人工智能音樂翻唱的法律性質爭議及風險應對

［收稿日期］2024-01-18

［基金項目］本文為中國國家留學基金項目“數據及人工智能的法律規制研究”（202306360095）和中國人民大學振邦法學基金專項研究課題項目“數據資產作為破產財產的路徑與規則”（2023LAW013）的階段性成果

［作者簡介］1.曾夢（1995—" ），男，重慶人，中國人民大學法學院博士研究生、《民事程序法研究》編輯、劍橋大學（University of Cambridge）訪問博士研究生；2.陳娜（1994—" ），女，重慶人，西南政法大學民商法學院博士研究生。

［摘要］AI翻唱作為人工智能革命的主要應用場景之一，在巨大的社會影響力下同時引發了來自數字經濟市場及各類權利主體的多重糾紛，它的技術原理是影響法律評價的基礎性因素。在法律性質爭議方面，就其“主體”而言，AI翻唱歌手等虛擬數字人無法被現行法賦予物格或表演者地位；就其“行為”而言， AI翻唱盡管不能構成現場表演，但可構成機械表演；就其“生成內容”而言，司法實務逐步將對作者資格的認定與對作品資格的認定二分，并適用“客觀主義標準”判斷人工智能生成物的作品屬性。在法律風險類別上，AI翻唱對數據權及數據市場秩序、人格權、著作權、表演者權及錄音錄像者權等皆會產生侵權風險，但被牽涉的公眾收聽侵權翻唱歌曲的行為及聲音商標權則不在風險范圍內。對于AI翻唱這一整體合法，卻風險類別多、涉及主體多、適用法律多、性質爭議多、社會覆蓋面廣的現象綜合體，需要在宏觀上制定數據確權的一般法，但對于細分后的各類數據行為，仍應適用特殊法。此外，還需要在證據端重建以“公益性原則”為核心的司法鑒定收費制度，以使當事人能實質接近司法公正。

［關鍵詞］人工智能；數字經濟；數據權；知識產權；翻唱

［中圖分類號］D923.41" ［文獻標識碼］A" ［文章編號］1003-7608（2024）04-0125-12

一、AI翻唱在現行法盲區下引發的多重沖突

“AI翻唱”是指由人工智能生成聲音并翻唱歌曲的現象。該聲音盡管在聽感上與人類相似，但實際上完全源于計算機程序。它與文字生成（如ChatGPT）、圖形及視頻生成（如Stable Diffusion）等共同構成了此輪人工智能技術革命的主要應用場景。其不僅創造了新的社會關系類型，改變了相關行業的生存與發展生態，亦折射出以《中華人民共和國反不正當競爭法》（以下簡稱《反不正當競爭法》）、《中華人民共和國著作權法》（以下簡稱《著作權法》）、《中華人民共和國個人信息保護法》（以下簡稱《個人信息保護法》）及《生成式人工智能服務管理暫行辦法》為核心規制依據的現行法規框架的缺漏，而快速建成針對人工智能的規范體系已是中國乃至國際社會的共識。

自2023年4月至今，引發AI翻唱熱潮的“AI孫燕姿”已擁有跨平臺的獨立賬號及粉絲團，相關歌曲在網易云音樂和嗶哩嗶哩上的播放量已分別高達967萬次、315萬次。其在產生巨大社會影響和流量收益的同時，亦帶來了對不同主體的侵權風險，以及對聲音經濟市場既有秩序的沖擊。基于差異化的利益訴求，各主體對AI翻唱持不同立場。首先，聽眾普遍歡迎甚至會自行制作AI翻唱，因為這能夠使他們聽到由任一歌手的音色所演唱的任一歌曲。即便部分聽眾會對AI翻唱的合法性持有疑慮，但根據《著作權法》第十條、第二十四條第一款關于“封閉式列舉著作權權能”“合理使用”之規定，收聽侵權音樂的行為并不侵犯著作權，因此，該疑慮不足以阻礙聽眾接觸AI翻唱。其次，眾歌手的表態不一。例如，國內歌手孫燕姿、澳大利亞歌手Nick Cave和加拿大歌手Grimes分別通過Zifans官方微博、CNN和Twitter表達了對AI翻唱的三種不同意見——“不置可否”“反對”及“支持”。再次，諸如世界知識產權組織中國辦事處、中國音像著作權集體管理協會等知識產權保護機構、集體管理組織及詞曲著作權人普遍對AI翻唱的合法性持擔憂態度，更有甚者，環球音樂集團（UMG）全面禁止AI爬取或使用其旗下的音樂數據，并在美國田納西州聯邦法院起訴曾用其音樂數據訓練AI模型的Anthropic公司。上述相互沖突的立場背后交織著復雜的權利糾紛。

無獨有偶，在與AI生成的聲音制品相關的侵權案件上，北京互聯網法院于2023年12月組織五人合議庭開庭審理全國首例“AI聲音侵權案”。該案是以配音為職業的原告發現被告（微軟中國有限公司、上海藍云網絡科技有限公司、北京信諾時代科技發展有限公司）擅自將自己的聲音AI化，并在“魔音工坊”App上將該聲音冠名為“魔小璇”以對外出售，原告據此訴被告侵犯己方聲音權。AI生成的聲音制品侵權風險波及范圍已從名人群體擴大至普通公眾，從最典型的演唱行業擴大至與聲音經濟相關的其他行業。司法糾紛僅是大量社會糾紛的冰山一角，當AI生成的聲音制品相關糾紛開始在法院初現端倪時，則此類與人工智能相關的新型風險實際已與社會生活深度并聯。在AI技術革命引發國內外多重爭議、中國知識產權及數據權等相關法律尚未直接針對上述問題作出規定的背景下，研究AI翻唱相關法律風險的必要性凸顯無疑，且AI翻唱作為此輪生成式人工智能浪潮中出現的影響范圍最大、最典型的AI聲音生成現象，其法律風險研究結論具有推廣性，可為其他AI聲音生成制品的法律風險解決提供范式。

