AI降低音樂行業創作門檻　同質化難題亟需破解

（圖片來源：攝圖網）

（記者　葉菁）前不久，谷歌DeepMind宣布推出其AI音樂生成模型Lyria 3 Pro，將單次生成曲目時長上限從30秒大幅提升至3分鐘，并支持對前奏、主歌、副歌等音樂結構的精細化定制。幾乎同時，在2026中關村論壇上，昆侖萬維發布了其Mureka V9音樂大模型，重點推進“音樂創作意圖的可控表達”，旨在解決AI音樂“表達偏差”的行業瓶頸。

當前，隨著人工智能的深度賦能，從創作端的生產變革到用戶端的體驗升級，再到產業生態的整體重塑，我國音樂產業呈現出一系列新發展特征。中國人工智能學會理事長戴瓊海表示：“音樂與科技的結合是音樂領域的必然趨勢，對音樂產業的革新具有廣泛的社會和現實意義。”

音樂創作“舉手”之勞

在傳統音樂行業，作詞、作曲、編曲、錄制、演唱等環節往往需要不同專業人士分工協作。隨著人工智能技術的快速發展，過去長期存在的行業壁壘正被逐漸打破。

去年2月，中國數字音樂基地接入了DeepSeek人工智能大模型和音樂生成工具Suno V4后，音樂創作效率大幅提升。在一次現場演示中，馬智勇以“失去與懷念”為主題輸入一段指令，DeepSeek迅速生成了一首名為《夜色街角》的歌詞。隨后，他將歌詞粘貼至Suno V4，選定風格與人聲，不到一分鐘，一首時長3分34秒的完整歌曲便制作完成。

隨著AI技術持續降低行業門檻，越來越多非科班出身的普通人也開始嘗試音樂創作。

在四川省成都市工作的95后程序員楊平，曾借助AI工具生成歌詞并完成作曲，僅用幾個小時就創作出歌曲《七天愛人》。這首歌以七天為時間線，講述了一段情感故事，發布后迅速登上各大音樂榜單。

AI音樂正推動創作全民化，同時替代大量基礎工作，重塑產業分工。騰訊音樂數據顯示，其“啟明星·AI作歌”功能累計生成作品超2600萬首，播放量超10億，其中非專業用戶創作的歌曲平均播放量已達到專業制作歌曲的65%，讓普通人無需專業樂理知識，就能實現音樂創作的夢想。

而在專業領域，AI已成為音樂人不可或缺的靈感工具，許多創作者借助AI完成和弦編配、旋律初稿等基礎工作，將更多精力投入到情感表達、歌詞創作等核心環節。與此同時，AI音樂在短視頻配樂、游戲BGM、影視配樂等領域的應用日益廣泛，替代了大量基礎編曲工作，大幅降低了內容創作的時間與人力成本。

從技術突破到場景落地，AI音樂正以多元化的形式滲透產業全鏈條，推動音樂產業從“專業創作”向“全民參與”轉型，從“低效生產”向“高效創新”升級，奏響了產業發展的“新樂章”。

三重核心難題制約產業高質量發展

盡管AI音樂為產業發展帶來了前所未有的機遇，但在快速發展的背后，版權歸屬模糊、產業生態受沖擊、藝術價值不足等三重核心難題日益凸顯，成為制約其高質量發展的關鍵瓶頸，亟需行業共同破解。

首先是版權歸屬的“元問題”。從訓練數據來看，AI音樂模型的核心能力依賴于對海量音樂作品的學習與模仿，但這些訓練數據中，絕大多數是受版權保護的商業作品。從生成內容來看，目前國內外法律對AI生成音樂的版權歸屬尚無明確統一的規定，司法實踐中存在明顯分歧。

其次是產業生態的結構性沖擊，AI的廣泛應用壓縮了傳統音樂創作的中間環節，可能導致職業斷層與市場價值稀釋。傳統音樂創作流程中，編曲、混音、伴唱等中間環節需要大量專業人才，而AI能夠快速完成這些基礎工作，使得部分從事基礎編曲、混音的從業者面臨失業風險，形成職業斷層。同時，AI生成音樂的低成本、高效率，也導致市場上低質量作品泛濫，部分平臺為追求流量，大量推送AI生成的“快餐式”音樂，擠壓了優質原創音樂的生存空間，導致音樂作品的市場價值被稀釋。

最后是藝術價值與倫理焦慮。目前，多數AI音樂模型都是基于現有音樂作品進行訓練，生成的作品往往存在“套路化”傾向——旋律相似、和弦單一、情感空洞，缺乏獨特的藝術表達和人文內涵。部分AI平臺支持語音克隆技術，未經授權便克隆歌手的聲音進行創作，涉嫌侵犯他人的聲音權；同時，AI生成音樂與人類創作音樂難以區分，部分用戶將AI生成作品偽裝成人類原創，誤導聽眾，破壞了音樂市場的真實性與公信力。

多方發力，構建AI音樂產業可持續新生態

面對AI音樂發展帶來的機遇與挑戰，單一主體的努力難以破解行業難題，需要政府、企業、創作者等多方協同發力，從法律規范、產業協作、藝術創新等方面入手，構建“科技賦能、版權明晰、生態共生”的可持續發展新生態，讓AI真正成為推動音樂產業高質量發展的強大動力。

在法律與規則層面，應加快完善相關法律法規，推動建立規范有序的行業規則，破解版權困境。一方面，要推動建立訓練數據授權機制，明確AI模型訓練數據的合法來源。另一方面，要明確人機協作作品的版權界定標準，以“人類對生成內容的實質性控制與獨創性貢獻”為核心，明確用戶、平臺、開發者之間的權利歸屬。

在產業與協作層面，應探索新型商業模式，重塑人機共生的產業關系。要打破“AI與人類對立”的認知，重新定位“AI為工具、人類為靈魂”的共生關系，鼓勵創作者聚焦于AI難以替代的情感表達、現場演繹及藝術策展能力，將AI作為提升創作效率、激發創作靈感的工具，而非替代者。此外，平臺應加強內容審核，建立AI音樂質量評價體系，遏制低質量、同質化作品的泛濫，為優質原創音樂和AI輔助創作作品提供更多曝光機會，推動產業良性競爭。同時，要加強人才培養，開設AI音樂創作相關課程，培養既懂音樂創作、又掌握AI技術的復合型人才，緩解職業斷層壓力，為產業發展提供人才支撐。

在藝術與創新層面，應引導AI音樂向高品質、差異化方向發展，提升作品的藝術價值。AI模型開發者應加大技術研發投入，優化模型的創作能力，突破同質化瓶頸，例如通過引入更多元化的訓練數據、提升模型對情感表達的理解能力，讓AI生成的音樂更具獨特性和人文內涵。

科技向善，藝術向美。AI為音樂產業帶來的不僅是技術的變革，更是發展理念的升級。唯有多方協同、標本兼治，完善版權規則、優化產業生態、提升藝術價值，才能讓AI真正服務于音樂產業的高質量發展，讓科技與藝術完美融合，奏響屬于這個時代的動人旋律。