里德尔表示，他不是律师，必须遵守，但他感到很委屈。他的AI软件生成的其他模仿音乐尚未被删除。那么，他想了解一下，这个视频在多大程度上模仿了原作的版权，侵犯了原版的版权？到什么程度才能算是真正的原创作品呢？
如何定义AI创作的音乐的本质？您认为它是一件与人类创作一样独特的艺术品，还是只是对人类作品的拙劣模仿？在AI音乐越来越流行的今天，如何解决AI音乐的版权和侵权问题已经成为音乐行业面临的现实问题。
今天我们就可以一起来聊聊这个有趣的话题。
是时候认真对待人工智能音乐了
人工智能音乐并不是什么新鲜事。简单地说，音乐旋律的本质是数字的排列和组合，而计算机和人工智能最擅长学习和处理的正是数字。
据说，早在1957年，就创作出了完全由电脑“创作”的音乐作品《组曲》。这是当时的一位美国化学博士将计算机程序中的控制变量替换为音符后完成的。该程序按照规则创作音乐，堪称数字音乐和AI音乐的鼻祖。
现在，深度神经网络的兴起使人工智能创作音乐的能力实现了指数级飞跃。
2016年，研究人员开发了一种名为“深巴赫”（Deep Bach）的神经网络，利用巴赫创作的352首音乐进行调性改变，创作了2503首赞美诗，其中80%用于训练，其余20%用于验证训练结果。
最终，他能够创作出与巴赫风格高度相似的作品。在对1600多人（包括400多名音乐家或音乐学生）进行的测试中，超过一半的人认为这些作品是巴赫自己的作品，而巴赫自己的作品仅被75%的人正确识别。
这个结果已经非常惊人了。当然，我们也知道，AI一旦在某个领域取得突破，就会迅速扩张领地，像骗子一样进化。
2019年，发布了可以进行AI音乐创作的深度神经网络，可以使用10种不同的乐器和不同的音乐风格来生成长达4分钟的音乐。它完全不依赖人类来编程音乐，而是使用与 GPT-2 相同的无监督学习技术，通过学习 Token 来学习和声、节奏和风格的模式。只要给出一组音符，AI就会预测后面会出现的音符。
在测试中，当它掌握了不同的风格后，它可以将它们混合起来产生全新的音乐。例如，研究人员提供了肖邦夜曲的前六个音符，但要求生成一首流行音乐并整合各种乐器。该机器能够生成完全融合了肖邦和邦乔维两种风格的音乐。
如此简单易用的AI生成音乐怎能不引起音乐界的关注呢？早在2017年，卢森堡AI音乐制作初创公司AIVA就与美国网红歌手Taryn合作，在互联网上推出了首张AI专辑《I AM AI》。 2018年初，法国作曲家卡雷与索尼作曲家AI Flow合作发行了他的首张专辑《Hello World》，其中收录了AI创作的15首歌曲。
中国的AI音乐版权平台已经能够从数十万个不同风格、类型的音乐MIDI数据中提取关键信息，通过机器学习算法对其进行训练，并通过“小嗨音乐助手”和歌曲识别来创作AI音乐。微软的AI小冰已经掌握了作词作曲的能力，甚至还举办过自己的演唱会。
AI作曲、AI填词的技术门槛不再太高，在水平上已经可以超越那些套路的和弦、编曲。即使数据训练样本增加，甚至可以创造出多种声音和编曲。复杂的音乐来了。
现在，一个现实的问题摆在我们面前，人工智能创作的音乐是否可以被视为原创艺术作品？
创作还是抄袭？ AI音乐的艰难自证
我们先看看人工智能的其他作品能否成为艺术创作？至少在绘画界是有先例的。
2018年，一幅由AI创作的画作《埃德蒙·贝拉米肖像》在佳士得拍卖会上以432,500美元的价格售出。这幅画是由一群法国艺术艺术家和人工智能专家通过对抗性神经网络GAN算法创作的。尽管这幅作品首次进入拍卖行并拍出高价，堪称人类艺术界的“认可”，但也有艺术评论家认为，它是“2018年最无聊的艺术作品”。