二、AI翻唱的法律性質爭議及辨析

“AI翻唱歌手、AI翻唱行為、AI翻唱相關生成物”這三者的性質皆處于學術界和實務界的爭論焦點。在學術層面，部分學者認為法律通常不應承認AI的主體、行為及生成物的法律主體或客體資格，而另一部分學者則認為其在滿足一定的獨立性或獨創性的情況下應被賦予法律資格［1］；在司法實務中，北京互聯網法院在2018年審理的“菲林律所訴百度公司”一案中認為AI生成物不能被認定為《著作權法》上的作品，但以2023年的人工智能浪潮為轉折點，北京互聯網法院、杭州互聯網法院和杭州市中院又普遍將具有一定獨創性的AI生成物認定為作品。若不分析上述相異做法的原因、優劣，并明確AI翻唱的主體、行為和相關生成物的法律性質，則無法探詢AI翻唱的法律風險及應對之策。

此外，無論法學界如何持續在自我修正過程中更新其對于AI的態度，AI的技術原理始終是決定其法律評價結果的基礎和前提，因此，有必要在討論AI翻唱的各項性質之前明確AI翻唱的制作流程。在VISinger2、RVC等被可用于制作AI翻唱的開源模型中，應用最廣泛的模型當屬Sovits（見圖1）。

如圖所示，AI翻唱的制作流程可分為“數據收集、數據處理、數據訓練、推理生成”四個階段。第一，在數據收集階段，目標歌手的歌曲、演講、采訪或直播視頻等皆可被用作訓練AI的素材，素材的質量（主要指人聲的清晰度）和數量（一方面指絕對數量的多少，另一方面指素材中人聲種類的多樣性，如高音、中音、低音）影響著AI翻唱的效果。第二，在數據處理階段，使用UVR5等軟件將人聲與素材中的其他聲音剝離，繼而使用RX Audio Editor等軟件進行人聲降噪（去除雜音、呼吸聲及混響等），最后使用Audio Slicer等軟件將人聲切割為短音頻并舍棄空白的短音頻片段。第三，在數據訓練階段，將上述短音頻導入Sovits，由Sovits識別人聲的樂理特征、頻域特征和能量特征等，綜合訓練AI歌手的音色和演唱風格。第四，在推理生成階段，將擬讓AI歌手翻唱的歌曲導入Sovits，Sovits會用AI歌手的聲音覆蓋原歌曲中歌手的聲音，并最終生成AI翻唱歌曲。此外，“改善數據收集階段中素材的數量或質量”“加長數據訓練階段中Sovits的訓練時間”“讓Sovits重復進行第一至第四階段的運算”皆可提升AI翻唱的最終效果。

上述AI翻唱的制作流程具有以下四個特征：第一，制作AI翻唱的全程伴隨著對數據和其他作品的使用行為；第二，AI翻唱并非直接復制歌手的演唱，而是試圖使計算機自主生成的音色、演唱風格等盡可能地與歌手本人相似，即AI翻唱行為實則是對特定歌手的模仿行為；第三，也正因如此，AI生成的最終內容中不存在目標歌手本人的聲音；第四，制作AI翻唱的各類開源模型皆提供開放或免費的下載地址，這意味著AI翻唱的制作成本、難度低，可制作AI翻唱的主體范圍廣，相關法律問題的社會覆蓋面大。以上述AI翻唱的技術原理為基礎，以下展開對其法律性質的分析。

（一）AI翻唱歌手的主體性質

根據2021年及2022年發布的《中國虛擬數字人影響力指數報告》，虛擬數字人是通過計算機圖形學、圖形渲染、動作捕捉、深度學習、語音合成等技術手段創設，并具有“人”的外觀、聲音、行為、生理指標甚至思想（價值觀）的可交互虛擬形象。它通常包含語音、外形及智能內核三個要素［2］，其中，外形可分為2D、3D全息投影及機器人實體平臺等多種樣態，可發揮信息生成、內容傳遞、人機互動和人際交流等功能（見表1）。

但當前出現的各類AI翻唱歌手并非虛擬數字人。從結果和目的的角度觀察，AI翻唱并非為了形成具有物格區分度的特定虛擬人物（如“科大訊飛愛加”“初音未來”“洛天依”“湖南衛視小漾”等），而僅為生成翻唱歌曲；從具體要素上看，AI翻唱歌手并非可交互虛擬形象，不具有類人特征。當未來出現以虛擬數字人為技術基礎的AI翻唱歌手時，其法律主體地位又該如何呢？對此問題可從以下兩個層面分析。

第一，數字虛擬人的物格，即虛擬數字人能否被賦予法律主體資格。學界對此有“肯定說”“否定說”兩種相左的觀點。“肯定說”認為，以人工智能技術為支撐的虛擬數字人具有自主性特征，并非完全受操作者影響，因此，可將其擬制為具有獨立法律人格的主體［3］；至于對相關風險的防控，則可以經由以“人類權利優先”為最高原則的、從倫理規范到各具體場景規范的確立來實現，不能因噎廢食［4］；若在強人工智能已經越發與社會生活各方面深度融合的情況下，還不承認人工智能的法律主體資格，則恰恰容易引起法律關系的混亂［5］。甚至，沙特阿拉伯等國家已有賦予人工智能法律主體資格的先例［6］。“否定說”認為，人工智能不具有自由意志和理性思維，沒有獨立財產繼而不能獨立承擔責任，且當人工智能獲得法律主體資格之后，可能對人類社會的安全造成威脅，因此，不應賦予其法律主體資格［7］。無論是“肯定說”還是“否定說”，都認為擁有物格之物必須具有“獨立性”和“區分度”這兩大特征。在立法上，目前以《中華人民共和國民法典》（以下簡稱《民法典》）為核心的私法體系并未適用物格理論。

