| 在技术革新背景下，AI音乐版权管理面临诸多挑战与机遇。以下是一些新策略与法律思考： ### 新策略 - **区块链技术的融合**：区块链技术具有去中心化、高透明度和不可篡改性特点，可以有效解决音乐版权管理难题。通过区块链记录音乐创作和授权信息，能够实现快速低成本版权确认。智能合约自动估算和分配版税，提高透明度和效率。例如，采用区块链的音乐平台能将支付周期缩短至几秒。 - **利用技术手段完善审查机制**：生成式人工智能音乐服务平台可利用AI算法技术智能过滤筛选AI生成作品；并对重大侵权风险内容进行人工审核。例如音乐平台巨头Spotify申请的“抄袭风险探测器”技术专利，通过分析“功能谱”来判断抄袭概率。 - **探索新的版权模式与许可机制**：由于生成式人工智能音乐的创作涉及到多方权益，包括词曲作者、表演者等，需要探索新的版权模式和许可机制来明确生成式人工智能音乐作品的权利人。 ### 法律思考 - **明确AI音乐的权利归属**：AI音乐的创作流程与传统音乐有很大区别，在创作过程中不再存在传统意义上的词、曲作者和表演者，因此对应的权利内容也会有很大不同。AI音乐的词、曲和表演都是由AI完成，AI的相关权利可归属于AI音乐软件公司或者AI音乐的用户。 - **AI模型的训练过程投喂数据是否构成著作权法上的合理使用**：AI模型的训练过程需要投喂大量的数据进行训练，这些数据的使用能否构成著作权法上的合理使用是司法案例中热点问题。在我国，著作权法罗列了合理使用的情形，司法实践中通常根据“三步检验法”来判断是否构成合理使用。AI音乐公司为了训练模型大规模地使用他人作品并不是传统意义上对作品的正常使用，并且可能会出现不合理地损害著作权人的合法权益的情形。 - **AI模型的训练过程投喂数据是否需要取得人格权利授权**：在AI音乐中，如果同时使用了自然人的姓名、肖像等，也同样需要取得授权。 - **完善法律法规**：目前，全球范围内尚无统一的法律法规来规范AI音乐作品的版权问题。一些国家和地区正在积极探索相关的法律框架，试图找到平衡技术发展和版权保护之间的最佳方案。 - **制定行业标准和规范**：推动行业合作与自律，通过制定行业标准和规范，明确AI音乐作品的版权归属和收益分配方式，以及建立相应的监管机制，确保行业的公平竞争和可持续发展。 ### 法律框架与法规建设 - **美国COPIED法案**：在2024年7月12日，美国参议院的三位国会议员提出了一个针对AI版权的新法案COPIED Act。这个法案的目的是制定完善的规则来标记、验证和检测生成式AI产品，包括文字、图片、音频和视频，提升生成内容的透明度防止被非法乱用以及保护公众的个人数据和隐私。同时保护记者、音乐人、演员和其他艺术、商业群体的利益，并保留对非法使用数据训练AI大模型的法律追究权益。 - **推动新技术应用**：采用区块链技术获得音乐作品权属证据已在司法实践中得到承认，中国数字版权链——中国数字版权唯一标识（DCI）标准联盟链体系应当在音乐行业中加快普及和应用，为音乐录音制品打上可供确权、交易和追踪的数字标识。 |
