[audio wav="https://recodex.ai/wp-content/uploads/2025/07/AI歌曲追踪与授权管理.wav"][/audio]
本文信息来源：theverge
由于无法阻止 AI 音乐的来势汹汹，音乐行业正在采取另一种方式：想办法从中获利。
音乐行业的噩梦在 2023 年成真了，而且听起来很像 Drake。
《Heart on My Sleeve》， 一首由 AI 伪造的 Drake 与 The Weeknd 的二重唱 ，在没人能解释是谁创作、从哪里来的情况下，迅速获得了数百万次播放。这首歌不仅仅是病毒式传播——它还打破了任何人能够掌控局面的假象。
在紧急应对的过程中，一种新的基础设施类别正在悄然成型，其目的不是彻底阻止生成式音乐，而是让其变得可追溯。检测系统正被嵌入整个音乐产业链：用于训练模型的工具、上传歌曲的平台、授权版权的数据库，以及影响发现的算法。目标不仅仅是事后抓住合成内容，而是要及早识别、用元数据进行标记，并管理其在系统中的流转。
Musical AI 联合创始人 Matt Adell 表示：“如果你不把这些东西内建到基础设施中，你就只能一直疲于应对。” “你无法对每一首新歌或新模型都做出反应——这根本无法扩展。你需要从训练到分发都能发挥作用的基础设施。”
目标不是下架，而是授权和控制
初创公司现在正在涌现，将检测功能集成到授权工作流程中。像 YouTube 和 Deezer 这样的平台已经开发了内部系统，在合成音频上传时进行标记，并影响其在搜索和推荐中的展示方式。其他音乐公司——包括 Audible Magic、Pex、Rightsify 和 SoundCloud——正在将检测、审核和归属功能扩展到从训练数据集到分发的各个环节。
其结果是，一个分散但快速增长的生态系统正在形成，这些公司将 AI 生成内容的检测视为追踪合成媒体的基础设施，而不是执法工具。
有些公司并不是在 AI 音乐传播后再去检测，而是从音乐创作之初就开发工具进行标记。Vermillio 和 Musical AI 正在开发系统，扫描完成的曲目中的合成元素，并在元数据中自动标记。
Vermillio 的 TraceID 框架更进一步，将歌曲分解为不同的音轨——如声乐音色、旋律短语和歌词模式——并标记出具体由 AI 生成的片段，使权利人能够在音轨层面检测到模仿行为，即使新曲目只借用了原作的部分内容。
该公司表示，其关注点并非下架内容，而是主动授权和认证发布。TraceID 被定位为 YouTube 的 Content ID 等系统的替代方案，后者常常无法识别细微或部分的模仿。Vermillio 估计，由 TraceID 等工具驱动的认证授权市场规模将从 2023 年的 7500 万美元增长到 2025 年的 100 亿美元。实际操作中，权利人或平台可以将成品曲目通过 TraceID 检测，查看其中是否包含受保护元素——如果有，系统会在发布前将其标记以便进行授权。
“我们试图量化创意影响力，而不仅仅是抓抄袭。”
一些公司甚至更进一步，直接追溯到训练数据本身。通过分析模型的输入内容，他们的目标是估算生成的曲目从特定艺术家或歌曲中借鉴了多少。这种归属方式可以实现更精确的授权，版税基于创意影响而非发行后的争议。这一理念呼应了关于音乐影响的老争论——比如“Blurred Lines”诉讼——但将其应用于算法生成。不同之处在于，现在授权可以在发行前完成，而不是事后通过诉讼解决。
Musical AI 也在开发检测系统。该公司将其系统描述为覆盖数据摄取、生成和分发的多层结构。它不是过滤输出，而是从头到尾追踪来源。
“归属不应该在歌曲完成后才开始——而应该在模型开始学习时就开始，”该公司联合创始人 Sean Power 说。“我们试图量化创意影响，而不仅仅是抓抄袭。”
Deezer 已经开发了内部工具，在上传时标记完全由 AI 生成的曲目，并在算法和编辑推荐中降低这些曲目的可见度，尤其是当内容看起来像垃圾信息时。首席创新官 Aurélien Hérault 表示，截至四月，这些工具每天检测到大约 20%的新上传曲目是完全由 AI 生成的——是一月份检测到数量的两倍多。被系统识别的曲目仍可在平台上访问，但不会被推荐。Hérault 表示，Deezer 计划在“几周或几个月内”开始直接为用户标注这些曲目。
“我们并不反对 AI，”Hérault 说。“但很多这样的内容被恶意使用——不是为了创作，而是为了利用平台。这就是我们如此关注的原因。”
Spawning AI 的 DNTP（禁止训练协议）正在将检测推进到更早的阶段——数据集层面。这一选择退出协议允许艺术家和权利持有者为他们的作品贴上禁止用于模型训练的标签。虽然视觉艺术家已经可以使用类似的工具，音频领域却还在努力追赶。目前，关于如何在大规模上标准化同意、透明度或许可，业界还没有达成共识。监管最终可能会强制解决这个问题，但目前这种做法依然是碎片化的。主流 AI 训练公司的支持也不一致，批评者认为，除非该协议由独立机构管理并被广泛采用，否则它难以获得广泛认可。
“选择退出协议需要是非营利性质，并由多个不同的参与方监管，才能获得信任，”Dryhurst 说。“没有人应该把未来的同意权交给一家不透明的中心化公司，这家公司可能会倒闭——或者更糟。”