第二，就AI翻唱歌手能否被認定為《著作權法》上的表演者這一問題，目前已有國內司法案例可供參考。2023年12月，在由杭州市互聯網法院一審、杭州市中級人民法院二審的全國首例虛擬數字人侵權案中，被告杭州四海光纖網絡有限公司擅自使用、發布原告魔琺（上海）信息科技有限公司錄制的由原告開發的虛擬數字人Ada的視頻，并將視頻中原告公司的標識替換為被告公司的標識，原告就此向法院訴請被告承擔知識產權侵權責任。終審判決認為：本案中的真人驅動型虛擬數字人注重人機耦合，它的聲音和動作等并非由人工智能獨立創作完成，而是在真人動捕（動作捕捉）的基礎上對真人表演的數字化投射，類似于對預先輸入的程序的執行或錄音錄像制品的制作，其并非在真人表演的基礎上產生新的表演，缺乏類人的強智能特征，該虛擬數字人Ada無法被認定為《中華人民共和國著作權法實施條例》（以下簡稱《著作權法實施條例》）第五條規定的表演者。當前出現的AI翻唱歌手皆是對預設程序的執行，AI翻唱生成內容的實質是錄音制品，因此，若遵循統一法律適用標準制度［8］，則“魔琺公司訴四海公司”案中對虛擬數字人表演者資格的否定邏輯同樣可以適用于對AI翻唱歌手表演者資格的否定。至于未來會出現的以強人工智能技術為基礎的算法驅動型AI翻唱歌手能否構成《著作權法實施條例》上的表演者這一問題，學界對此亦普遍持否定意見，原因在于《著作權法實施條例》第五條明確將表演者局限于自然人范圍，《視聽表演北京條約》亦有相同規定。據此得出結論：在AI翻唱歌手存在的場合，表演者應為提供聲音和動捕的自然人，或為目標歌手。

（二）AI翻唱的行為性質

在AI歌手無法依現行法被認定為表演者的情況下，AI翻唱行為能否被認定為表演呢？根據《著作權法》第十條第九款，表演可被分為“現場表演”和“機械表演”兩類。現場表演是指表演者（自然人）通過聲音、動作、樂器等現場再現作品的“活表演”。由于AI歌手無法被現行法認定為表演者，因此，任何形態（包括僅有聲音、2D、3D全息投影、機器人實體平臺等）的AI歌手的即時表演皆非現場表演。機械表演指通過各類設備向公眾傳播表演的行為，包括商場、酒店、餐廳等營業場所播放背景音樂的行為［9］。由于AI翻唱再現了他人的音樂作品，實現了對作品的演繹性呈現，且符合向“公眾傳播表演”這一條件，因此，AI翻唱構成《著作權法》上的機械表演［10］。

（三）AI翻唱相關生成物的作品性質

在涉及AI翻唱行為的作品認定方面，需要討論兩個典型問題：一是符合虛擬數字人構成標準的AI翻唱歌手本身能否被認定為作品，二是AI翻唱歌曲是否為作品。鑒于AI翻唱歌手和AI翻唱歌曲在大部分情況下都可被納入人工智能生成物的范疇，對兩個問題的論證過程會產生部分重合。

《著作權法》第三條并未對作品的類型作封閉式列舉，而是以“獨創性”為核心認定標準。在此基礎上，持“客觀主義標準說”［11］和“工具說” ［12］的學者認為，人工智能生成物在具備獨創性時亦能構成作品，只不過該作品的著作權由自然人享有。換言之，在“客觀主義標準說”看來，無論AI翻唱歌手是在自然人的主導下產生，還是由人工智能主導生成，只要其具備獨創性，它就可以被認定為作品。“工具說”則在“客觀主義標準說”上增加了一個條件：人工智能盡管可以參與制作AI翻唱歌手的過程，但該過程須由自然人主導。相反，也有學者結合《著作權法》第十一條之規定，認為只有人的智力成果才能構成作品［13］，即若AI翻唱歌手的制作過程有生成式人工智能的參與，則無論該過程是否被自然人主導，AI翻唱歌手皆不得被認定為作品。

北京市互聯網法院在2023年11月審理的一起人工智能生成物侵權案中將人工智能生成物認定為作品。在裁判文書說理部分，法官采用“客觀主義標準說”進行論證，其在著重考慮人工智能生成物獨創性的前提下，認定人工智能生成物屬于智力成果，附帶地考慮了作品的類型及表現形式，完全未將生成物的創作主體納入作品構成要件。在前文中提及的由杭州市中級人民法院終審的虛擬數字人侵權案中，法官將虛擬數字人Ada認定為美術作品，將錄制的與Ada相關的視頻認定為視聽作品和錄像制品。據此，司法實務將對作者資格的認定與對作品資格的認定二分：在對作者的資格認定上，按《著作權法》第十一條將作者的身份限定為自然人；在對作品的資格認定上，則僅適用《著作權法》第三條列出的客觀標準，不再將作品的創作主體納入資格評定條件。

即便“客觀主義標準說”愈發普遍地被接受為人工智能生成物作品性質的認定標準，但對AI翻唱作品的認定仍有特殊之處。如前所述，AI翻唱行為的本質是模仿，因此，AI翻唱作品在類別上屬演繹作品。演繹作品的權源是著作權中的修改權與改編權，指利用既有的作品并在其基礎上改成的新的作品，使原表達與新表達融為一體，其構成要件主要包括了“衍生性”和“獨創性”。由于當前的AI翻唱歌曲的制作過程普遍雷同，且皆盡可能地接近目標歌手的音色與演唱風格，除聲音以外再無其他表演，因此，當前各類AI翻唱歌曲的獨創性極其有限，難以被認定為演繹作品。但這不排除未來出現具備獨特演唱方式的AI翻唱作品的可能性。此外，AI翻唱作品在利用既有作品時往往未取得原作品著作權人的同意，但這并不影響對AI翻唱作品的作品資格的認定，即未經許可的演繹作品仍應被《著作權法》保護，只不過該演繹作品創作人（演繹人）須承擔侵權責任［14］。

