AI 作曲在音樂圈早已不是什么新鮮事，這個概念爆發于 2017 年— 2018 年。
據不完全統計，目前市面上誕生的 AI 音樂創作相關的初創公司包括 Jukedeck、Amper Music、Aiva、WaveAI、Melodrive、Amadeus Code、Humtap、HumOn、AI Music、Mubert、Endel 和 Boomy 等，互聯網巨頭 Google、Sony、IBM 和 Facebook 也在關注 AI 音樂未來的應用場景。
然而早在上世紀 50 年代，美國化學博士 Lejaren Hiller 在使用計算機工作時發現將程序中的控制變量換成音符后程序便可用來作曲，且曲子符合作曲法則。1957 年，在 Lejaren 的計算機上誕生了歷史上第一首完全由計算機 " 作曲 " 的音樂作品《Illiac Suite》。
近些年來，AI 作曲的探索腳步也沒有停止。2016 年，索尼巴黎計算機科學實驗室研究人員哈杰里斯和帕切特曾開發了一個名為 "DeepBach"（深度巴赫）的神經網絡。他們利用巴赫創作的 352 部作品目來訓練 DeepBach，創作出了 2503 首贊美詩。
研究團隊將這些作品對 1600 多人進行了測試，其中包括 400 多位音樂家或音樂系的學生。其中，超過 50% 的人認為，DeepBach 生成的作品就是巴赫本人的作品。
2017 年 8 月 21 日，美國網紅歌手 Taryn Southern 在 YouTube 上傳了專輯《I AM AI》的首支單曲《Break Free》。《I AM AI》是由 AI 作曲平臺 Amper Music 和 Taryn Southern 共同完成，號稱是世界上第一張由 AI 作曲的專輯。
當然，三大唱片公司也開始各自布局 AI 音樂領域。2018 年 1 月，47 歲的法國作曲家 Benoit Carre 和索尼的作曲 AI Flow Machines 合作，隨后，Flow Machines 的首張專輯《Hello World》發布，里面包含 15 首 AI 參與創作的歌曲。
今年 3 月，華納音樂也和環境音樂 APP Endel 簽訂了分銷協議。Endel APP 會收集用戶的位置信息再結合當地的天氣，隨機產生一些白噪音來幫助你睡眠、學習或者放松。而這些音樂均是由代碼生成。該公司目前已經制作了 600 首歌曲，皆是 " 一鍵生成 "，這些歌曲上架到流媒體平臺后的收益將與華納音樂按照五五分成。
而在國內，AI 音樂也有了不少行業實踐。
2018 年 4 月，嗨翻屋發布了音樂 AI 創作助手 " 小嗨 "，目前 " 小嗨 " 已經創作了數張專輯。除了作詞作曲，小嗨還具備 " 識曲 " 功能。2018 年 5 月，微軟宣布公司旗下人工智能小冰掌握了歌詞創作和譜曲能力。
目前，各大音樂平臺都已經有了微軟小冰的音樂專輯，其中不乏由微軟小冰作詞、作曲和演唱的歌曲。還有不久前，國內音樂短視頻 APP 菠蘿 BOLO 也發布了結合了 AI 技術的 " 說話成歌 " 的新功能，將用戶說出的歌詞和 AI 作曲相互匹配，快速生成一首新的歌曲。
然而，AI 作曲能否應該受到版權的保護呢？
現行法律下的 AI 音樂版權保護
根據我國《著作權法》對于著作權的定義，" 著作權是著作權法賦予民事主體對作品及相關客體所享有的權利。" 其中，民事主體指公民、法人或非法人組織。而在美國版權局的實操手冊第 305 節中也提到，" 在版權局注冊作品的原創作品，前提是作品是由人創作的 "，版權法僅只保護 " 以思想的創造力為基礎的智力成果 "， 否則版權局將拒絕登記。
從版權的起源來講，著作權法的建立，本就是為了保護創作者的利益。因為創作不是簡單機械的重復勞動，需要創作靈感和思考與研究，花費大量的心力，而且很少有創作者能一生都保持穩定的作品產量。所以，著作權制度的產生，就變得非常必要了。
