AI作曲的星辰大海

版權的“暗礁”，依然是AI作曲要面臨的主要問題

由于AI音樂的產生是根據算法模型，讓計算機在大量現成作品中尋求“規律”，按照這些規律提取資料中特定的樂章片段，依據計算得出的概率重新進行排列組合，故AI作曲必然涉及資料庫中大量現成作品的版權問題。

AI如何判斷研究人員提供的曲庫中哪些作品收到版權保護？AI作曲成果是否侵犯學習對象的版權？如AIVA最初以古典音樂為學習對象，它所使用的莫扎特、貝多芬等人的作品歷史久遠，版權時效已過，故沒有此類問題。AIVA研發人員特意選擇古典音樂為其學習對象，主要就是為了避免版權問題。但像Travis Bott所用的Travis Scott人物及作品相關資料皆需取得授權，而Travis Bott在此基礎上創作的作品算不算對Travis Scott的抄襲？音樂作品抄襲的議題屢見不鮮，相關討論仍然不時出現，至今依然沒有統一、明確的判斷標準。從版權問題可見，現在的AI作曲技術依托于算法，受限于曲庫的音樂“規則”，還無法產生突破既有規律的作曲創意，此為AI作曲面臨的另一個技術難題。

即便AI作曲技術經過不斷優化，最終得以生產出純原創、不涉及任何侵權的作品，此作品又將面臨版權認證的問題。隨著AI創作相關技術的成熟與普及，一些國家開始在法律上明確界定AI作品的版權歸屬。

1988年，英國正式頒布了《版權、設計和專利法案》（Copyright，Designs and Patents Act 1988），其中，對于計算機創作的內容進行了明確的規定：“為計算機所生成之作品進行必要程序者，視為該計算機生成之作品的作者，其保護期限是自作品完成創作之年的最后一日起50年后屆滿”。規定AI作品的版權屬于“進行必要程序者”，同時也明確界定了對計算機生成作品“進行必要程序者”，即包括程序員、使用者，也可能是AI系統或設備的投資者。

2017年，世界知識產權組織（WIPO）雜志提道：如果一部作品的創作過程中“人類的參與有限，或根本沒有人類參與”，著作權法可以有兩種潛在的生效方式—著作權法可以“拒絕”對計算機生成的作品進行版權保護，也可以將此類作品的作者歸屬于程序的創建者。現在國內解決此類問題也基本沿襲這個思路。

2018年，上海一家公司未經過授權，將騰訊開發的自動化編寫程序Dream writer生成的財務報告復制到該公司網站。深圳市南山區法院裁定，該公司因侵犯騰訊的版權而需承擔民事責任，向騰訊公司賠償1 500元人民幣。目前，我國《中華人民共和國著作權法》尚未明確界定AI作品的版權歸屬，這一裁定可能是AI創作領域的重要里程碑。

《中華人民共和國著作權法》規定：“著作權是著作權法賦予民事主體對作品及相關客體所享有的權利。”其中，民事主體指公民、法人或非法人組織。《中華人民共和國著作權法》保護的對象是作為民事主體的獨創性思想表達，并非民事主體的AI無法單獨享有著作權，但只要在作者名錄加上人類作曲家或研發者的名字就能解決此問題。AI雖無法成為受法律保護的主體，但對其作品版權的保護也開始受到法律認可。

“沒有感情”的輔助器，方舟的航向

AI作曲技術的日漸成熟，在音樂行業掀起一股不小的浪潮。盡管AI已經實現通過讀取、記憶大量樂曲獲取規律，計算音符節奏的出現概率并排列組合來“創造”音樂。但音樂的核心并非音樂本身而是“人”，音樂源于人類情感流動。《禮記·樂記》對音樂起源的解釋非常貼切：“凡音之起，由人心生也。人心之動，物使之然也。感于物而動，故形于聲；聲相應，故生變；變成方，謂之音。”作曲家和演奏者透過旋律、節奏表達的情緒與觀眾聆聽音樂引起的共鳴，這種借由音符實現的，跨越時間、空間與種族的情感交流才是音樂存在的意義，也是莫扎特和貝多芬等音樂家流芳百世的根本原因。