三、AI翻唱的法律風險及其應對

AI翻唱的核心行為是模仿目標歌手的演唱。包括中國及兩大法系的代表國家——德國、美國在內，其知識產權法皆未禁止“模仿表演”這一藝術活動［15］。各種模仿秀節目為社會公眾帶來的娛樂價值充分詮釋了“知識產權法對利益的保護邏輯建立在對創造和模仿的不斷平衡之上”這一理念。因此，從整體上看，AI翻唱不僅在合法基礎上已經發展為公眾自我娛樂的方式，而且與其他AI現象一道推動了數字產業及人工智能的發展，只不過在AI翻唱的具體環節上，它面臨著不同的法律風險。這些風險包括：侵犯數據權及破壞數據市場秩序，侵犯隱私權，侵犯表演者權、詞曲著作權、錄音錄像者權。各類風險受不同法律調整，各類權益受保護的邏輯和程度不同，因此，對同一AI翻唱的法律評價會因風險類別的不同而產生差異。其中，數據行為貫穿AI翻唱的全過程，數據風險是其必須應對的首要風險。

此外，也須澄清其他貌似與AI翻唱相關，但實際并不會導致違法后果的風險。第一，如文章引言中所述，即便AI翻唱侵權，但公眾收聽侵權歌曲的行為并不違法。第二，AI翻唱不會侵犯《中華人民共和國商標法》（以下簡稱《商標法》）第八條規定的“聲音商標權”。根據《商標法》第四十八條之規定，商標侵權的構成要件之一是“商標性使用”——在商業活動中用以區分商品或服務的來源［16］，而AI最終生成的內容是供聽眾欣賞的翻唱歌曲。即便AI軟件開發者借助其制作的高質量AI翻唱歌曲來推銷其旗下軟件，但是該AI翻唱歌曲所起的作用是“描述性使用”，而非直接標識商品或服務來源的商標性使用。因此，不論AI翻唱的音色與聲音商標有多大程度的相似，也不論AI翻唱的內容與聲音商標存在多少比例的重疊，AI翻唱皆不侵犯聲音商標權。

（一）AI翻唱侵犯數據權

1.基于數據市場及數據特征之上的規制理念與路徑選擇

對于AI翻唱制作過程中的數據行為——包括數據收集、數據使用及數據生成行為，應結合中國數據交易市場的建設方向進行評價。從《“十四五”數字經濟發展規劃》到《中共中央 國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》，從上海、深圳數據交易所揭牌到國家數據局成立，中國已將數據交易市場視為社會發展的重要組成部分。根據上海數據交易所于2023年11月發布的《中國數據交易市場研究分析報告》，“中國數據交易行業市場規模在2022年已達876億元，年增長率約為42%，占全球數據市場交易規模的 13.4%”。面對數據交易市場的快速發展，國家一邊通過《數據安全法》《個人信息保護法》等，不斷規范數據行為，一邊持續肯定數據的流通性。法律是合社會目的的存在，在“數據廣泛流通”已成為社會發展之勢時，不論從法解釋的角度還是立法的角度，皆應該在一定程度上承認數據行為的公開性、公共性及公益性，而非由數據權享有者完全控權［17］。總之，這一“平衡數據控權與數據流通公共秩序的理念”對于評價AI翻唱中數據行為的合法性尤為重要。

制作AI翻唱所涉及的數據可被分為商業數據和個人數據兩類，其中，商業數據主要指歌曲和歌手演講、采訪、出席其他商業活動的音視頻等；個人數據主要指歌手未在其他主體控權下的，來源于路拍、私人自媒體等的音視頻。對數據行為的規制有以下兩種思路：第一，對數據來源主體、采集主體、加工主體及流通主體等賦予數據財產所有權、經營權及處分權等，從而根據各具體權能實現對數據行為的精準控制和對數據財產權的精準保護［18］；第二，在一般規則上依《反不正當競爭法》規范商業數據爬取、使用及生成行為，依《中華人民共和國反壟斷法》（以下簡稱《反壟斷法》）限制有權主體對商業數據的排他行為，在特殊規則上依其他特別法處理細分類別下不同數據的相關糾紛［19］。第一種賦權保護思路由美國的勞倫斯·萊斯格（Lawrence Lessig）教授于1999年首次提出［20］。該思路的優勢為：可在精細化的實體法基礎上滿足不同權利主體的差異化需求，并提供權利人提前防范其他主體侵權的空間——允許權利人通過許可或禁止聲明等事先控權。然而，該思路卻存在著以下弊端，使得其難以作為解決我國當前數據糾紛的主要路徑。首先，數據在產生、流通、處分的過程中會經歷生成、儲存、收集、分析、傳播等多環節，這些環節處于可隨機組合或循環往復的動態，而非單向線性的靜態，其中涉及的主體眾多，不可預計，此時，若對上述主體皆賦予不同的數據權，則會產生“權利泛化”［21］現象，導致享有數據權的主體過多，各數據權之間相互沖突，且需要不斷地創設新數據權以彌補舊權利的救濟不足［22］。其次，數據活動、市場的存在基礎就是基于數據的可復制性、高流通性而由各主體不斷地接觸、利用及再創造數據，從而維持數據秩序的動態穩定、各主體間的銜接協調，并激發數據創新，強化數據價值。而上述權利泛化現象會導致各主體之間過于重視對己方數據的絕對保護——凡未經許可的數據行為皆被認定為侵權，從而阻礙了其他主體對數據的合理接觸，完全否定了數據的公共性，破壞了數據活動、市場的存在基礎［23］。再次，數據在被其他主體接觸、復制或共享后，并不會損害原數據，所以，權利人與其他數據行為人的利益沖突并不如傳統財產關系中的利益沖突嚴重，無須通過傳統的精確賦權思路強化數據主體間的對立關系，甚至有學者更激進地認為數據不具備排他性和競爭性［24］。最后，現行法框架中尚不存在確認數據權主體及內容的一般規則，無法依賦權思路周延地保護各數據行為主體的權利，不能為司法提供可行的指導意見，且歐盟《數據庫保護指令》的失敗、國內外一般規則的普遍缺位皆警示著建立一般規則的成本和難度極高［25］。鑒于此，適用第二種思路——以《反不正當競爭法》《反壟斷法》為規制AI翻唱中商業數據行為的一般規則，以其他特別法為特殊規則更具科學性和可行性。