当时人们争论的焦点是这个AI程序是否可以被称为艺术家，这个作品是否可以被视为一个艺术创作过程。有人认为，《埃德蒙·贝拉米肖像》无非是“用其他艺术家发明的代码编辑的图像，以及打印在画布纸上的数字印刷品”。有人认为，AI的创作过程是一种全新的创造，只要能通过艺术界的“图灵测试”。
创作这幅画的AI团队认为，如果艺术家是指创作图像的人，那么创作这幅画的艺术家就是AI，而如果艺术家一定是人类，那么创作这幅画的团队就是它。
这样奇怪的争论在AI音乐中也存在。
AI音乐的创作过程似乎与人类的创作过程并没有本质上的不同。 AI通过学习大量数据“培养”自己的乐理知识，通过模型训练实现与人类相同的乐感训练，并通过再现所获得的音乐风格来创作新的音乐作品。
同样，我们知道，一个音乐人想要创作一首新歌或者发行一张专辑，需要经历漫长的学习过程，在创作过程中经历许多极其艰难的“灵感”时刻。此外，他还必须经过严格的打磨制作。过程。
我们将音乐家在创作过程中投入的情感、能量和创造力归结为作者独特的艺术创作。这正是很多人认为人工智能所不具备的。
然而，一些通过人工智能创作的艺术家认为，人工智能创作的音乐也必须经历一个类似于人类音乐家通常经历的混乱过程。这些音乐歌曲也是以人类创作的歌曲和大量歌曲为基础的。文本信息是我们学习和创造的，它也代表了我们的想法和观点。
反对“人工智能音乐是艺术品”的人认为，机器创作的音乐不包含人的主观意图、情感和个人观点，而只是从大量数据中学习后的模仿处理。但支持者则认为，人工智能作品能否称为艺术品，需要从观众的感受来看待。如果观众能够得到符合自己感受的主观享受，那就可以称为艺术品。 。
其实我们可以把问题说得更具体一些。 AI的创造能力也存在差异。 AI音乐的受众群体也不同于阳春白雪和下层人士。 AI音乐作品也针对新手、专业歌手和音乐创作者。
首先，人工智能可以低成本、**率地创作大量伴奏音乐。由于这类音乐节奏简单，短小精悍，是很多电视剧、罐头音乐、广告、视频制作的完美渠道。由于不需要花高价购买这批人类创作的音乐，人们似乎对这类AI音乐的“原创性”并不怀疑，只要足够便宜就可以了。
其次，对于大多数普通音乐听众来说，他们并不总是需要高度原创的作品，而只是在运动或休息时需要高度相似且与情感相关的音乐。 AI其实很擅长创造这种包含各种情境和情感的音乐流。
此外，我们应该这样看待人工智能原创性的威胁问题。 AI本身不会“主动”争夺“原创艺术家”的称号。嫉妒的其实是人类自己。高生产力的人工智能创作者只是大大降低了音乐制作的门槛，让很多外行抢走了音乐创作的工作。这可能就是让音乐艺术家不高兴的原因。
反过来，艺术家实际上可以利用人工智能技术来增强他们作曲和作词的能力。就像当年音乐家接受合成器一样，现在他们也可以接受AI对创作的创造性指导。音乐家可以将自己独特的部分添加到AI创作中，形成全新的音乐。各大唱片公司已经在这方面做出了尝试。
现在我们看到AI在完整流行音乐的创作上还是有一些套路的痕迹（其实人类创作的流行歌曲也有类似的讨论），也需要人类音乐家的打磨和修改。
但我们必须面对这样一种可能性：有一天，一首人工智能创作的歌曲登上了流行音乐排行榜的榜首，但人们却无法在不知情的情况下分辨出它是人类创作的还是人工智能创作的？这个时候，我们是不是应该承认AI也可以被称为“艺术家”呢？
