当底线被击穿，音乐成了彻底的流量生意

今天小编分享的互联网经验：当底线被击穿，音乐成了彻底的流量生意，欢迎阅读。

文 | 音乐先声，作者 | 李沁予，编辑 | 范志辉

薅流量、偷版税，从未如此简单。

随着人工智能技术的迅速发展，AI 生成音乐逐渐成为音乐内容生产中不可忽视的一环，进一步降低门槛，也带来了诸多挑战和争议。

从海外的 Spotify、Apple Music 等流媒体平台，到国内的酷狗音乐、酷我音乐、QQ 音乐、网易云音乐等，AI 音乐侵权、流媒体欺诈、版税窃取无处不在，已然成为了全球性困境。

当底线被击穿，音乐成了彻底的流量生意。

AI 偷歌 + 刷量，如何骗取超千万美元？

AI 音乐的发展速度令人瞠目，部分创作者因此感到焦虑甚至抗拒，而投机者却借此大展身手。

最近，海外媒体曝出，一些 " 音乐贩子 " 在 Spotify 上将 AI 生成的乡村音乐翻唱以虚假艺人的身份发布，并加入到正常歌单中，大肆窃取流量。随着调查深入，这些由 AI 生成的翻唱作品并不局限于乡村音乐领網域，还广泛涵盖了氛围音乐、嘻哈、摇滚等多样音乐类型，甚至横跨不同年代。

这些虚假艺人就像批量生产的产物，都有着相似的特点。例如，翻唱为主、起名随意、乐队组合形式，在 Spotify 上拥有数万甚至数十万的月度听众。

通常情况下，真实存在的乐队或艺术家会在社交平台上活跃，包括分享日常、更新、与粉丝互动等。然而，这些 " 虚假艺人 " 在社交媒体上几乎没有任何活动迹象。除了在 Spotify 的页面外，很难在 Instagram、Twitter、Facebook 等社交平台上发现他们的踪迹。

另外，这些虚假艺人的名字也起的十分随意、古怪，如 The Highway Outlaws、Waterfront Wranglers、Saltwater Saddle，充满了呆板、陈旧的人机感。

以下是 2023 年在 Spotify 上架的部分虚假翻唱作品，目前都已下架。这些作品背后的虚假艺人都采取了同一种策略：关闭了 YouTube 等社交媒体平台上的评论功能，专注于增加播放量，同时尽量降低引起公众注意的可能性。

可以看到，这些 AI 翻唱的曲目涵盖了《Smells Like Teen Spirit》《Every Breath You Take》《Creep》等全球知名的经典老歌。通过选择在全球范围内广受欢迎、年代久远、耳熟能详的作品，" 音乐贩子 " 显然有着精明的打算——瞄准了经典歌曲的长期閱聽人基础，以此增加播放量，利用熟悉的旋律吸引用户点击，从而大幅提升流量。

就连有一定翻唱难度的金属乐，也成了重灾区。根据金属论坛 metalsucks 报道，目前已经有 20 支金属乐队遭到了 AI 翻唱的 " 流量劫持 "。

根据 Kotaku 报道，许多 AI 生成的翻唱歌曲就像同一首音乐作品的不同劣质版本，它们之间的差异仅限于音高、简单编排的随机变化。

这种现象也并不仅限于 Spotify。 2023 年，美国大提琴家 Zo ë Keating 在其社交媒体上就提到，Apple Music 上也出现了类似的怪现象：数百首古典音乐经过微调后，演奏者信息被删除，全部归属给了不存在的艺术家。

数十万的月度听众、毫无社交痕迹、不自然的名字和简介，且无一例外全都是翻唱作品，种种可疑迹象都指向一个结论：这些翻唱艺术家很可能是由盗版公司注册的虚构身份，他们的作品同样可能是由 AI 模型创作的。

从近期被曝光的一桩流媒体欺诈案件中，不难发现海外音乐黑产中的利益链条。

9 月 4 日，一名 52 岁的音乐制作人被捕，涉嫌使用数十万首人工智能生成的歌曲进行刷量，骗取超过 1000 万美元的版税，面临最高 20 年的监禁。据了解，该公司从 2018 年开始与 AI 音乐公司、音乐推广公司合作，在 Spotify、亚马逊音乐和苹果音乐等平台上创建了数千个虚假账户。

音乐贩子利用 AI 音乐的技术，能以极低成本在短时间内产出大量音乐作品，并通过虚假账户，进一步扩大音乐发布的覆盖面，利用互联网流媒体传播及版税机制，轻松攫取暴利。

可以看出，所有近期流量欺诈的案例里总是离不开三大关键词——" 侵权 "、"AI"、" 刷量 "，三者共同构成了流量欺诈的核心机制。

漫长的 10 万首歌与揪心的玩笑

然而，跟国内相比，Spotify 上的 " 音乐贩子 " 还是太保守了。

上文提到那些 AI 翻唱的音频，陆续已被下架。Spotify 作为一个全球性平台，其运营受到多国的版权法约束，对于侵权行为，平台也同样需要应对来自音乐公司、艺术家和版权保护机构的多重压力。这迫使音乐贩子在操作时更加谨慎，采取更隐蔽的手段。

