风险模型的安全性。这一系列技术性规则旨在构建全方位版权治理闭环，为高风险AI模型设立更高的安全与合规门槛。

　　中国的监管路径则突出技术驱动治理的特色。国家版权局于2025年7月17日印发的《关于加快推进版权事业高质量发展的意见》明确提出构建适应AI技术的版权规则体系，其核心是通过“技术解决方案”落实监管，尤其大力推广区块链存证应用。《区块链版权存证规范》进一步将监管要求量化，规定AI生成内容须包含不低于30%的人类创作占比方可获得版权保护，并赋予区块链存证证书高度司法效力（法院采纳率超95%）。同时，要求平台（如腾讯音乐、网易云音乐等）部署“AI+区块链”双轨监测系统，并要求创作者留存完整创作记录以自证贡献程度。自2025年9月1日起施行的《人工智能生成合成内容标识办法》则明确要求服务提供者和用户对AI生成内容进行标识。这使正确标识AI正式成为法定义务，为整个治理体系提供基础支撑。

　　由此可见，美、欧、中三方的监管虽侧重不同，却呈现出高度协同的政策取向：共同捍卫人类作者在创作中的核心地位，持续将版权保护向人类创作者倾斜。与此同时，监管焦点不断从前端输出延伸至训练数据合法性等源头问题。在这一过程中，区块链、过滤系统等技术正成为实现高效透明合规管理的重要工具。这些变化表明，AI音乐创作正被纳入合法、透明且尊重人类创造力的框架之中，“野蛮生长”阶段已经结束。全球监管与立法的迅速发展，趋向于实现更高的透明度、更清晰的版权归属、更先进的监测机制及更系统化的监管框架，旨在保障开发者、数据提供者、平台和人类创作者等各方获得公平合理的权益。

　　三、未来展望：技术与法律的协同融合

　　灵魂与情感共鸣始终是音乐艺术的终极价值。尽管AI能够辅助技术生产，却无法复刻人类的情感深度与精神内涵。AI音乐创作的未来并非人机替代，而是协同进化。音乐家将逐渐转型为AI的“指导者”“编辑者”和艺术品质的“把关者”。以自身情感体验为AI设定创作意图，并对输出内容进行筛选、解构、重组与修饰，为其注入灵性与文化深度。

　　对创作者而言，善用技术手段保护自身权益已成为关键。应通过区块链存证、智能合约等方式及时登记作品并明确人类贡献比例。企业则应优先使用授权音乐数据库进行训练，建立严格版权过滤机制以防范侵权风险。投资者亦需重点关注训练数据合规且具备明确版权解决方案的创新企业。例如，伦敦Eleven Labs公司于2025年8月推出的Eleven Music API，基于Transformer架构，完全使用授权音频训练，能够通过文本提示实时生成多风格、多情绪的高质量原创音乐，为游戏、广告与内容创作提供合规解决方案，从根本上规避版权问题引发的法律风险，成为当前市场上首款商用级授权AI音乐生成工具。

　　总之，AI音乐创作的未来并非人机博弈，而是一场深刻的协同进化。一个健康、可持续的AI音乐生态必将建立在完善的法律法规、公平的利益分配机制与对人类创造力的持久尊重之上。随着版权治理机制的持续健全，我们有望迈进一个创意价值多元化、艺术创作全民化、版权管理智能化的新时代。

　　（作者系西北民族大学音乐学院副教授）