2.侵犯商業數據權

《反不正當競爭法》規制的是AI翻唱中未獲權利方許可的數據行為——擅自爬取數據并利用該數據制作AI翻唱，此類數據行為相較于“獲得許可的數據行為”而言更為普遍。依據該法，判斷未獲許可的數據行為是否構成不正當競爭，須遵循以下標準。

第一，必須綜合考量數據行為的整體（包括行為目的、行為是否獲得許可、行為結果是否造成損害、是否獲得不正當利益等），而不能僅根據“數據行為是否獲得許可”進行判斷，即“基于未經許可的數據行為而制作的AI翻唱”亦有可能是正當、合法的。美國是《中國數據交易市場研究分析報告（2023）》承認的數據交易市場體量最大、最早發展的國家，其司法體系對于未經許可的數據行為的判斷，經歷了從“違法”到“未必違法”的轉變。得克薩斯州北區法院曾在2004年審理的“Southwest Airlines公司訴Farechase公司一案”中，主要依據“被告未經原告許可收集、使用原告所有的數據”這一理由判定被告違法。而在2013年和2019年，分別被《聯邦補充案例》收錄的“Craigslist公司訴3Taps公司案件”、《聯邦判例》收錄的美國第九巡回上訴法院終審的“hiQ Labs公司訴LinkedIn公司案”皆認定未經許可的數據行為合法，其理由是，數據所有方對“許可或不許可”的單方意思表示，并非決定數據行為方合法或違法的依據；相反，出于對互聯網開放、數據流通和主體間展開數據競爭的必要性的尊重，法院支持被告在原告明示禁止的情況下徑直獲取并使用原告的數據。此外，歐盟《一般數據保護條例》（GDPR）亦將“數據自由流通”“數據保護”同時列為立法目標。遺憾的是，我國部分法院對商業數據的自由流通持異常保守的態度。在“北京微夢創科網絡技術有限公司訴云智聯網絡科技（北京）有限公司案”中，云智聯公司因爬取微夢公司（新浪微博的運營公司）在新浪微博上的前端數據——公開的、任何網絡用戶皆可輕易查看的數據，如微博賬號的上線狀態、評論內容、對其他賬號的關注或點贊情況等，而被法院認定構成不正當競爭行為。最高人民法院發布的《2023年人民法院反壟斷和反不正當競爭典型案例》文件，亦收錄了相似案件（北京創銳文化傳媒有限公司因爬取抖音App上的前端數據——公開的視頻、用戶信息、評論內容，而被判定構成不正當競爭）。上述國內案件與美國的案件相比，美國法院在數據所有方已事先聲明禁止其他主體利用數據、數據為公開的前端數據的情況下，仍然認定未經許可的數據行為合法；而我國部分法院在數據所有方并未事先聲明禁止其他主體利用數據、數據為公開的前端數據的情況下，卻認定相關數據行為構成不正當競爭。我國部分法院的做法，實際上尚未恰當地貫徹中國發展數據交易市場、建設網絡強國的大政方針，也尚未科學地理解、適用《反不正當競爭法》第二條、第十二條之規定，這在微觀上會導致當前絕大部分AI翻唱制作者被錯誤認定為不正當競爭，由此阻礙AI翻唱相關商業活動的開展。

第二，反不正當競爭法著重評價的是行為是否合理、合法——“行為譴責模式”，而非原告的利益是否受到損害，這與《民法典》侵權責任編的“權利侵害模式”有著重大區別［26］。在同一數據市場中，即便各主體皆以合法手段利用相同或同類數據，他們之間亦必然對彼此的利益造成不同程度的損害，但此利益損害局面的存在是合理的，因為市場競爭的本質就是各主體對有限資源的爭奪，在爭奪過程中又必然導致各主體的強、弱程度不停變化。因此，在判斷某主體的行為是否構成不正當競爭時，不能首先考慮原告對數據的成本投入及相關利益，而應優先判斷被告的數據行為是否有利于數據市場秩序。在“上海漢濤信息咨詢有限公司訴北京百度網訊科技有限公司、上海杰圖軟件技術有限公司案”中，上海知識產權法院對被告未經許可的數據行為，進行了科學、精辟的意見闡述：“當某一勞動成果不屬于法定權利時，對于未經許可使用或利用他人勞動成果的行為，不能當然地認定為構成《反不正當競爭法》意義上的‘搭便車’和‘不勞而獲’，這是因為‘模仿自由’，以及使用或利用不受法定權利保護的信息是基本的公共政策，也是一切技術和商業模式創新的基礎，否則將在事實上設定了一個‘勞動成果權’。”該法院對于“數據流通價值、數據公共性、模仿行為”等的判定結論完全適用于對AI翻唱相關數據行為的法律評價。

除上述AI翻唱制作者進行數據活動時所面臨的法律風險外，還存在著數據有權主體在阻止AI翻唱制作者開展數據活動時所帶來的法律風險。《反壟斷法》第九條、第二十二條皆提及“經營者不得利用數據和算法、技術等優勢從事濫用市場支配地位的壟斷行為”，此兩條法律規定為上文的政策方針、理論觀點及司法實務所認可的數據的公開性、公共性和公益性提供了積極的救濟路徑。例如，如果上述國內案件中的新浪微博、抖音App皆提前通過robots協議或單獨的權利聲明表示“用戶的公開評論內容不得被收集”，那么試圖收集數據的主體可以主動提起訴訟，要求法院審查“該內容是否可以被禁止收集”，此時法院便可依該法第九條、第二十二條之規定，判決數據壟斷的實施方承擔開放數據收集權限等的法律責任。在前文“hiQ Labs公司訴LinkedIn公司案”中，美國第九巡回上訴法院要求LinkedIn公司必須開放數據爬取權限——“公共網站的一大基本特征，就是其中公開可見的部分不受訪問限制”［27］。值得注意的是，諸如“網站上用戶的公開評論、歌手在商業活動中獨創性不強的音視頻”等屬于“商業公開數據”，而制作AI翻唱所利用的商業數據還包括“商業知識產權數據”，對AI翻唱中涉及知識產權的數據行為的保護能否適用《反壟斷法》的相關規定，還要考察相應特別法——《知識產權法》是否允許AI翻唱復制、使用及公開知識產權數據，對此，將在下文對知識產權的論述中展開探討。