從某種角度來說，由于音樂是人類抒發心情的一種方式，讓沒有感情的AI作曲或許可以說是一個偽命題。AI不具備情感，不了解音符、節奏等音樂表層結構和基于情緒表達的音樂深層邏輯之對應關系，其制作的音樂只是基于概率所排列的音符。無論算法作曲技術發展得多么成熟，音樂作為人類情感交流的藝術形式之一，AI所作的樂曲必然無法完全取代人類音樂作品在社會中的功能和角色，AI也無法替代行業內頂尖的音樂創作者及表演者。不僅是音樂，在美術和文學等藝術創作中皆是如此。

現在較為成熟的A I音樂公司除了G oogle、Sony、AIVA外，還有英國的AI Musical、德國的Melodrive、美國的Humtap、Popgun、Snafu Records及諸多硅谷大亨聯合建立的AI非營利組織OpenAI、字節跳動旗下的Jukedeck等。百度、騰訊、阿里巴巴和網易云等音樂平臺都在不同程度上對AI音樂有布局。即便AI暫時無法掌握樂曲中細膩的情感變化及流動，但基于計算機具備對大量作品進行數據處理、運算分析及排列組合的強大能力，使得AI編曲效率遠遠高于人類。在一些注重成本且審美要求不高的應用場景中，AI作曲占有明顯的優勢。因此，一批專業度不足的音樂從業者可能面臨被淘汰的命運。

目前，AI作曲技術逐漸往商業應用與輔助創作的方向發展，筆者看到，其應用場景主要為視頻配樂、游戲配樂、電視預告片、商業廣告、發布會和電影等方面。

以非藝術場景的商用音樂為主要市場，打破了固有音樂市場關于成本及創作時間的限制。如上文提及的AIVA已開始為電影、視頻、電視劇制作音樂。微軟（亞洲）互聯網工程院開發的小冰樂隊能自動生成旋律和編曲框架，已為“2020世界AI大會”創作了主題曲《智聯家園》。由西電灃東AI與類腦感知產業技術研究院研發的MusesAI作曲系統，基于GAN和LSTM的智能譜曲算法和視頻多元素提取算法，實現了視頻自助譜曲、智能仿曲和譜曲輔助智能等功能。通過對視頻進行內容物體識別、色彩分析和畫面節奏分析，生成合適的背景音樂；也可透過用戶輸入的仿曲或關鍵詞、語句啟發音符，產生類似風格的音樂。另有一款專門制作視頻配樂的AI Ecrett Music，通過識別不同的視頻主題、時間及情緒，對視頻配樂進行個性化編輯，為視頻制作者持續產生不同的音律。為創意要求較低、對價格較敏感的部分商業音樂創作提供了全新解決方案。

除此之外，AI作曲技術對音樂愛好者進行創作也起到了輔助作用。

2019年上線的“哼趣”APP就是一款基于AI的音樂創作工具，只需簡單哼唱，AI就會根據哼唱內容、音調、旋律生成一段完整的、悅耳的曲子，此外，還可對生成的曲子進行個性化編輯，一鍵選擇變換不同樂器、風格與時長。“哼趣”的核心原理是通過大量的樂曲訓練來形成一套完善的LSTM神經網絡的方式。同時，算法團隊解決了MP3與MIDI格式的相互轉換和降噪問題，將人聲與機器可識別的MIDI語言進行轉化，再利用帶有音頻判定的神經網絡進行樂曲生成。使用這類軟件或APP，不僅使得音樂創作更加便利快捷，也大大降低了普羅大眾創作音樂的門檻。對專業音樂人而言，比起原先需要通過MIDI鍵盤輸入旋律的創作形式，在很大程度上提升了工作效率，減少重復勞動，并降低了與制作方的溝通成本。AI作曲隨機生成的旋律也能在創作陷入瓶頸時，為使用者提供靈感，編曲工具的發展將使專業作曲家的創造力得到進一步釋放。