Malte Mueller/Getty Images 音乐产业正在成为生成式AI所改变经济的一个试验案例。在过去一个世纪的大部分时间里，音乐业务运作的基本理念令人惊讶的简单：如果你想使用其他人的作品，你必须请求许可并支付他们钱。如果你想取样一首歌？那就要进行许可流程。想在电影、广告或电视节目中使用一首歌？拥有这首歌的人会获得报酬。这个行业围绕着识别谁拥有一段音乐，谁为其做出了贡献，以及在创造价值时谁应该获得补偿建立了庞大的经济体系。而现在，生成式AI正在挑战整个体系。像Suno和Udio这样的AI音乐平台让任何人都可以从简单的文本提示生成完整的歌曲，包括人声、歌词和乐器。它们被从业余爱好者和内容创作者到独立音乐人和格莱美获奖制作人等各类人群使用，已成为AI生成音乐的公众面孔。今年二月，Suno首席执行官兼联合创始人麦基·舒尔曼在X上发文称，公司已超过两百万付费订阅用户。Suno和Udio可以在几次点击中生成歌曲，但更大的破坏可能不仅仅在于歌曲本身。对于我们在《Planet Money》来说，我们更感兴趣的是经济问题：当一个AI模型从数百万首歌曲中学习时，谁将为这种使用付费？这个问题现在成为音乐产业日益增长的法律和财务斗争的核心，因为AI音乐已经在侵占人类音乐家的收入。第一次争斗：AI是如何训练的？这场斗争的复杂性部分在于，不清楚许多AI模型到底使用了哪些材料进行训练。这种缺乏透明度使得艺术家和研究人员更难理解这些系统从中学习了什么，并建立法律依据。《大西洋月刊》的记者亚历克斯·雷斯纳通过他的AI Watchdog项目调查AI训练数据集。该工具帮助音乐人，包括像SZA这样的艺术家，发现他们自己的作品出现在AI训练数据集中。“我认为在没有更多关于训练方式的信息的情况下，讨论技术潜力和风险真的很困难，”雷斯纳说。“因此，我创建AI Watchdog和这些搜索工具的目的是试图让人们获得一些原始数据的访问。”雷斯纳表示，许多艺术家仍然对自己的作品被用于训练AI系统感到惊讶。“我认为这确实反映了这些科技公司对外宣传的叙事的强度和说服力，他们声称自己只是在创建某种神奇的资源，而实际上他们所做的就是拿走所有人的作品并重新组织、混合它，”雷斯纳说。Suno之前在法庭文件中承认，其训练数据包括“基本上所有在公开互联网中可获取的合理质量的音乐文件”，以及其他可用数据。即便假设这属于合理使用（我们将在下文讨论这一争论），更深层的问题是关于补偿。如果这些模型生成歌曲，并且这些歌曲可以赚钱，那么价值是在何处创造的，原始音乐权利持有人、AI公司和AI模型的用户之间有什么合理的补偿体系？下一场争斗：谁得到报酬？AI生成的音乐几乎肯定会改变流媒体的经济。流媒体平台已经在海量歌曲目录中分配收入。正如我们在《通货膨胀之歌》系列中所述，我们探讨发行歌曲背后的经济，这些服务将所有用户的订阅收入聚集在一起，然后将其中的一部分按照所有音乐的播放量进行划分。我知道这听起来像绕口令。随着AI使得大规模创建音乐成为可能，有人认为歌曲的供应可能会过多，淹没系统并稀释人类创作音乐的份额。克里斯特尔·德尔加多是一位娱乐律师、独立艺术家和播客主持人，她一直密切关注这一法律和财务斗争。她说：“这很重要，因为它实际上是同一个池子。每个人的音乐，AI音乐，人类创作的音乐，都进入同一个地方，然后再被划分开。”她指出，数以万计的AI生成曲目出现在流媒体服务上。“所以，现在我们的问题就是一个数字问题，”德尔加多说。“那么，它是在从现有的其他音乐中剥削吗？是的。仅仅通过简单的数学，某个时刻AI音乐就会淹没人类创作的音乐。”这就是为什么一些组织不仅专注于版权诉讼，而且还专注于创建规则，确保AI模型必须获得歌曲所有者的许可，并为使用其作品进行补偿。音乐艺术家联盟的执行董事朗·古比茨表示，许多艺术家并不反对AI本身。问题在于创作者是否会对如何使用他们的作品拥有真正的控制权。