3.侵犯個人數據權及隱私權

盡管“數據”與“信息”的語言學概念存在差異［28］，但就AI翻唱所利用的歌手“個人信息”與“個人數據”而言，兩者的內涵與外延并無區別。《反不正當競爭法》《反壟斷法》是從保護和發展數據市場的宏觀角度確定數據治理的策略基調，但就個人數據而言，其“作為私主體的人格權價值”應當優位于“市場價值”，《個人信息保護法》第一條亦將“保護個人信息權益，規范個人信息處理活動”的原則置于“促進個人信息合理利用”之前。

判斷AI翻唱利用歌手個人數據的行為是否侵權，應首先區分被利用的個人數據類別。不同個人數據所受的保護程度不同。《個人信息保護法》第二十七條、第二十八條將個人數據分為“已公開數據、未公開數據、對個人權益有重大影響的數據、敏感數據”4類。在此基礎上，結合該法第十三條之規定，AI翻唱制作者對個人數據的處理權限如下：第一，對已公開數據（包括個人自行公開和已被合法公開）可以進行處理，個人的意思表示無法阻礙其他主體在合理范圍內處理公開數據。第二，原則上不得處理未公開的數據，但符合該法第十三條規定的情形除外。第三，不論“對個人權益有重大影響的數據、敏感數據”是否已被公開，在處理該數據之前仍須取得個人的同意。由此，在AI翻唱制作過程中利用歌手已自主公開或已被合法公開的個人音視頻數據的行為，即便該歌手明示不同意，也不影響數據行為的合法性，但涉及“對個人權益有重大影響的數據、敏感數據”的除外。此外，依據該法第二十三條、二十五條之規定，AI翻唱制作者對于自己處理的歌手個人數據，只有在單獨取得歌手同意的前提下才能將該數據轉交給其他信息處理者或將其（再次）公開。第四，依據該法第五十一條、五十二條和五十八條之規定，法律承認“爬取技術”的技術中立性。

（二）AI翻唱侵犯表演者權

AI翻唱的核心目標是生成盡量貼合目標歌手音色及表演風格的翻唱歌曲，這一模仿行為使得目標歌手成為與AI翻唱具有最直觀聯系的法律主體。根據《著作權法》第三十九條，歌手的表演者權可分為人身權和財產權兩類。就其中包含“表明表演者身份”和“保護表演形象不受歪曲”內容的人身權而言，對其討論有特殊之處。它們保護的法益與《民法典》規定的人格尊嚴權、姓名權、名譽權和聲音權所保護的法益重合：《著作權法》中表演者人身權的相關規則可被視為《民法典》相應規則的特別法。這意味著：第一，當研究“AI翻唱對歌手人身權的侵權風險”這一問題時，只要厘清了實務中應如何適用《著作權法》中表演者人身權的相關條款，便已經同時解釋清楚了應如何適用《民法典》的相應條款，無須再單獨討論《民法典》中上述人格權的侵權風險；第二，在論證相關問題時，《著作權法》和《民法典》的相關理論可以互為支撐。以下分別分析表演者人身權和財產權侵權風險。

1.冒充表演者身份及其應對

AI的技術優勢使其生成的翻唱內容在音色和演唱風格等方面有無限接近目標歌手的可能，這會在客觀上導致其他主體難以憑聽感區分某一歌曲究竟為AI翻唱還是為歌手本人演唱，由此帶來了身份混淆的法律風險。該混淆會導致歌手遭受多重損害：第一，身份混淆不僅使聽眾極易在與AI翻唱相關的經濟活動中遭受欺詐，把AI生成內容當作歌手本人授權的產品或服務購買，也會降低聽眾接觸歌手本人授權的產品或服務的概率及興趣，從而使歌手在聲音經濟市場中的經濟利益被AI翻唱非法瓜分。第二，當詞曲著作權人誤將AI翻唱當作歌手本人的演唱時，可能會以歌手未經自己授權而演唱歌曲為由，要求歌手承擔侵權責任。盡管歌手可以通過司法鑒定以證明歌曲來源，但包含律師費、訴訟費、輿論聲譽等在內的維權成本，仍是不容小覷的負擔。第三，若不制止AI翻唱中的冒名行為，則會誘導聲音經濟市場中的經營者將目光集中投向成本更低的、假冒他人名義的違法型AI翻唱，以謀取非法高額利益，繼而擾亂聲音經濟市場的整體秩序，破壞包括歌手在內的從業者的生存環境。

然而，“兩者在客觀上的難以區分”并非判定AI翻唱侵權的理由，只有AI翻唱制作者、傳播者等在主觀上具有將AI翻唱冒充歌手本人演唱的故意時，才能判定其侵犯表演者身份權。在判斷行為人是否具有主觀錯誤時，盡管傳統的“司法鑒定歌曲來源+審查行為人主觀意圖”這一實質審查方式更為嚴謹，但也存在增加鑒定費用、拉長審理周期、降低審理效率、實質性審查過程中可能出現法官心證錯誤等弊端。對此，不妨采用新的形式審查路徑：凡是未在AI翻唱歌曲中明確標識其是被AI生成的，一律判定行為人具有使AI翻唱冒名頂替目標歌手演唱的故意。此形式審查路徑的規范依據是全國信息安全標準化技術委員會于2023年8月發布的《網絡安全標準實踐指南——生成式人工智能服務內容標識方法（征求意見稿）》，該文件要求所有經AI生成的內容必須全過程附帶顯示和隱式水印。其中，顯示水印是指在交互界面內或背景中添加的均勻分布的半透明文字，該文字標明“此內容由AI生成”；隱式水印是指通過修改圖片、音頻、視頻內容添加的，人類無法直接感知、但可通過技術手段從內容中提取的標識。在新的形式審查路徑下，對AI翻唱的身份可進行預防性管理，相關糾紛的維權費用、審理周期皆會降低，審查效率將明顯提高，且可避免主觀錯誤的出現。

