"什么都有。概不拥有,"Napster曾这样宣称。如今的生成式人工智能模型似乎在说："什么都拿。概不署名。“不过,María L. Vázquez教授说,更公平的框架可能还会出现。20世纪90年代,这位哈佛毕业的律师在维京音乐公司工作,见证了早期文件共享技术在合法流媒体平台上的发展。Vázquez为《WIPO杂志》撰稿,探讨了我们可以从过去的颠覆发展中吸取的版权教训。
20世纪90年代,作为伦敦维京音乐公司的一名年轻内部律师,我在前排见证了音乐产业的巅峰时期。在Kensal House的办公室热闹非凡,几乎每周都有唱片公司签发录音和出版合同。维京公司曾在1991年以 4,500 万美元的价格签下滚石乐队,这证明它有信心从唱片销售中收回这笔钱。然而,该产业当时正处于前所未有的颠覆边缘。
1999年,Napster横空出世,改变了人们消费音乐的方式。点对点共享平台允许用户直接交换数字音乐文件。史上第一次,任何人只要有互联网连接,就可以即时、轻松、免费地获取音乐,这对整个行业的商业模式构成了威胁。唱片和CD的销量急剧下降,而文件共享服务却蓬勃发展。
美国唱片业协会（RIAA）最初以法律策略应对数字盗版,包括对个人用户提起了数千起诉讼。最著名的案件之一是Jammie Thomas-Rasset案,他因在文件共享服务Kazaa上下载和分享24首受版权保护的歌曲而被勒令支付 22.2 万美元。
然而,音乐产业却无法阻止非法下载。在2001年被关闭之前,Napster的用户数量已达8,000万。现在,几乎所有录制过的歌曲都可以在网上找到,更重要的是,消费者已经习惯了这种获取音乐的新方式。
正如物种必须适者生存,产业界也必须如此。
在Napster被关闭的同一年,苹果公司推出了iPod和iTunes Store,这证明了转型发展。通过以 0.99 美元的价格提供正版数字歌曲,苹果公司证明了消费者愿意为在线音乐付费,只要价格合理且通过用户友好的平台提供。
这为下一个重大转变奠定了基础：流媒体。Spotify等平台于2008年推出,用户可以通过订阅模式访问大量音乐库,无需所有权。
这一次,产业界没有反对这一变革。虽然许多唱片公司最初坚持使用CD等实体格式,但后来也开始接受流媒体。如今,流媒体驱动产生产业的大部分收入,这给我们上了一堂生动的进化论课：正如物种必须适者生存,产业界也必须如此。
人工智能的到来
时间快进到2022年11月30日。OpenAI的ChatGPT发布后,引发了与20多年前Napster一样的行业恐慌。不过,这一次利害关系甚至更大。
一些早期的"创意人工智能"公司在整个2010年代都是经许可使用数据,而道德的人工智能公司至今仍在这样做。然而,随着许多其他商业生成式人工智能公司急于开发自己的系统,它们搜刮了大量数据,包括很多版权作品或受相关权保护的作品,却很少关注追踪训练其模型的数据来源。在音乐领域,这意味着使用了现有的音乐作品和录音制品、合成节拍、歌词、和弦行进和音乐模式。
也许这就是数字淘金热——现在收集,以后再问。然而,由于数据攫取的规模巨大,几乎不可能追踪原创作者或署名,更不用说对其进行补偿了。这引发了生成式人工智能公司与内容所有者之间日益加剧的冲突。
Napster对音乐的传播和销售方式提出了挑战,而人工智能生成的作品、曲目和深度伪造表演正在威胁着音乐创作和作者身份的根基。在这两种情况下,创意社群都进行了反击,对未经授权使用其作品和侵蚀知识产权表示担忧。
这些诉讼的核心有一个问题：人工智能训练是否构成对版权材料的合理使用？
就像从Napster中觉醒之后的情况一样,诉讼紧随而至。2023 年 4 月, "Heart on My Sleeve "的发布 给整个产业敲响了警钟,该歌曲未经授权,对德拉克和The Weeknd的声音进行了深度伪造。许多投诉接踵而至。这首歌发布后不久就被迅速从平台上删除,但其影响仍在继续回荡。
2024年4月,著名音乐人和艺术家,包括Billie Eilish、Nicki Minaj和Pearl Jam,共同签署了一封公开信 ,谴责不负责任的人工智能训练是对人类创造力的直接攻击。随后,在2024年6月,美国唱片业协会宣布,环球音乐集团、索尼音乐娱乐公司和华纳唱片公司对人工智能初创公司Suno和Udio提起诉讼,指控它们使用受版权保护的内容训练模型。
