AI与音乐版权将使训练人工智能音乐模型变得非常昂贵-

作者段跃初段明汗黄艳红黄湘红

据麻省理工学院技术评论 2024年6月27日消息:随着人工智能技术的飞速发展，它已经逐渐渗透到我们生活的各个方面，从日常购物到医疗诊断，甚至是艺术创作。其中，AI在音乐领域的应用尤为引人注目，它不仅改变了音乐的创作方式，也引发了关于音乐版权的深刻讨论。本文将探讨AI在音乐创作中的应用，以及它对音乐版权法律的挑战。

近年来，AI作曲家的概念逐渐走进公众视野。这些由算法驱动的“创作者”能够根据给定的参数生成旋律、和弦和节奏，甚至创作出完整的乐曲。例如，OpenAI的流行模型DALL·E可以生成逼真的图像，而其音乐版DALL·E Music可以创作出听起来相当专业的音乐作品。这些作品的质量之高，以至于非专业听众很难区分出哪些是由AI创作的。

AI在音乐创作中的应用远不止于此。它还被用于音乐推荐系统，帮助用户发现新音乐；在音乐制作中，AI可以自动调整音轨的平衡，甚至模拟不同乐器的声音；在音乐教育领域，AI可以作为个性化的教练，指导学生学习乐器。这些应用展示了AI在音乐领域的巨大潜力，但同时也引发了关于音乐版权的复杂问题。

音乐版权法律是为了保护创作者的知识产权而设立的。传统上，音乐版权归创作者所有，其他人在未经许可的情况下使用这些作品是违法的。然而，AI的出现打破了这一模式。当AI创作的音乐作品开始流入市场，谁应该拥有这些作品的版权呢？是算法的开发者、训练数据的提供者，还是AI本身？

目前，大多数国家的版权法还没有明确规定AI创作的作品的版权归属。这导致了一系列法律纠纷，其中最著名的是Sono Group起诉YouTube的案例。Sono Group是一家音乐版权公司，它指控YouTube未经授权播放由AI生成的音乐。YouTube则辩称，这些作品是由用户上传的，而YouTube只是提供了一个平台。这个案例凸显了AI音乐版权问题的复杂性，也暴露了现有的版权法律框架在应对新技术时的不足。

解决这一问题需要多方面的努力。首先，立法机构需要更新版权法，明确规定AI创作作品的版权归属。这可能包括为AI创作者设定新的权利类别，或者允许创作者在特定条件下放弃对AI作品的版权。其次，音乐产业需要建立新的商业模式，以适应AI创作的现实。例如，可以探索基于订阅的服务，让用户支付固定费用来享受AI创作的音乐。最后，技术公司也需要在开发AI音乐工具时考虑到版权问题，确保他们的产品不会侵犯他人的知识产权。

尽管目前还存在许多挑战，但AI在音乐领域的应用前景广阔。随着技术的不断进步，AI将能够创作出越来越高质量的音乐作品，甚至可能在某些方面超越人类创作者。同时，随着版权法律的逐步完善，AI创作的音乐作品将得到合理的保护和利用。

在未来，AI可能成为音乐创作的重要辅助工具，甚至成为独立的音乐创作者。它将为音乐产业带来新的机遇和挑战，也将为音乐爱好者带来全新的体验。然而，我们也必须认识到，音乐不仅仅是技术的产物，它更是人类情感和文化的表达。因此，在追求技术创新的同时，我们不应忘记音乐的本质和价值。

AI在音乐领域的应用正在改变我们对音乐创作和版权的理解。随着技术的不断进步和法律的逐步完善，我们有望看到一个更加公平、多元和创新的音乐时代。在这个过程中，我们每个人都是参与者，我们的选择将决定这个未来的模样。

训练人工智能模型的成本高昂，主要源于两个关键因素：一是人工智能模型规模的不断扩大，导致开发成本日益攀升；二是全球对人工智能服务的需求不断增长，需要建设更多的数据中心来支持这一需求。而训练成本的增加，可能会对音乐产业产生以下影响：

推动音乐创作创新：为了应对训练成本的增加，音乐创作者和制作公司可能会更加注重创新，探索新的音乐风格、创作手法和商业模式，以提高音乐作品的质量和吸引力，从而增加收益。

加速行业整合：训练成本的增加可能会导致一些小型音乐公司和独立创作者难以承受，从而加速行业的整合。大型音乐公司可能会通过收购或合并小型公司来扩大规模，降低成本，提高市场份额。

促进音乐技术发展：训练成本的增加也可能会促使音乐科技公司加大研发投入，推动音乐技术的发展。例如，开发更高效的人工智能音乐创作工具、优化音乐制作流程、提高音乐发行和推广的效果等。

改变音乐消费模式：人工智能音乐模型训练成本的增加可能会对音乐产业的商业模式和版权管理方式产生影响，加速改变音乐产业的商业模式和版权管理方式，让音乐分发模式向更加智能、私人定制的方向发展。

总的来说，人工智能模型训练成本的增加会对音乐产业产生多方面的影响，包括推动创新、加速行业整合、提高版权价值、促进技术发展和改变消费模式等。音乐产业需要积极应对这些变化，探索新的商业模式和发展机遇，以实现可持续发展。