值得注意的是，歌手并不負擔主動對抗有冒名故意的AI翻唱的義務。AI翻唱雖然會在許多情況下損害歌手的利益，但在部分情況中，也會為歌手帶去新的熱度和經濟價值（例如，孫燕姿因“AI孫燕姿”被熱議而在一段時間內重回公眾關注焦點）。部分歌手可能因此而對不標注AI身份的翻唱歌曲保持沉默，甚至對其逼真度表達贊許。當其他主體因冒名型AI翻唱的誤導而遭受損失時，歌手此前的沉默或贊許不能被視為共同侵權行為，而只能視作歌手本人放棄了針對特定AI翻唱的求償權。

2.歪曲表演者形象

惡搞作品是侵犯演員表演者形象權的典型。它通過通俗或低俗地篡改、援引原表演，使表演脫離其原來的語境而被帶入新的語境，繼而博取關注、獲得流量收益。例如，大量惡搞作品篡改、歪曲演員于和偉在《一出好戲》《三國》中“接著奏樂、接著舞”的跳舞片段、丁修在《繡春刀》中的“得加錢”臺詞片段等，成功引來網民熱捧，并將其創造為廣為流傳的網絡名梗。此收益亦會誘使惡搞型AI翻唱出現。例如，在保持AI音色繼續貼合歌手的情況下，令其翻唱低俗歌詞，或使用嘩眾取寵般的演唱風格。對惡搞型AI翻唱是否侵犯歌手表演者形象的判斷，面臨著以下三個難點。

第一，《著作權法》及《著作權法實施條例》皆未明確何種程度的歪曲、篡改才會構成對表演者形象的侵權。這意味著面對程度不一的惡搞型翻唱，個案的審理結果在較大程度上取決于法官的自由裁量。此時，只能傾向于適用統一法律適用標準制度體系，將與“惡搞型AI翻唱，惡搞作品，其他通過歪曲、篡改行為損害自然人尊嚴、名譽”相關的案件納入類案對比的范圍，以盡量實現司法裁判口徑的一致。

第二，需要對表演者權的客體進行擴張解釋才能規制惡搞型AI翻唱。如前所述，盡管AI學習過歌手的聲音，且翻唱中的音色等十分接近歌手本人，但是AI最終生成的翻唱歌曲中并不存在歌手本人的聲音，只存在由AI使用算法重新生成的模擬聲。這帶來了一個疑問：一段不存在歌手本人的表演，如何侵犯歌手本人的表演者形象？對此的解釋邏輯是：基于《著作權法》第三十九條及《民法典》相關規定，保護表演者形象實際上是在保護表演者的人格利益——名譽［29］；而惡搞型AI翻唱在高逼真度地模仿歌手的音色及風格時，就已經在聽眾的腦海中建立起了翻唱內容與歌手之間的聯系，或者說，聽眾本就是因為AI翻唱能夠貼合歌手的特征，才會關注AI翻唱；此時，若AI將翻唱的歌詞或風格低俗化，那么聽眾就會通過上述聯系聯想到歌手本人，繼而產生了對歌手名譽的損害結果。一言以蔽之，AI翻唱的最終生成內容中雖不存在自然人，但卻映射了自然人的人格。

第三，惡搞型AI翻唱雖損害了歌手的表演者形象，向社會傳播了低俗的內容，卻可能落入法院無權管轄的局面，原因在于以下兩點。首先，無論是《著作權法》中的表演者形象權還是《民法典》中的公民名譽權，它們皆為私權。如果表演者本人不起訴，那么其他主體無權代替表演者起訴，這與《民法典》第一百八十五條規定的英雄烈士的名譽權保護有重大區別。其次，雖然惡搞作品會歪曲表演者形象，但部分表演者的社會關注度也會因為惡搞作品的廣泛傳播而顯著提升，繼而為其帶來事業機會和經濟利益。在兩相權衡之下，部分表演者會選擇接受惡搞作品為其帶來的社會關注度，而非維護特定作品中的表演者形象。對此，一方面，其他主體應在一定程度上尊重歌手對自己權利的自由處分及公眾借由惡搞型AI進行娛樂的需要；另一方面，若惡搞型AI的低俗程度和傳播范圍都較大，則須由檢察院依“能動檢察”之精神，以“惡搞型AI侵犯社會公序良俗”為由向相關主體提出檢察建議，由網絡行政主管機關依《互聯網視聽節目服務管理規定》及相關細則采取行政措施。

3.侵犯表演者財產權

根據《著作權法》第三十九條、第四十四條，AI翻唱侵犯歌手表演者財產權的風險可分為兩種情況。較普遍的一種情況是AI翻唱商業化地利用已被其他主體合法錄制、發行的表演音視頻，但AI翻唱的利用行為未經授權。另一種是AI翻唱商業化地利用自行或由其他主體在未經表演者許可的狀態下直播、傳輸、錄制、復制的表演音視頻。

對AI翻唱侵犯表演者財產權的司法判斷主要存在以下難點。不論是被自媒體還是被傳統商業平臺搭載的AI翻唱歌曲大多處于免費獲取狀態，且其制作者大多為公民個人，而非公司。此時，如何判斷AI翻唱是否屬于《著作權法》第二十四條規定的合理使用行為？只有AI翻唱被判定為商業行為，其才可能承擔侵犯歌手財產權的責任；如果AI翻唱被判定為合理使用行為，則無須承擔相應責任。由于AI翻唱在詞曲著作權、錄音錄像者權侵權風險中面臨著相同問題，對該問題的探討放在后文有關詞曲著作權、錄音錄像者權的部分。

