德国法院裁定AI音乐生成器Suno侵犯版权，驳回合理使用抗辩

要点

• 慕尼黑一家法院裁定，AI 音乐生成器 Suno 因使用知名音乐作品进行训练而侵犯版权。此案由德国音乐版权组织 GEMA 提起。
• 法院认定，Suno 的 AI 模型实际上已记住了这些歌曲，并且在收到提示时会再现源素材中的原创元素，构成版权侵权。
• 法院将侵权输出的责任完全归于 Suno，而非其用户，因为选择使用哪些训练数据以及如何构建模型的是该公司。

慕尼黑一家法院裁定，AI 音乐生成器 Suno 通过其训练过程和输出结果均侵犯了版权。法院还适用了美国法律，并驳回了 Suno 的合理使用抗辩。

德国音乐版权组织 GEMA 曾提起诉讼，要求禁令、信息披露和损害赔偿，并在多数诉讼请求上获得胜诉。此案围绕六首知名歌曲展开，包括 Kristina Bach 的《Atemlos durch die Nacht》以及 Frank Farian、Fred Jay 和 George Reyam 的《Rasputin》。争议仅涉及音乐作品，不涉及歌词。

法院称记忆确有其事

法院认定，全部六首曲目均可复现地包含在 Suno 的 version 3.5 和 4 模型中。在 AI 研究中，这一现象被称为记忆化：在训练过程中，模型可能不仅学习到一般模式，还会存储训练数据中的特定内容，而这些内容之后可以被重新提取出来作为输出。

Suno 辩称，其模型并不存储歌曲，只存储“数学上学习到的模式和泛化特征”。该公司声称，输出中的任何相似之处都是用户提示词和统计相关性造成的结果。

在测试中，GEMA 将每首歌曲的原始歌词、音乐风格和标题输入 Suno 的生成器。它没有对旋律、和声、节奏或编曲作出任何指定。Suno 仍然生成了法院认定可识别出源曲目原始元素的结果。鉴于这些歌曲的复杂性和长度，法院排除了巧合的可能性。

Suno 承担责任，而非其用户

法院明确认定，Suno 对侵权输出负责，而非输入提示词的用户。Suno 曾辩称，用户的刻意输入打破了模型与其输出之间的因果链。

法院不同意这一观点。这些提示词“简单且开放”，而 Suno 运营着这些模型、选择歌曲作为训练数据，并对架构和记忆化负责。这意味着模型“实质性地决定了”输出结果。法院表示，仅仅提供该生成器用于音乐创作，就已经构成违法。如果这一观点在上诉中得到维持，可能会影响其他 AI 音乐服务。

Suno 还援引了德国的文本与数据挖掘例外条款，该条款允许在特定条件下对内容进行自动化分析。法院裁定，该例外条款并不涵盖其认定的记忆化行为。

美国合理使用原则同样不保护 Suno

根据针对集体管理组织的特殊规则，法院还主张对基于在美国境内发生的训练活动所提出的索赔拥有管辖权。法院对这些行为适用了美国法律，并得出结论：合理使用同样不保护 Suno。

法院将本案与两起美国诉讼——Bartz案和Kadrey案——区分开来。在这两起案件中，美国法院均将 AI 训练视为转换性使用，因而属于合理使用。据慕尼黑法院称，关键区别在于，在那两起诉讼中，训练数据“并未或并未实质性通过输出结果向用户提供”。而在 Suno 案中，简单的输入产生了与原始作品“实质性相似”的结果。法院认定，美国最高法院在 Warhol 案判决中列出的合理使用测试的所有因素均不利于 Suno。该裁决尚未最终生效。

关键问题仍未得到解答

与美国案件的区别听起来比实际上更为广泛。慕尼黑法院并不是说音乐模型会记忆作品而文本模型不会。它只是指出，在 Suno 一案中，复制行为得到了具体证实，而在其他诉讼中并非如此。

但研究已在书籍上证实了同样的效应，这表明记忆并非音乐所独有。一部作品从 AI 模型中被提取出来的难易程度，很可能取决于它在训练数据中出现的频率以及提示词的针对性有多强。像《Atemlos durch die Nacht》或《Rasputin》这样的热门作品遍布互联网，使它们更有可能被记忆。研究人员还能够从语言模型中以高度相似且几乎未改变的形式提取出《哈利·波特》等知名书籍。

慕尼黑法院将 GEMA 的提示词描述为“简单且开放式的”，这一说法尤其站不住脚。GEMA 输入了完整歌词、音乐风格和标题。它没有指定音乐元素，但目标歌曲的身份已经相当明确。一个用 AI 生成器创作原创音乐的典型用户几乎肯定不会那样写提示词。

在《纽约时报》与 OpenAI 的版权之争中，这是一个核心争议点：旨在复现受保护内容的针对性提示词，究竟反映的是 AI 系统的正常使用，还是一种特殊情况。简而言之，系统输出原作内容时，这是一个 bug，还是一个 feature？

Suno 据称绕过了 YouTube 的保护措施

没有人会用音乐生成器去重现一首已经存在的歌曲，因此对输出相似度的全部关注最终可能是一条死胡同。更相关的问题是，Suno 一开始是否被允许在未经同意的情况下使用受版权保护的材料进行训练。

法院的说明中在这方面包含了一个有趣的细节。根据法院的新闻稿，Suno 使用了“流媒体抓取技术”从 YouTube 提取音乐，并绕过了 YouTube 的“Rolling Cipher”——一项旨在防止下载音频和视频内容的技术保障措施。

这引出了一个超出本案范围的问题：规避技术保护措施本身是否就已构成盗版，无论此后数据被如何使用。美国法院迄今为止在这方面采取了明确的立场：合理使用可能适用于 AI 训练，但当其建立在盗版材料之上时则不适用。

慕尼黑第一地区法院