一首歌,如果词曲、演唱、编曲全由AI包办,它还有资格上主流排行榜吗?澳大利亚最近给出了一个很干脆的回答:不能。完全由AI生成的录音作品,没资格进榜。
AI可以当工具,但核心创作环节必须攥在真人手里。这事不是凭空冒出来的。起因是一个澳大利亚DJ用AI改编了麦当娜那首《Like a Prayer》,流媒体播放量快五千万,电台也天天放。
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大家一开始没觉得有什么问题,直到发现这歌大量用了AI技术,争议一下子就炸了。现在AI已经能复刻歌手音色、模仿成熟风格,甚至从零产出一首完整曲子。
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很多人一听这规定,以为澳大利亚要把AI音乐一棍子打死。其实不是。现在的音乐制作,早就没法跟AI彻底切割了。
格莱美拿奖的人用AI找旋律动机,制作人用AI混音、修人声,这些事在行业里已经常见得不能再常见。
完全靠人肉手工做出来的音乐,反而越来越少。真正的麻烦在判定标准。到底到什么程度才算“主要由人创作”?
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只输入几个提示词,让AI直接吐出一首歌,这肯定是纯AI,没得洗。但如果你自己写了词曲、唱了人声,只是让AI帮忙润色编曲,那当然算辅助。
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说白了,这条线划在哪,直接决定榜单还留多少位置给真人。有人提了个更狠的思路:别光看成品里人的占比,得看训练数据干不干净。
如果AI模型是拿没授权的作品喂出来的,那不管最后听起来多像人做的,从一开始就带着毛病。
但这里又有个矛盾:人类音乐人也会听前人的歌找灵感,这叫致敬;机器学同样的风格,大家就觉得是偷。
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我觉得界限得看两点:有没有直接拿原作品去训练,输出有没有实质相似。风格本身不应该被垄断,但声音克隆和片段搬运是另一回事。
还有一点很讽刺:不少AI公司对外喊着技术自由、数据开放,自己的代码却用版权保护得严严实实。这种双标,行业里早就有人看不惯。
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音乐行业其实从来不缺技术恐慌。九十年代雪儿那首《Believe》把Auto-Tune用得出神入化,人声质感完全变了,当时一堆从业者骂,说修音会毁掉演唱艺术。
现在回头看,那首歌照样有资格上榜,因为人声是真人录的,其他只是后期工具。后来都成了行业标配,甚至催生了嘻哈和电子乐。
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但生成式AI跟那些工具不一样。以前的工具是人去操作,MIDI编曲再复杂,每个音符还是人定的。AI生成是替人做决定,甚至替人表演。
流媒体时代本来就有个问题:很多人听歌是当背景音,算法推什么就听什么。AI批量生产的轻音乐、学习背景音乐,正好填这个空。
真人的播放量被摊薄,版税变少。这不光是AI的错,平台推荐机制也在推波助澜,但AI让低成本量产变得太容易了。更刺眼的是声音复刻。
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用多莉·帕顿的音色唱一首新歌,法律上嗓音本身不受版权保护,有些国家靠人格权管,但这套法律还没跟上AI的节奏。
法律从来都是跟在技术后面跑。复印机、相机刚出来的时候,也有人觉得世界要完,后来规则慢慢补齐了。采样早期随便用,现在必须授权付费。AI音乐也得走这么一条中间路线。
我个人支持“选择加入”模式:AI公司要用艺人的作品训练模型,得先拿到授权,而不是默认随便抓,等艺人自己来告。
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这个想法前两年支持的人不少,但推进明显变慢了。原因不复杂—授权成本高,平台和AI公司不积极,行业也没有统一标准,谁先严格谁吃亏。最后就卡在那。
当然,AI也不是只带来坏处。去年年底全球已经有八千万人用生成式AI做过音乐。这个数字说明什么?很多人不会弹琴,但心里有旋律,想表达。
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AI把门槛打下来了。如果我们把授权和分账机制弄好,这些人可能成为新的创作力量,而不是真人的替代品。
澳大利亚这个榜单新规,只是第一步。它解决不了所有矛盾,但逼着行业回答一个老问题:我们到底在保护什么?是版权收入、艺人身份,还是音乐里那些只有人才能给的东西。
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