反观国内，由于版权保护机制的相对滞后，一些洗歌公司肆无忌惮地钻流媒体平台的法律漏洞，滥用 AI 技术、批量洗歌、偷歌、刷量，愈发猖獗，赤裸裸地侵权。

两年前，我们报道了一位音乐人苏可可的逆天战绩，（回看点击：《这位抄袭音乐人，年纪轻轻就发了 7183 张专辑、85269 首歌》）。两年后，虽然苏可可的作品被下架了不少，但据查证，目前他的账号在各音乐平台依然可以找到，其中酷狗音乐发行数量最多，共上架了 69297 万首歌、6773 张专辑。

如今，在国内各大音乐平台上，我们仍然可以搜索到一些所谓的音乐人，作品数量相当惊人，动辄达到 10 万多首，专辑数量也成千上万。音乐先声整理出了其中战绩最亮眼的几位 " 顶流 " 和一些典型案例——圈妹、虞姬、小可、小奶瓶、DJyixiu、潮音哥、朵爷等。

而这些，都仅仅只是冰山一角。

其中大多数的所谓 " 歌曲 "，都如狗皮膏药般的蹭热点， 通过微调生成无人声的 DJ 舞曲、DJ remix 翻唱版本、汉化版本、汉译英版本，甚至直接上传原曲，无一不是挂羊头卖狗肉，几乎没有一首算得上真正意义上的作品。

更离谱的是，有的歌甚至需要购买会员才能听，从流量播放到付费抽成，形成了完美的收益闭环。

同时，从名称、性别、专辑封面到头像，这些 " 歌手 " 的形象包装呈现出一种审美上的一致性；与前面提到的海外虚假账号类似，这些人在社交媒体平台也属于查无此人的状态，基本可以判断就是虚假艺人账号。

据业内人士透露，类似的浑水摸鱼现象在 2015 年左右就出现了。

其中一个很重要的背景，就是 2015 年，国家版权局发布了 " 史上最严版权令 "，推动国内在线音乐正版化，音乐版权开始炙手可热，平台曲库也随之迅速扩展膨胀。而在 2018 年，短视频平台崛起，改变了大众的音乐消费方式，做热歌成为音乐公司的新增长点。到 2021 年，盗版音乐进入 " 洗歌 2.0 时代 "，各种后缀版本层出不穷。如今，借助 AI 工具，平台上的盗版和批量化冒名的音乐人主页都更加真假难辨。

而以 " 圈妹 " 为代表的虚假艺人发布的 11 万首 " 歌曲 "，就像是版权环境变化的时代镜像，恰巧影射了国内数字音乐产业正版化进程中所遇到的种种 bug 与黑产操作的进化过程。

另外，有些公司会为了薅流量，专门注册知名歌手同名的账号，或者创建与各大平台知名网红同名的账号，以迷惑不知情的网友，直接借势大搞流量。

比如热门歌手隔壁老樊，在另一平台被改名隔壁老攀，诱导用户点击收听，《删了吧》也出现了一大批同名但是不同词曲唱的牛鬼蛇神版本。而痞幼、黄钰杰、梅尼耶、CR3. 等短音乐博主、视频博主，都被这些不摇碧莲的公司为了方便蹭流量在音乐平台抢先创建，本尊不得不下场打假。

所有认真打磨作品、试图用实力打出一片天地的音乐人，在这一系列打破底线的操作面前，荒唐得像一个笑话。

音乐是如何变成流量生意的？

毫无疑问，不管是国外的 "AI 乐队 "，还是国内高产的 " 艺术家 "，对于整个行业来说都是一场掠夺创作者份额的 " 打地鼠 " 游戏。

Spotify 的老用户注意到，以往平台上存在不少质量参差不齐的翻唱作品。如今，得益于 AI 技术的进步，这个过程被加速，AI 翻唱作品的质量也得到提升，有时甚至到了仅凭耳朵无法分辨的地步。

虚假 AI 翻唱之所以能在流媒体平台如此猖獗，是因为在美国等大多数国家，有一个强制许可的规定，只要翻唱者支付了相应的版税，便可获得授权。只要翻唱作品支付了必要的版税给原作品的创作者和版权方，从法律角度来看，这些翻唱行为是合法的。

然而，这一过程并非没有漏洞，也为一些不法分子提供了机会。

目前，Spotify 似乎缺乏专门部门或措施来处理这些 AI 生成的翻唱作品所带来的问题，" 音乐贩子 " 可能利用匿名艺术家名称或成立受版权保护的公司来隐藏身份，并试图逃避对原始创作者应付的许可费用。

