在數位音樂的發展史上 ，技術進步往往伴隨著對著作權的侵害疑慮。近年來，以Suno為首的生成式AI音樂服務，甫推出即震撼市場，使用者不需要懂樂理、不用會編曲，只要打幾個提示詞（prompt），AI便可自動產出音樂，還可以完成作詞、作曲、編曲，甚至模擬不同歌手的風格，例如以Bruno Mars、Taylor Swift或周杰倫的聲線與風格唱歌，此功能迅速爆紅並吸引全球上億用戶。 然而，這場AI創新的背後，在讚嘆科技進步的同時，卻讓音樂唱片公司警報大響。 2024年，全球三大唱片巨頭—華納音樂集團（Warner Music Group）、索尼音樂（Sony Music）與環球音樂（Universal Music Group）聯手控告Suno，指控其未經合法授權大量使用受著作權保護的錄音作品進行AI模型訓練。唱片公司擔憂AI生成音樂除侵害音樂及錄音著作權外，亦將與人類藝術家的創作形成競爭關係，減損原創作品的價值。 然而這場爭議，卻在2025年底發生重大轉折，其中一名原告華納音樂與Suno握手言和達成授權協議，從法律戰走向談判桌。 Suno生成式AI數位音樂創新，引發音樂著作權爭議 生成式AI初期須餵入大量資料進行反覆訓練，透過反覆分析旋律、節奏、和聲、音色等特徵並轉為模型，再根據模型演算產出結果。 為此，唱片公司主張Suno未經授權即大規模複製數百萬首高品質錄音著作，即便Suno最終產出的旋律與原曲並不完全相同，但具有高度相似性，已涉及對原有錄音作品的「重製權」侵害，且已超過「學習」及「訓練」的範疇，屬於「未經許可的商業利用」。 AI侵害著作權訴訟中的舉證困境 在AI侵害著作權的訴訟案件中，舉證往往成為權利人最沉重的負擔。 著作權侵權案件中，權利人必須舉證是否存在「接觸」及「實質近似」兩個重要條件。 首先，關於「接觸」要件，是指被控侵權的著作創作人有合理機會或可能性接觸到原始著作。在傳統實務上，不需要證明有實際接觸，但須證明在一般社會通常情況下，被告是否有合理機會聽聞原告的著作。其次，關於「實質近似」要件，是指被控侵權的著作與原著作間，在「質」與「量」上都達到相似的程度，所謂量之相似，係指抄襲部分所占比例；所謂質之相似，係指抄襲部分是否為重要成分。 法院在實際審理上會比對旋律、和弦、節奏、歌詞等元素，若兩著作在觀念表達的重要內容上有實質近似、無顯著差異，且均為著作的重要部分時，即相當可能構成實質近似。縱使有小幅度的修改，若主旋律仍能讓一般聽眾聯想到原著作，也可能被認定為實質近似。 生成式AI的運作模式卻使法院過往實務判斷基準面臨根本性的挑戰。 由於AI模型的訓練過程高度黑箱化、未公開透明，其資料來源、訓練比例、模型參數及權重配置等，多被業者視為並主張營業秘密不予揭露，以致權利人難以直接證明其作品是否曾被納入訓練資料庫。儘管生成式AI的效能仰賴大量資料的餵養學習，主流流行音樂被模型「接觸」的可能性極高，實際上較難直接以該音樂的普及性較高進而論證生成式AI構成法律上的接觸行為。此外， AI生成的音樂作品往往不呈現對單一著作逐音、逐節的直接重製，而是透過音色、節奏配置、混音層次與整體風格的高度模擬，使聽眾能辨識出「感覺聽過這首歌」、「像誰的風格」，卻難以具體指出「抄襲哪一段」。在著作權法僅保護表達而不保護思想及風格的基本原則下，亦產生風格的近似是否構成抄襲之核心問題，在實務上仍屬灰色地帶。 生成式AI的作品產生係基於模型運算而成，非對單一作品的直接重製再現，對權利人而言，這更是難以跨越的技術證明障礙。 