AI原创音乐“合法”转换为常规音乐的边界是什么？
随着AI音乐越来越多地应用于商业领域，另一个不容忽视的问题摆在我们面前。 AI生成的音乐有版权吗？
AI音乐的算法是人类编写的，但AI音乐的创作却是算法本身实现的。这就像老师教学生作曲的技巧一样。经过一番学习后，学生自己创作音乐。那么音乐就不能怪老师了。但关键是，学生不是人，而是人工智能算法。
但AI算法不能申请原创版权。从各国现行版权相关法律法规来看，原创作品必须是人创作的，申请版权的主体也必须是公民、法人或非法人组织。就像我们之前提到的AI发明申请专利权的困境一样，AI音乐也存在着版权归属的困境。
当前的权宜之计自然是，即使是AI创作的音乐，版权也应该归属于编写AI算法的发明人，或者相关组织。
“暂时”解决版权归属问题后，如果AI是对版权音乐的学习和模仿，如何判断是否存在侵权？
正如开头提到的，Mark Riedl 和他开发的“Weird AI”是通过使用 GPT-2 和 XLNET 两个神经网络来实现的，来模仿和生成现有歌曲的音节和旋律，并匹配原始曲调。创建歌词。这其实有点像“二次创作”。
目前争论的焦点是Riedl的AI软件在对歌曲进行“二次创作”之前是否必须获得作品版权人的同意？人工智能创作的具有新风格、新内容的音乐作品能否“合理利用”？
这里所谓的“合理使用”，是指这些AI音乐不会申请所谓的版权，自然也不会从中获利，而只是作为个人娱乐作品公开展示的机会。
Riedl的作品确实存在问题，因为它包含一首带有明显原创旋律的曲子，但如果AI软件创建了一首全新的曲子，那么似乎也没什么可指责的。
当然，外界还有更深层次的争论。一种理论认为，只要人工智能在没有支付版权费用或未获得版权所有者同意的情况下学习受版权保护的原创音乐，那么这种应用就是一种侵权形式。反对者认为，在原创音乐学习中要求人工智能进行版权保护过于挑剔，而人类音乐家也无法确定他们听到的所有音乐都是经过授权的。
为了应对人工智能音乐流行的复杂局面，音乐行业应该做出一些积极的应对。例如：
首先，如果人工智能创作的音乐本身没有版权，其人工智能软件的开发者或机构必须代表其主张版权，并且还必须就该音乐是否侵权承担相应的责任。但如果没有人提出申请，这些人工智能音乐作品就应该被视为公共领域的作品，供人们使用。
另外，如果AI创作的音乐不用于商业用途，且AI软件开发商没有申请其版权，那么这些AI音乐的创作也应该被视为公共资源，自然不涉及侵权问题。 。但如果某些人工智能音乐是为了商业化而制作并申请相应的版权，那么其人工智能训练数据就应该受到相应的版权保护。各大唱片公司和音乐版权机构都应该承担相应的指控。他们既要保护原创作者的利益，也不要把门槛提高到完全不可能进行人工智能音乐创作的地步。
最后，关于人工智能音乐是否侵权的问题，我们可能更倾向于最终采用人类的智慧。就像在识别网络信息中的色情内容时，AI软件可能会准确识别99%的相关内容，但仍然会有一些内容处于“色情”和“艺术”等模棱两可的情况。这时，我们希望借用美国**法院大法官的判断方法：I Know it when I see it（我看到时就知道）。
AI音乐浪潮已经到来，人类独创音乐的原有壁垒被放松。我们能做的不仅是接受AI音乐的出现，还要为这种人类原创音乐与AI原创音乐共存的混乱局面创造一个新的秩序。原有的版权保护、法律体系、产业模式都需要做出相应的改变。
毕竟，没有一个行业能够通过阻碍新事物的出现和发展而生存。