这些诉讼的核心有一个基本问题：人工智能训练是否构成对版权材料的合理使用？科技巨头们认为确实如此,并将人工智能训练比作人类阅读书籍。然而,与美国和其他英美法系国家不同的是,大多数大陆法系国家都有一个封闭的例外目录,只有在非常有限的情况下才能证明未经同意的使用是合理的。不过,《纽约时报》诉 OpenAI等美国重要案件的结果,以及音乐公司起诉人工智能音乐公司的结果,都将产生全球影响,并可能影响全球的许可和行业规范。
然而,就在这些法律之争展开的同时,产业界也在继续探索一条不同的道路,这与其最终对流媒体平台的包容相呼应。一些艺术家和音乐专业人士并没有试图阻止人工智能的崛起,而是已经想方设法利用人工智能为自己谋利。
人工智能时代的生存策略：诉讼、许可还是立法？
2023年4月,格莱姆斯宣布,将与使用她的声音创作了"任何成功的人工智能生成歌曲"的创作者分享50%的版税。 《金融时报》2024年6 月报道 称,索尼、华纳和环球等公司正在与谷歌旗下的YouTube谈判,为训练目的许可其曲目,很有可能交换一大笔一次性付款。最近,在2025年6月, 彭博社报道 称,一些唱片公司正在与Suno和Udio商谈和解事宜,这让那些一直经许可使用训练数据并将继续这样做的公司非常失望。
Napster未经授权的点对点共享为合法平台铺平了道路。然而,如今生成式人工智能中对受版权保护材料不受监管的使用,还没有显示出有哪种授权框架会可能会大规模突破,以确保人工智能训练通过署名和补偿来尊重创作者。
"什么都有。概不拥有",Napster曾这样宣称。如今的生成式人工智能模型似乎在说："什么都拿。概不署名。“区别在于规模和可追溯性。Napster仍能让单首歌曲可辨别、可获取,Spotify则提供了可发现性,而人工智能训练则让它们变得不可见。
这个不可见性——或者更准确地说,可发现性——的问题非常重要。尽管每天都有数以万计的新曲目上传到Spotify等平台,但这些服务仍能提供可发现性,帮助艺术家积累受众。随着人工智能生成技术推动音乐创作达到前所未有的规模,艺术家的个性将在训练过程中丧失殆尽。
如果人工智能系统的目标是与创作者建立真正的合作关系,那么它们就应该利用技术来提高人类艺术家的可发现性,以便保持知名度和竞争力。当艺术家的贡献得到署名和承认时,就可能更愿意选择加入人工智能训练数据集。
集体管理组织可以代表其会员在与人工智能公司的谈判中发挥关键作用。
除了希望人工智能公司确保作品署名外,就此类自愿许可进行谈判的创作者还希望保留对其作品的一些控制权,并获得公平的补偿。在理想的世界里,这些许可将尊重创作者的权利并促进创造力,同时为人工智能开发者提供获取内容的途径,而不存在法律上的不确定性。然而,考虑到训练人工智能模型所需的庞大数据规模,以及标准化框架和协作机制的缺乏,为数据搜刮中使用的每件作品获得自愿许可似乎确实是不可能做到的。
因此,集体管理组织（CMO）可以代表其会员在与人工智能公司的谈判中发挥关键作用。 一些集体管理组织已经采用区块链技术来提高会员数据的准确性,该技术在监控培训数据、简化许可程序和支持公平补偿方面的潜力也受到了 称赞。
自愿许可仍在继续推进,但如果我们希望避免完全依赖于一个缓慢而复杂的过程,一些学者建议,为机器学习颁发法定许可可能是 另一个选项。法定许可可以为获取受保护作品设定一个标准,从而降低交易成本、提供法律明确度并确保公平补偿。然而,权利人和创作者对此持反对意见,任何"包罗万象"的解决方案都必须谨慎平衡,以鼓励人工智能创新,同时保护人类作者的重要作用。
无论如何,我们都应吸取过去的教训。对于音乐产业来说,面临的挑战不是抵制创新,而是以尊重创造力、奖励人才以及在艺术家和技术之间建立信任的方式塑造创新。
而对于当今人工智能系统背后的利益攸关方来说,也许可以利用自己的技术专长来解决其自己制造的难题,开发工具帮助艺术家以透明、公平和赋权的方式了解、管理和许可其作品用于人工智能训练。正如Napster造成的颠覆最终催生了iTunes和Spotify等模式一样,长期的成功将取决于能否形成尊重创作者权利的深思熟虑的对策。套用奥蒂斯··雷丁的话说,艺术家们只是"要求一点点尊重"。
关于作者
María L. Vazquez 教授现任阿根廷布宜诺斯艾利斯圣安德烈斯大学（UdeSA）法学院院长。她还担任UdeSA-WIPO知识产权与创新联合硕士项目主任和UdeSA知识产权与创新区域中心（CPINN）主任。她曾就读于哈佛大学法学院,并曾在伦敦维京音乐公司和纽约百代唱片公司工作,其后在布宜诺斯艾利斯的Marval O’Farrell & Mairal 律师事务所担任合伙人。
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