2023年5月3日，孫燕姿現身湖南長沙海潮宇宙音樂節，獻唱多首代表作，引全場合唱，現場氛圍佳。圖/ICphoto
人工智能（AI）時代，天王天后仍在批量生產，奈何唱片工業早已式微。出乎大多數人意料，一個聲音在2023年橫掃歌壇，光速成為娛樂圈頂流。她就是常被調侃為“冷門歌手”的孫燕姿的分身——“AI孫燕姿”。
近幾天來，不僅歌迷為這位虛擬歌手瘋狂，“AI孫燕姿股”還帶動資本市場，讓生成式人工智能（AIGC）再度出圈。
人紅是非多，走紅的“AI孫燕姿”也照例引發了諸多爭議。最具代表性的是：人工智能抽取、處理和生成的聲音數字感十足，在“AI孫燕姿”的歌聲中沒有感情。
但是，不管你喜歡還是不喜歡“AI孫燕姿”，AI已經真實侵入了人類音樂生產。
“AI孫燕姿”翻唱了不少耳熟能詳的歌曲。圖/網絡截圖
AI歌手將會大批量出現
的確，“表達生硬”“數字感”“跳躍感”“不流暢”等，長期以來都是生成式人工智能聲音產品的軟肋。但“AI孫燕姿”恰恰彌補了這些缺陷，獨特的音色與唱腔、極具個人標識的咬字和尾聲，再搭配上如《成都》《發如雪》等與孫燕姿本人風格相似的歌曲，實難辨識演唱者是AI還是真人。
而在反覆對比細聽了5小時“AI孫燕姿”和真人孫燕姿的音頻後，我並不覺得前者缺乏情感。
當然，音樂欣賞是一種非常主觀的體驗，每個人對於音樂的感受都不盡相同。可能有人覺得AI歌手的演唱沒有靈魂，而有些人卻覺得AI歌手的演唱在情感處理上更到位。
有興趣的讀者，可以自行去做一個相對客觀的實驗：讓一個非孫燕姿的歌迷僅根據聽來選擇哪個作品的情感表達更出色，以及演唱者是AI還是真人。
哪怕是“AI孫燕姿”生成的與孫燕姿本人風格迥異的歌曲，如《好漢歌》《向天再借五百年》等，也極具辨識度，別有一番風味。
這正是“AI孫燕姿”能在“AI周杰倫”“AI陳奕迅”“AI王菲”等同類作品中脫穎而出的重要原因。從技術角度看，AI歌手較前些年就曾引發爭議的AI畫家也更容易實現。
網絡熱傳的“AI孫燕姿”，其訓練數據僅有4張專輯《孫燕姿同名專輯》《克卜勒》《逆光》與《是時候》。100首不到的曲目數據量，就訓練出了一組穩定、清晰且自帶情感和個人標識的音色模型，成為源源不斷生產各種翻唱作品的聲音素材。
對音樂產業來說，這不僅意味着AI歌手將會大批量出現，製作人和詞曲作者也可藉助不同歌手的AI音色模型生成樣帶（DEMO），從而更直觀地匹配到最適合的演唱者。
作為唱片公司，或許還可以發布旗下歌手，甚至是已去世歌手的音色模型，供用戶有償使用。作為用戶，我們或許還可以藉助已逝歌手的音色模型，再現那些已消失的聲音，如用黃家駒的音色模型來生成他去世之後beyond樂隊的一些作品。
AI進入人類音樂生產，更多的可能性，則是有助於激發更好的音樂創作，豐富聽眾的音樂體驗和音樂審美。
網上已經流出AI歌手相關教程。圖/網絡截圖
現行法律已有相關規範
當然，AI歌手也帶來了一系列的法律問題。比如，經人工智能提取和處理的歌手音色模型，並不在現行知識產權法律保護體系中，但它毫無疑問應該得到保護。
如何確定音色模型的權屬？這些權屬涉及哪些內容？歌手本人能否當然取得音色模型的版權並加以商業利用？唱片公司或AI公司對歌手音色模型的權益又有哪些？如何平衡權利人和用戶對音色模型的使用權和再創作權？凡此種種，將是著作權法下一輪修訂極為緊迫且無法繞過的大考。
與個體聲音最接近的保護對象，應是個人肖像。從法理上分析，音色模型也應得到與肖像權類似的保障。我們其實早已接觸、甚至頻繁使用過這類“音色模型”。比如，導航軟件里有不同明星的聲音可以選擇，自媒體製作平台里有不同類型的配音模型可以選用。而AI歌手和AI翻唱進入更日常化的應用，也只是時間問題。
音色模型的正麵價值，將隨其廣泛應用而逐漸顯現。在規範和促進音色模型AIGC作品創作和應用的同時，也要防止打開“潘多拉的魔盒”。
音色模型的生成成本是如此之低，應用又越來越簡單便捷，將來我們還能確定與我們通話的某人是某人嗎？網絡詐騙分子利用詐騙對象身邊熟人的聲音進行欺詐，這樣個案已經在現實中發生。
若面對一條語音、一通電話，確定“誰是誰”的責任全都在用戶，必然會極大增加日常社交的成本，這將是人類社會無法承受之重。我們在反詐上能否同步實現“道高一丈”，這道時代之問不能只由個人來答，同時也應是平台、運營商、AI企業和監管部門的共同責任。
至於AI歌手和AI翻唱涉及的歌手姓名權、名譽權、發表權、詞曲作者和版權所有人財產權等，現行法律已有相關規範。
面對新技術帶來的新問題，謙抑執法較嚴厲打擊當更可取。就如多數權利人均選擇了“讓子彈飛一會兒”一樣。未來究竟是“孫燕姿狀告AI孫燕姿”，還是“孫燕姿攜手AI孫燕姿”，都是權利人的個體自由選擇。圍觀者樂見就好。
就在一個月前，4月11日，國家互聯網信息辦公室發布了《生成式人工智能服務管理辦法（徵求意見稿）》，公開向全社會徵求意見。這對促進生成式人工智能健康發展和規範應用無疑是個好的開始。
在該“意見稿”中，明確列出的法律依據是《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》。不難看出，這部“意見稿”更多關注網絡安全，而作為一部“管理辦法”，納入AIGC知識產權管理相關內容，給版權保護以保障，給人工智能創新以空間，也當為應有之義。
撰稿 / 王琳（法律學者）
編輯 / 何睿
校對 / 盧茜
