音乐圈版权保卫战：AI是如何洗劫音乐人的？

文 | 音乐先声 本世纪的音乐人“鬼故事”——你的音乐作品，正在悄悄成为AI的“养料”。 最近，全球音乐产业掀起了一场创作者的集体自查潮。《大西洋月刊》记者Alex Reisner将自己持续进行的AI Watchdog调查扩展至音乐领域，公开了四个在AI开发社区流通的大型音乐数据集，并上线了可搜索数据库。 一夜之间，从行业协会、格莱美获奖歌手到独立音乐人，一场全行业自查迅速席卷全球音乐圈。 谁都没想到，一个小小的搜索框，彻底点燃了一场围绕AI训练授权、数据来源和创作者报酬的争论，也让藏在产业链深处的创作者困境与荒诞现实集体显形。 戳破AI公司的糊涂账 AI Watchdog最早于2025年上线，是《大西洋月刊》发起的一项调查性报道项目，专门用于追踪和公开AI训练数据背后的版权来源。其初衷是筛查用于AI训练的图书、学术论文与视频素材，如今正式将监测范围拓展至音乐领域。 本次收录的数据集包含两个超大型曲库LAION-DISCO-12M和Sleeping-DISCO-9M，曲目规模分别高达1200万首与900万首，另有两个中小型曲库Spotify Tracks Dataset和Free Music Archive Dataset，各自收录录音作品均超10万首。 也就是说，四个数据集累计超过2100万首，在AI开发社区中秘密流通。 不过，AI Watchdog也强调了两点：其一，四个库并没有穷尽所有训练来源；其二，某首作品出现在数据集中，并不必然等于它最终被某个模型实际用来训练。但即便如此，也足以说明： 在创作者不知情的情况下，大量音乐作品已经进入AI开发者可以随意获取和调用的候选原料池。 据介绍，这4份数据库涵盖众多流行巨星的热门作品，包括Bad Bunny、Nirvana、Taylor Swift、Billie Eilish、Pearl Jam、Beatles，同时收纳了大量爵士名家作品与古典乐曲目。 其中，体量最大的LAION-DISCO-12M由德国非营利机构LAION于2024年11月发布，知名图像生成模型Stable Diffusion的训练数据集同样出自该机构。 官方声明中，该数据集仅限于学术研究，严禁商业落地或直接用于成品制作。然而，“仅供研究”的限定，在现实中面临法律裁量的模糊地带与开源社区的扩散惯性，数据集一经发布，其后续流向与使用意图便不再受原始发布者的掌控。 另一套超大型曲库Sleeping-DISCO-9M则以YouTube音乐内容和Genius歌词为核心来源，开发者借助cloudscraper绕过Cloudflare对Genius页面的抓取限制，再将歌词、元数据与YouTube链接进行匹配。相比普通音乐资料库，它属于面向生成式音乐模型的预训练数据集，可用于文生音乐、音乐数据标注、歌声合成等任务。 相比之下，Spotify Tracks Dataset的问题则集中在来源透明度上。《大西洋月刊》将其描述为一批从Spotify扒下来的曲目集合，由开源社区Hugging Face上一名身份不明的AI开发者上传。 Spotify方面明确表示，这一数据集与官方无关。也就是说，它虽然规模不及前两个超大型曲库，但由于直接牵涉音乐流媒体平台的内容、抓取方式和上传者身份不透明，反而更容易引发版权与平台规则层面的质疑。 四者之中，相对更合规、也更容易追溯来源的，是Free Music Archive Dataset。该数据集由瑞士洛桑联邦理工学院EPFL于2016年整理，来源于Free Music Archive，收录超过10万首录音作品。 FMA官方显示，其中大部分内容采用Creative Commons（知识共享）授权，提供30秒版本与完整版本，因此长期被音乐信息检索、音乐分类和音频研究领域用作基准数据集。 目前能够明确的是，Google和Stability AI都曾在模型说明中确认使用过Free Music Archive Dataset中的部分数据，但至于其他数据集究竟被哪些AI公司训练过、用到了什么程度、是否进入了商业模型管线，外界仍是一笔糊涂账。 艺人掀起自查潮 AI Watchdog真正改变的，正是这笔糊涂账的可见性。 现在，音乐人只要通过AI Watchdog输入关键词，就有几率得到一个令人不适的结果。 消息一出，海外音乐圈炸锅了。 澳大利亚知名乐队Savage Garden主唱Darren Hayes在社交平台写道，过去30年他所创作或演绎的每一首作品，都被AI软件窃取了。澳大利亚版权协会APRA AMCOS主席Dean Ormston也表明，AI公司正在窃取Midnight Oil、Sia、Crowded House、Lorde等艺术家的作品。 格莱美获奖歌手SZA直接在社交平台附上截图，配文只有一句话：“刚查了，AI拿我238首歌训练过。我确定有些根本没发过。”紧接着她又写道：“如果你是个音乐人还支持这破事，你恶心透了，没什么可说的。” 随后，SZA直接把矛盾推向了文化剥削问题。她直接点名国际顶尖制作人Diplo，称其持有AI音乐公司Suno的股权，正积极试图用最优秀的黑人创作者和制作人来训练它。 她写道：“我们占美国人口的13%，却用声音和视角影响着整个世界。我还没听过一首白人AI写的歌呢……我们在立法、医疗、创意上都没有保护，最好偷的就是我们。” 不过，随后Diplo也做出了澄清，称自己并未持有Suno股份，他自己的超过500首歌曲也被AI应用用于训练。他留下一句意味深长的话：“反派不是技术，技术只是技术。”有报道称，Diplo其实是另一家AI初创公司Aaru的投资者。 紧接着，美国知名音乐制作人Kenneth Blume同样没有留情。他在X上直接@Suno写道：“无法想象有人每天上班却在剥夺无数音乐人的作品”，并称这种行为“是在以工作之名，消解艺术家的梦想”。 独立音乐圈这边的反应，简直可以用“一怒之下站起来，两眼一黑又坐下”来形容。 曾以复古音乐作品圈粉无数的音乐人DJ Sabrina the Teenage DJ发现自己的22首歌出现在数据集后，在Bluesky上写道：“那些说我音乐听起来像AI垃圾的人，有没有想过是因为Suno用了包含我22首歌的数据集？” Titus Andronicus的主唱则用一种黑色幽默回应：“他们拿了我一张没人听过的专辑里的冷门歌……祝你好运，哥们。”甚至Reddit上，大量草根独立音乐人都开始自查。“发现了我自己的歌，而我根本不出名！”一位Reddit用户写道。 这正是最荒诞无力的地方。 之于头部艺人，AI训练或许意味着商业价值被未经许可地调用；对中腰音乐人而言，它甚至像是一种迟来的承认：作品终于被看见了，只不过看见它的不是听众，而是爬虫。并且，创作者的主体性还被倒置了。印象中，真正的创作者似乎很少主动模仿AI，反而是AI先吞下了创作者，然后市场转过头再用AI的标准去审判创作者。 目前，版权方的实际损失很难精准核算，此前国际作者作曲者协会联合会（CISAC）委托PMP战略咨询公司开展专项调研，曾给出了量化预估数据。 报告测算，到2028年，AI音乐预计将占据音乐流媒体平台收入的20%，以及音乐资料库（Music Librarie