音樂先聲認為，雖然算法是人類編寫的，但是這些編寫算法的工程師并不能算作是 " 創作者 "。打個比方。當你用 word 寫了一篇文章時，微軟是否能算作合著者呢？
所以從現行法律的角度上來講，AI 創作的歌曲并不能受到法律的保護。而問題不僅僅如此。
眾所周知，AI 需要前期進行大量的學習。例如上文提到的 DeepBach 便是讓計算機深度學習了巴赫的三百多部作品，才產出了由 AI 生成的兩千多首贊美詩。這也證明，AI 本質上是一種模式識別系統。通過提供足夠的數據，然后在相關信息中找到可用于做出決策的模式。
因此，機器學習的前提是要先有作品的副本。巴赫的作品早已進入公共領域，不涉及著作權，但是，如果你想指示 AI 寫一首披頭士類型的歌曲呢？它現需要學習大量的披頭士作品，而這種學習一定會涉及到大量的復制，進而可能牽涉侵權問題。
另一方面，計算機到底會不會保存自己學習過的歌曲副本呢？程序員可以否認，然而我們也沒辦法盤問電腦。
也有外媒認為，AI 學習后的成果本身就是從現有作品中復制而來，并不具備獨創性。如果我們讓 AI 學習 10 萬首歌曲，極有可能的是，AI 作出來的曲子和現有歌曲發生巨大的相似，也就是我們所謂的 " 抄襲 "。
如果一個人聲稱自己擁有 AI 作曲的版權，那么當發生侵權問題時，這個人能不能承擔責任呢？還是說，有可能推卸責任？" 這首歌是電腦寫的，不關我的事。" 但版權這件事肯定是公平的。如果你認定自己是 AI 歌曲的版權所有人，就需要對其產生的侵權問題負責。
我們需要 AI 音樂嗎？
在創作上，計算機和人類有本質的差別。
雖然，大多數的音樂創作中會有一些偏好。比如，有些特定的低音和和弦進行比其他的更好聽；八度音內的旋律和音符之間的小跳躍更常見，因為它們更容易演唱。
但這沒有死板的規則，而人類的閃光點，更在于打破規則。比如，Queen 樂隊的《波希米亞狂想曲》中，歌曲中的每個音樂段落都與之前的不同，而且整首歌沒有重復的樂句。相比之下，計算機只能識別所輸入的數據。
當然，也有一些情況下，AI 作曲可能會有資格擁有版權。比如，當一位作者利用自己的專業知識來操作 AI 進行作曲，并添加了自己創作的部分來完善 AI 的作品。這不僅僅是簡單的 " 一鍵生成 "。
所以，更復雜的問題產生了，到底是怎樣程度下的參與，才算有資格呢？這一問題依然沒有確切的答案。
外媒認為，單純使用 AI 所生成的音樂應該屬于公共領域。這一觀點認為，如果人類不參與創作， AI 程序只是復制以前的內容，甚至還在侵權。假想一下，計算機學習了 10 萬首歌曲，然而這個 AI 軟件有沒有給這些歌曲支付版權費呢？
目前，在國內大家普遍將 AI 音樂的商業定位在電影電視劇配樂、罐頭音樂、廣告音樂等，且并不普及，音樂人并沒有太大的危機感。但是在國外，已經有人認為 AI 音樂的目的就是在和人類創作的音樂相競爭。
那么回到起點，為什么我們需要 AI 生成的音樂？現在全世界都缺少要聽的音樂嗎？
如我們所知，國內各大平臺都還在為高額的版權費所焦頭爛額，海外的 Spotify、Pandora 等就更不用說，而長期以來，音樂人普遍認為這些流媒體平臺支付的版權費過少。顯然，AI 創作音樂的成本遠遠低于人類。
試想一下：如果有一天，AI 在創造性上變得足夠 " 獨立 "，每天可以創作數百首歌曲，然后注冊對應的版權，涌入到流媒體平臺。那一天，你愿意為 AI 創作的歌曲付費嗎？答案會是 " 可能不會。"
這就是為什么有些人認為 AI 歌曲應該在直接公共領域。而另一個問題也隨之而來，AI 音樂平臺的利益該如何保證呢？
有意思的是，音樂人的創作與版權保護的問題還未得到完善的解決，人工智能音樂的問題已被提上日程。目前來看，關于 AI 作曲、編曲的版權問題，在現有法律框架內尚不能提供相關的版權支持，但這并沒有影響 AI 音樂公司的發展。
需要明確的是，AI 音樂離我們并沒有那么遙遠。
【來源：鈦媒體】
