AI 黎明时期的歌曲创作：当机器可以谱曲填词时，谁才是艺术家？

撰文：Matthew Ismael Ruiz

来源：Pitchfork

编译：巴比特

图片来源：由无界 AI工具生成

美国版权局最近发布了关于用人工智能工具创作的作品的新准则。这对词曲作者和艺术家意味着什么？

美国版权局‌最近发布了关于用人工智能工具创作的作品的版权申请的新准则。新规则承认，由人工智能输入和人类创作的作品都有资格获得版权保护，但其中任何完全由人工智能制作的部分都没有资格。也就是说，版权保护只能延伸到可归于人类创作的作品上。

报告称：“如果一个作品的传统作者要素是由机器制作的，那么该作品就缺乏人类作者身份，版权局不会对其进行注册。”“例如，当人工智能技术只收到人类的提示，并产生复杂的书面、视觉或音乐作品作为回应时，‘传统的作者要素’是由技术决定和执行的，而不是人类用户。“该报告假设，创造性地将人工智能生成的元素组合成新的东西，或人工智能先生成，然后经艺术家大量修改的作品确实符合条件。

新的指导方针可以为使用 SongStarter 等人工智能工具的艺术家提供清晰度，SongStarter 是基于云的 DAW Bandlab 的一项功能，允许用户“在几秒钟内生成免版税的音乐”-- 大概是为了编排和操作创作原创作品，现在是可版权的作品。同理，人工智能生成的乐器也是如此，比如谷歌的“NSynth”项目，该项目允许用户通过对 30 多万种乐器声音进行训练的神经网络来创造从未听过的乐器。根据 USCO 目前的指导方针，这些都是人类可以用来创造可版权作品的工具。

范德堡大学（Vanderbilt）法学教授 Joseph Fishman 表示：“从历史上看，版权资格原则一直将作品视为独立的对象。”Fishman 的研究重点是知识产权及其与创造力和创作过程的关系。“它并没有过多关注对象生成的过程，直到最近它才真正需要关注。但人工智能辅助的表达输出已经变得足够普遍，版权政策现在被迫认真面对这个问题。”

不过，目前的指导意见仍有一些问题没有得到解答。例如，如果一首歌只是由一个人类艺术家创造性地结合了一系列现有的节拍和音符，那么它们最初来自哪里？人工智能通过对无数的录音 -- 通常是受版权保护的录音 -- 进行自我训练来“学习”，这些录音的合成被用来创造“新”歌曲。当 Pharrell Williams （菲董）创作一首歌曲时，比如说，《Blurred Lines》，他的训练包括他曾经听过的所有歌曲，而新作品是他曾经接触过的所有歌曲的综合，比如说，Marvin Gaye 的《Got to Give It Up》。

2015 年 3 月 10 日，《Blurred Lines》因涉嫌抄袭已故歌手马文・盖伊的作品《Got to Give It Up》，被判罚 740 万美元（约 4633 .88 万人民币）赔款，成为美国音乐史上版权纠纷中赔款金额最高的案件，赔款由罗宾・西克和法瑞尔・威廉姆斯分担，但事后，罗宾・西克和法瑞尔・威廉姆斯依然坚称自己没有抄袭，只是受到了《Got to Give It Up》的启发——百度百科‌

就像很容易推断但很难证明 Williams 本来就知道哪些歌曲一样，很难确定一个人工智能模型是否是在某个特定的版权作品上训练的。目前没有立法或仪器要求训练人工智能模型的公司披露其训练集中的数据，但 Fishman 表示，如果使用人工智能模型制作的作品与受版权保护的作品“实质上相似”，那么“多相似才算太相似”的测试将适用于非人工智能作品，例如在关于《Blurred Lines》来源的诉讼案中就是如此。

一些唱片公司已经养成了预先阻止诉讼的习惯，即与那些音乐有相似元素的艺术家分享歌曲创作权，而不管艺术家是否参与其中或使用了实际样本。这种策略有可能在用人工智能创作的音乐中得到类似的运用。

获得版权所需的人类参与的确切程度，也将由法院决定。Fishman 说：“一个大的门槛问题是，法院会在多大程度上尊重这一政策声明，或随后关于这一问题的任何办公室出版物，”“他们可能会采用办公室的‘创意控制’标准，也可能会想出一些不同的办法。”

与音乐家、歌曲作者、出版商和其他音乐行业专业人士合作的知识产权律师 Erin M. Jacobson 解释说，该办公室关于”创造性地结合“或”大量修改“作品的准则是指人类控制人工智能元素的安排或使用方式的情况，而不是机器根据提示安排元素。Jacobson 说，“有许多歌曲都有相同的三到四个和弦，但这些歌曲在声音和感觉上有很大的不同，这是基于这些歌曲的人类作者的创造性表达。”