（三）AI翻唱侵犯詞曲著作權、錄音錄像制作者權

以“模仿”為核心行為的AI翻唱模擬的是歌手，而非抄襲詞曲的動機、旋律及和弦等，因此，其在滿足“接觸可能性、內容實質相似”這兩個要件［30］的情況下，也不會構成《著作權法》第五十二條規定的剽竊行為。但由于其數據行為的全過程皆涉及對歌手音視頻、詞曲的利用，因此，引發了侵犯詞曲著作權和錄音錄像者權的法律風險。

根據《著作權法》，AI翻唱中的數據收集、訓練行為受詞曲著作權人、錄音錄像制作權人的復制權的控制；AI翻唱中發布翻唱歌曲的行為受詞曲著作權人的發行權、表演權、信息網絡傳播權的控制，還受錄音錄像制作權人的發行權、信息網絡傳播權的控制。唯一例外的情況是，《著作權法》第四十二條第二款允許AI翻唱制作者在未經著作權人允許的情況下，可使用已合法公開的音樂錄音制作AI翻唱，但須向著作權人支付報酬，且著作權人聲明不許使用的除外。綜上所述，對于AI翻唱而言，其不被判定為侵權或不支付報酬的唯一路徑就是適用《著作權法》第二十四條的合理使用制度。如前文所述， AI翻唱帶來的流量收益與其免費獲取狀態并存，發布者中的民事主體與商業主體并存，對AI翻唱是否為合理使用行為的判斷存在難點。

“三步檢驗法”是國內認定合理使用行為的通用標準，它包括：使用行為限于特定情形，不與著作權的正常行使沖突，不對著作權人利益造成不合理損害［31］。據此，AI翻唱能否適用合理使用制度的關鍵在于判斷AI翻唱是否符合《著作權法》第二十四條第九款規定的“不以營利為目的”。對于由商事組織運營的音樂平臺，例如，網易云音樂、酷狗音樂、QQ音樂等，即便它們免費向公眾提供AI翻唱歌曲，該行為仍應被認定為具有營利目的。因為商事組織的身份決定了其開展的任何吸引目標消費群體（音樂聽眾）的行為，都將最終有利于謀取商業利益、搶占市場份額。故此，即便商事組織在AI翻唱界面未投放任何廣告、鏈接、產品，其免費提供AI翻唱歌曲的行為仍不能被認定為合理使用行為。這樣的結論也適用于發布AI翻唱的自媒體賬號注冊者為商事組織的情形。

但如果發布AI翻唱的自媒體賬號的注冊者是自然人，那么對合理使用行為的判斷就相對復雜。原因在于難以界定該自然人的行為是否以營利為目的——自然人既可能是為自己運營賬號，也可能是在商事組織的授意下運營賬號，該賬號的相關權益實際歸商事組織所有；自然人通過其賬號發布的內容可能極其多樣，除AI翻唱外，還包括分享個人生活、轉發其他商品宣傳資料、自行制作的吸引流量的專題類音視頻等；自然人可能在一段時間內試圖通過該賬號收取流量收益，但在另一段時間內又只想通過該賬號分享個人信息。對此，可以采取以下方法判斷其是否構成合理使用。第一，只要自然人在發布的AI翻唱中實施了流量變現行為，包括領取平臺發放的流量獎勵金、投放商業廣告等，則相關行為不構成合理使用。第二，若其沒有實施流量變現行為，那么不論該AI翻唱視頻吸引了多少流量，也不論該自然人賬號因此增加了多少粉絲，AI翻唱相關行為皆可被認定為合理使用行為［32］。第三，鑒于自然人開通自媒體賬號的普遍性，在司法的社會效果方面為了避免打擊面過廣或責任過于嚴苛，可在自然人構成侵權時，將侵權責任的賠償額限定于自然人獲取的收益，而非詞曲著作權人、錄音錄像權人所遭受的損失。此外，不宜使用學界熱議的、與美國轉換性使用制度相配套的“四要素標準”判定合理使用，因為其并不被我國現行法適用［33］。

四、結語

融入人工智能與數據社會改革的AI翻唱是一個復雜的現象綜合體。第一，其在整體上合法，卻面臨著大量的法律風險，包括對數據權、數據市場秩序、隱私權、著作權、表演者權、錄音錄像者權的威脅，還包括被牽扯但并不違法的公眾對侵權音樂的收聽行為及聲音商標權。第二，其涉及主體多，包括數據來源主體、制作AI翻唱的商事組織及民事自然人、翻唱歌曲搭載平臺、處于競爭關系的聲音經濟體等，其間的法律關系交錯紛雜。第三，其適用的法律多，同時處于《數據安全法》《反不正當競爭法》《反壟斷法》《個人信息保護法》《著作權法》《民法典》等的調整范圍。第四，其性質的爭議多，不同學者及法院在不同時期對AI主體、行為、生成內容的法律性質判斷不一。第五，其風險的社會覆蓋面廣，制作AI翻唱的低成本和低難度使得相關問題在各群體間的傳播速度極快。

盡管當今司法實務只能如本文中的風險應對策略般對現行法進行各種解釋，以應對AI翻唱的法律風險，但從長遠的角度看，仍然需要制定立法技術難度高的數據確權一般法，為包括AI翻唱在內的數據活動提供宏觀指引，而不能任由市場中的地位強勢方通過格式合同掠奪其他主體的數據權益。但亦如本文所言，對于細分標準下各類不同數據，還應交由特殊法規制，畢竟，不同類型數據對應著不同的權利，理應有相異的規制邏輯。

不管以何種法律為依據，在生成式人工智能的算法技術愈發成熟、用戶范圍不斷擴大、人機交互難度不斷下降、推廣與使用成本不斷降低等情況下，AI翻唱抑或其他人工智能生成物相關案件會普遍涉及司法鑒定，這將在較大程度上提高維權成本。在司法鑒定費本就高昂的當下，需要盡快重建以“公益性原則”為核心、“成本收費+法院監管”的司法鑒定收費制度［34］ 。畢竟，妨礙當事人接近司法的司法無法實現司法公正。

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［責任編輯：向長艷］