2025年，AI生成音乐如同一股汹涌的浪潮，从实验室的神秘角落迅速席卷主流市场。昆仑万维的Mureka系列AI大模型展现出强大的多语言、多曲风生成能力，仿佛是一位精通全球音乐风格的音乐大师；天谱乐凭借视频输入生成配乐的技术，让音乐与画面完美融合，为影视创作带来了全新的可能；趣灵科技与快手的“视频 + 音乐”一键生成合作，更是让普通用户也能轻松创作出富有感染力的音乐作品。
然而，在这场技术狂欢的背后，版权纠纷的阴云却悄然笼罩。三大唱片公司诉Suno、Udio侵权案、宝莱坞音乐公司诉OpenAI案等一系列诉讼案件，如同一颗颗重磅炸弹，揭示了AI作曲领域存在的核心痛点——AI训练数据版权争议和人机共创权属界定问题。这些问题不仅困扰着音乐创作者和版权所有者，也对整个音乐产业的健康发展构成了威胁。本文将结合欧美最新司法判例与区块链存证技术，深入探讨其在破解这一法律困局中的实践价值。
一、AI作曲版权归属的法律困境：传统框架的失效与重构需求
创作主体模糊化：从“人类中心主义”到“四维权属模型”
传统著作权法以“人类作者”为核心，这一理念在人类主导创作的时代发挥了重要作用。然而，在AI作曲的时代，创作链条已经发生了根本性的重构。如今的创作链条演变为“开发者设计算法→用户输入指令→AI生成内容→训练数据版权方潜在主张”，这使得创作主体的界定变得异常复杂。
以Suno的AI模型为例，该模型通过摄取大量版权音乐进行训练，能够生成模仿真人录音的内容。这种创作方式直接挑战了传统的“作者 – 作品”二元结构，让人们对作品的归属产生了疑问。美国联邦上诉法院在2025年作出的一项裁决明确指出，100%由AI生成的作品不受版权保护，仅当人类提供“有意义的信息”时，才能主张著作权。这一判例为司法界定人机共创权属提供了一定的基准，但在混合创作场景下，如何界定人类和AI的贡献比例，仍然是一个亟待解决的难题。
独创性认定争议：算法黑箱与人类贡献的博弈
独创性是作品的核心要件，但在AI作曲的生成过程中，却存在着“输入随机性”与“输出不可预测性”的双重悖论。例如，当用户输入“中国风R&B”这样的指令时，AI可能会融合《青花瓷》的旋律与R&B的节奏，生成一首跨文化的音乐作品。在这类创作中，人类贡献（指令输入）与AI贡献（算法生成）的边界变得模糊不清，导致司法实践中对独创性的认定存在分歧。
一些观点认为，只要人类提供了创作指令，作品就应该具有独创性；而另一些观点则认为，AI的算法生成部分占据了主导地位，人类的指令输入并不能赋予作品足够的独创性。这种争议不仅影响了作品的版权认定，也阻碍了AI作曲技术的进一步发展。
二、欧美司法判例启示：从“合理使用”到“贡献比例量化”
三大唱片公司诉Suno、Udio案：合理使用抗辩的失败
2024年，环球音乐等公司指控Suno、Udio未经授权使用版权音乐训练AI模型，生成了高度相似的内容。在法庭上，被告主张其行为属于“合理使用”，但法院并未采纳这一抗辩理由。法院指出，Suno的商业模式“以商业性使用为核心”，直接替代了原告的正版作品市场。尽管被告声称其训练AI模型是为了推动技术创新，但法院认为，其大规模复制版权音乐训练模型的行为已经超出了合理使用的范围，构成了侵权。
这一案件揭示了一个重要的问题，即AI训练数据的版权争议不能仅仅依赖合理使用抗辩来解决，而需要通过建立完善的授权机制来规范。否则，类似的侵权行为将不断发生，严重损害版权所有者的利益。
宝莱坞音乐公司诉OpenAI案：跨国司法管辖与版权规则冲突
2025年，印度宝莱坞音乐公司指控OpenAI未经授权使用其录音作品训练AI模型。这一案件的争议焦点在于印度法院是否对美国公司具有管辖权，以及跨国AI训练数据的版权规则适用问题。随着AI作曲技术的全球化发展，跨国版权纠纷日益增多，不同国家的法律体系和版权规则存在差异，这给司法实践带来了巨大的挑战。