另一方面，音乐推广公司作为利益链中的主体，利用多个虚拟伺服器或自动化程式点击、加入歌单骗取点击等方式，欺骗流媒体平台，以获得超额版税。

由于平台通常依赖算法自动分发收益，并很少进行深入审查，因此这种刷流量的方式往往能绕过监管。尽管平台已经推出了一些限制措施，但效果似乎有限，利益面前，音乐贩子总能想得出法子突破底线规避监管。

那么，国内如此大规模的劣质音乐又是如何在流媒体上大肆扩散，并赚得盆满钵满的？

经音乐先声调研，在国内的流媒体平台上以个人身份注册上传音乐，实际上是有一些关卡的。光是入驻成为平台音乐人这一步，就需要提供相关证件号码，即便通过非法手段购买多个证件信息，在核审的最后一步，依然会有人脸扫码识别环节。

况且，就算成功入驻音乐人后，要像圈妹、虞姬、小可、小奶瓶等人一样批量发布成千上万首高仿、劣质音乐，也是有一定难度的。

不过，据前述业内人士透露，如果通过跟平台深度合作的音乐公司达成代理合作，便可绕过相对严苛的审核，注册账号完成批量发布。背后逻辑，是因为以这些公司为主体发布歌曲时，通常不需要提供身份信息，只有在认证音乐人时才要求提供身份验证材料。

并且，通过企业版后台上传的歌曲时，填写公司外显相关资料的要求也相对宽松，大多数盗版公司在上传时会填写虚假的发行公司名称，借此掩盖其真实身份，打一枪换一个地方，得以持续在平台上发布盗版歌曲。

据业内人士透露，某些大型音乐公司也会通过这种代理合作，从中获取利益，抽成比例通常是五五开，一年收入甚至可以高达几百万元。

当前，人工智能、刷量诈骗在盗版音乐的应用已经开始泛滥，成为技术发展中必经的阵痛。

尽管通过使用虚拟播放器和自动化工具虚增播放量、下载量，以获取不正当经济利益，已经构成诈骗罪。但盗版截流与平台监管之间微妙的关系，在长时间的决斗中却似乎形成了新的 " 哲学问题 "。

有时，我们甚至无法去探究究竟是鸡生蛋还是蛋生鸡，才造成如今如此猖狂的局面。只能期待身在局中的操盘手们，未来能有拨乱反正的绝地反击。

平台还能如何调整游戏规则？

面对诸多赤裸裸的侵权乱象，音乐行业还能做什么？

首先，" 窃取流量 " 的行为背后，反映的是技术与法律的双重失衡：一方面，AI 生成的内容可以低成本、大规模地复制，较低的审核门槛下，轻而易举地侵入市场；另一方面，现有的版权保护、利益分配、平台运营和行业监管政策，也尚未做好应对这种挑战的准备。

艺术家的成果正遭遇无声地贬值，听众的选择权被干扰，甚至音乐本身的艺术价值也因这种无底线的商业操作受到损害。面对这种情况，单靠市场的自我调节已经不足以解决问题。

那么，除了打击刷量，流媒体平台应该禁止所有 AI 音乐吗？

答案当然是否定的。在音乐创作领網域，AI 技术拥有合法且有益的应用潜力，尤其是当 AI 模型所依赖的训练数据获得适当授权时，其生成的音乐作品同样值得认可和支持。

随着技术的进步，现在已经出现类似 AI-Generate Detector 这样反 AI 的音乐工具，专门用于识别和验证 AI 创作的内容。因此，对于大多数现有的流媒体平台来说，不采用这种 " 一刀切 " 全部禁止 AI 音乐的做法也是有道理的。

对于流媒体平台必须从技术和政策的双重角度进行改革，Stability AI 前音频副总裁 Ed Newton-Rex 提出了三点建议。

首先，明确标签机制是第一步。流媒体平台是否可以效仿其他媒体平台——如 Instagram 和 TikTok ——为 AI 生成的内容打上标签，或要求上传者标注他们上传的 AI 音乐。

其次，平台需要对使用未经授权训练生成的 AI 音乐加以限制。如果 AI 音乐是使用未经授权的训练数据生成的，流媒体平台要么禁止其发布，要么在版税分配和推荐中降低其权重，以避免不公平竞争。

最后，政策的执行不能等待法律裁决。平台还需主动审查 AI 音乐的来源和训练数据的合法性，尽管目前并没有普遍要求 AI 公司公开其训练数据的来源，但平台仍然可以通过自身的监管机制，对可疑的 AI 生成内容进行严格的审查。

其实，流媒体平台已经有很多通过自身政策采取管制的例子，而不需要等到法律的正式裁决才行动。

去年 11 月，Spotify 官方发文称其在检测、预防和消除非自然、作弊手段和人为制造的流媒体播放量方面投入了大量资金。为了进一步打击这种行为，Spotify 宣布从 2024 年开始，将对那些存在明显人工流量的曲目的唱片公司和发行商进行罚款。Spotify 认为，这些改变 " 可以在未来五年内为新兴和职业艺术家带来约 10 亿美元的额外收入 "。