策略轉向：華納為何最終選擇「授權協議」而非硬打到底? 根據報導指出，華納音樂在本案中最終選擇與Suno達成授權協議，表面上看似立場退讓，實則可能反映其對訴訟過程、法律風險、產業趨勢與長期利益的全面性評估，亦展現出音樂產業龍頭所做出的策略選擇。 1. 舉證風險與敗訴不確定性的現實考量 首先，從法律層面觀察，由於AI侵害著作權的舉證相對困難，唱片公司未必能在訴訟中取得勝訴。此外，倘若法院最終認定AI訓練行為構成合理使用，或認為生成內容未達實質近似，唱片公司不僅將在個案中敗訴，更可能對整個音樂產業造成制度性、結構性的巨大衝擊。 一旦出現不利判決，AI業者將取得強而有力的司法背書，唱片業者反而喪失議價主導權。與其在法庭上以法律攻防、陷入舉證困境，不如將該衝突轉化為市場機會及商業談判，透過授權機制，建立一個「合法、可預期、可分潤」的著作利用新市場。 2. 透過商業談判授權重塑AI音樂秩序 其次，華納可能已意識到生成式AI未來的爆發力，將以更有效率的方式重塑音樂製作領域，與其視AI為敵人，不如透過管理、分潤的產業結構及授權協議，唱片公司更可確立未來在AI音樂發展的主導權。 （1）Opt-in機制 在AI能夠模擬聲線、曲風與表演風格的情況下，藝人不僅擔憂經濟利益遭受損害，更擔心其人格權與創作主體性被侵蝕及稀釋。 因此，透過在授權協議中導入Opt-in機制，亦即權利人如詞曲創作者、歌手或唱片公司必須先「主動同意」後，其作品才能被用來訓練AI、生成內容或作為商業使用，且權利人亦可決定授權範圍、使用方式或授權地區等，雙方將敵對關係轉化為分潤及合作機制，避免侵權法律風險。 （2）商業使用權 根據Suno官網資訊顯示，Suno於2026年推出全新的授權版AI模型，將用戶區分為免費用戶與付費用戶：免費用戶只能播放及分享平台生成的歌曲，供個人使用，不得做商業用途，更不得下載製作的歌曲。付費用戶則可下載音檔，並享有商業使用權（commercial use rights）。 Suno於新政策中指出，由於各國對於AI生成歌曲是否擁有著作權的認定不一，尚有灰色地帶，無法保證付費用戶擁有Suno創作歌曲的著作權，惟付費用戶得透過上傳到串流媒體等方式將歌曲變現，但Suno不會從付費用戶上傳歌曲的行為中抽取任何利潤。 3. 長期商業布局考量 最後，華納與Suno的和解亦是商業布局的一環。 透過Suno收購華納旗下的演出平台Songkick，雙方關係已由單純的授權，進一步轉變為AI音樂生態系的策略夥伴，擴大華納在AI音樂市場的影響力，也使其能在未來技術與商業模式演進中，保有更高的調整彈性。 在生成式AI的浪潮發展下，唱片公司亦應考慮提早加入戰局及成為生態系的重要夥伴，以擴大AI音樂生態系的主導權。 結語 在AI浪潮中捍衛權利與創意，關鍵不在於阻擋技術發展，而在於能否建立一套透明、公平且具合理分潤機制的制度設計，則AI反而能成為創作及分潤的助力。 華納與Suno的協議是否真能成為支持創作者的力量，仍有賴於未來新模型上線後的實際運作加以驗證。但惟有明確界定AI訓練資料的合法來源，透過授權及事前同意機制確保權利人對其作品是否被用於訓練享有充分知情權與決定權，甚至使AI商業化成果可合理回饋創作者，惟有如此，科技創新與著作權保護方能形成正向循環。   （僅為作者就公開資訊之分析評論，不代表任何組織或團體立場） 協合國際法律事務所廖婉君合夥律師、辛宇顧問律師、張荷儀律師