前几天有个做音乐的朋友找我聊天，他有点焦虑，说现在AI作曲越来越厉害了，以后他们这些音乐人是不是要失业了
我问他，你觉得AI写出来的歌，版权归谁？赚的钱又该怎么分？他愣了一下，说这问题还真没仔细想过
其实这个问题很有意思，它不仅仅是音乐圈的事，更是所有创意产业都要面对的挑战
我认识一些在互联网大厂做内容产品的朋友，他们早就开始用AI生成文案、设计图片了，但版权问题一直是个灰色地带，大家心照不宣地先用起来再说
音乐产业只是走得更快一些罢了
传统模式下，一首歌的版权链条很清晰，作词、作曲、编曲、演唱、发行，每个环节都有明确的权责和分润比例，这是几十年甚至上百年形成的行业规则
但AI的介入，把这个链条彻底打乱了
比如你用某个AI作曲工具写了一段旋律，这段旋律的版权属于你，还是属于开发这个工具的公司？如果这段旋律无意中“借鉴”了训练数据里某位歌手的作品风格，算不算侵权？如果这首歌火了，收入该怎么分配？
这些问题现在都没有标准答案
但在我看来，这恰恰是机会所在，混乱意味着规则需要重建，而重建规则的人，往往能获得最大的红利
我在巴塞罗那大学教AI MBA课程时，经常和学生讨论这类案例，我们不是在讨论“AI会不会取代音乐人”，而是在探讨“如何围绕AI构建新的商业模式”
比如，有没有可能出现一种新的版权分润平台，用智能合约自动追踪AI生成内容的使用情况，实时结算收益？或者，音乐人是否可以把自己独特的创作风格“训练”成AI模型，然后通过授权使用来获得持续收入？
这些都不是天方夜谭，已经有创业公司在尝试了
但要做好这件事，需要的不只是技术能力，更需要商业思维、法律知识和对产业生态的深刻理解，这恰恰是传统音乐教育或者纯技术培训给不了的
这也是为什么我觉得，未来的音乐产业管理者，甚至所有创意产业的从业者，都需要补上“AI+商业”这一课
你不需要成为技术专家，但你必须知道技术如何改变商业规则
就像你不需要会造汽车，但你需要知道自动驾驶会如何改变物流行业一样
回到我那个音乐人朋友的问题，我对他说，与其担心被AI取代，不如想想怎么利用AI建立自己的护城河，你的创作灵感、你的审美品味、你对听众情绪的理解，这些是AI暂时还学不会的
但你可以把重复性的编曲工作交给AI，把更多精力放在创意和商业模式的探索上
这其实和我们AI MBA社区的理念很像，我们培养的不是“海军”，而是“海盗”，不是循规蹈矩的执行者，而是敢于在未知海域探索新规则的冒险家
在音乐产业如此，在任何一个被AI冲击的行业都是如此
版权分润模式只是冰山一角，水面下还有更多值得探索的机会，关键在于，你有没有准备好那艘船
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