此案凸显了AI作曲的全球化特性，要求建立统一的国际版权规则，避免“司法碎片化”导致的法律不确定性。只有这样，才能为全球音乐产业的发展提供一个公平、稳定的法律环境。
三、区块链存证技术：破解人机共创权属困局的实践路径
区块链存证的核心优势：不可篡改与全链条追溯
区块链技术以其分布式账本、密码学哈希算法与时间戳等特性，为创作过程的“全链条存证”提供了可能。在AI作曲中，区块链可以记录用户指令、参数调整、生成时间等数据，形成不可篡改的“创作数字指纹”。这些存证数据在司法纠纷中可以作为权威证据，帮助法院准确界定人类创作者与AI的贡献比例。
与传统的存证方式相比，区块链存证具有更高的可信度和安全性。它能够确保数据的真实性和完整性，避免了数据被篡改或伪造的风险。这对于解决AI作曲版权归属问题具有重要意义。
实践案例：版权确权、侵权监测与纠纷解决
- 版权确权：创作者可以将作品信息（如创作时间、作者、作品名称）上传至区块链，确保版权归属的真实性与可追溯性。例如，Mureka系列AI大模型通过区块链存证，记录用户对生成音乐的修改与调整，强化了人类创作者的权益。创作者在上传作品信息后，可以获得一个唯一的区块链地址，这个地址就是作品的“数字身份证”，任何人都可以通过区块链浏览器查询作品的版权信息。
- 侵权监测：区块链结合AI监测工具，可以实时追踪网络平台上的侵权内容。例如，天谱乐通过区块链存证与AI监测，自动识别并取证侵权配乐，降低了维权成本。AI监测工具可以对网络上的音乐作品进行实时扫描，一旦发现与区块链上存证的作品相似度较高的内容，就会自动发出警报，并记录侵权证据。
- 纠纷解决：区块链存证为司法仲裁提供了可信证据，加速了纠纷解决。例如，在Suno侵权案中，若原告能提供区块链存证证明其版权音乐被用于AI训练，将大大增强胜诉概率。区块链存证的数据具有不可篡改和可追溯的特点，能够为法院提供客观、准确的证据，帮助法院快速、公正地做出裁决。
四、未来展望：技术、法律与产业的协同进化
立法层面：构建“人机共创”版权规则
为了适应AI作曲技术的发展，建议修订《著作权法》，增设“AI生成内容”章节，明确“人类主导 + 实质修改”的双重确权标准。例如，要求AI生成音乐标注训练数据来源与版权状态，借鉴欧盟《人工智能法案》的透明性要求。通过立法，为AI作曲版权归属提供明确的法律依据，保障各方的合法权益。
技术层面：区块链与AI的深度融合
开发嵌入式区块链存证插件，自动记录用户指令、参数调整时间戳，生成不可篡改的“创作数字指纹”。例如，Mureka系列AI大模型可集成区块链存证功能，强化人机共创的版权保护。区块链与AI的深度融合，将为AI作曲版权管理提供更加高效、便捷的技术手段。
产业层面：建立AI音乐版权交易所
参考腾讯音乐“启明星计划”，设立AI作品独立榜单与版税池，通过智能合约拆分开发者、用户、数据方的收益。例如，区块链存证可实现版权溯源与收益自动分配，避免传统版权交易中的“信任缺失”问题。AI音乐版权交易所的建立，将促进AI音乐作品的流通和交易，推动音乐产业的创新发展。
结语：在代码与音符之间寻找公平
AI作曲的爆发正以前所未有的速度重塑音乐产业的创作范式与商业模式。区块链存证技术为破解人机共创权属困局提供了切实可行的实践路径，但要真正实现这一目标，还需要立法、技术与产业的协同进化。
未来，我们坚信，通过构建多方共识的权属生态，一定能够让算法时代的音乐产业既绽放出创造力的绚丽之花，也能结出公平的丰硕之果。让我们携手共进，迎接AI作曲时代的到来！
