音樂抄襲：演算法的審判？
序
2023 年 10 月 10 日
艾德·席蘭在今年說服了陪審團，證實他並未剽竊馬文·蓋的《Let's Get It On》。相反，法瑞爾·威廉斯和羅賓·西克早期未能證實《Blurred Lines》並非馬文·蓋的《Got to Give It Up》的剽竊行為。自動化演算法能否為音樂版權侵權裁決帶來新的客觀性，減少法庭訴訟的數量、規模和費用？奧克蘭大學音樂學家帕特裏克·薩瓦奇博士與日本慶應義塾大學的袁語琛合作研究了這一主題，並與倫敦大學金匠學院和美國喬治華盛頓大學的音樂心理學和版權法專家進行了合作。薩瓦奇博士是該大學心理學院的高級研究員，他說：“這是迄今最大規模的研究，比較了最佳演算法和人類在判斷音樂何時越過剽竊界線方面的能力。”他補充道：“可以肯定的是，演算法在短期內不會取代人類。”
研究內容
薩瓦奇博士在該領域的參與包括為凱蒂·佩裏的一個案件提供了一份專家證據，幫助推翻了一個判決。在這項研究中，51 人被要求評判從 1915 年到 2018 年的 40 個涉嫌剽竊的例子，包括 2014 年紐西蘭國民黨模仿埃米納姆風格的競選廣告和前披頭士樂隊成員喬治·哈裏森於 1970 年代發布的歌曲《My Sweet Lord》。兩個最佳公開工具 PMI 和 Musly 用於評估同一組歌曲。研究參與者的評估與法庭判決的一致性達到了 83%（40 個案例中的 33 個），而演算法則達到了 75%（40 個案例中的 30 個）。該研究的一個約束是其悖論假設法庭判決為正確。薩瓦奇博士表示：“《模糊邊界》案引起了相當大的爭議，無論是我們的研究參與者還是演算法都並不很支援法庭的判決，連很多音樂家、音樂學家、律師或法官也是如此。”
演算法應用的約束
使用演算法來判定版權案件的一個永久性約束是非音樂因素可能起到作用。薩瓦奇博士說：“例如，兩首歌曲無論相似到什麼程度，如果所謂的剽竊作曲家能夠證實他們不可能聽到早期的歌曲，那麼就不會侵犯版權。”最終演算法的審判不會取代由陪審團進行的審判，但演算法的客觀評估可能是需要考慮的一個因素。薩瓦奇博士說：“例如，Spotify 已經開始嘗試使用《抄襲風險檢測器》來幫助藝術家在發布新歌之前自動發現意外的相似之處。”他還表示：“未來的法庭案件可能還能夠包括兩首歌曲相似程度的圖表，以提供法官和陪審團更客觀的資料和背景來幫助裁決。”
反思和建議
隨著訴訟越來越頻繁，“無理由的音樂版權訴訟不僅抑制了音樂創造力，而且每年浪費了數百萬納稅人的資金來支付這些爭議的裁決費用，”薩瓦奇博士和其他共同作者在發表在《國際音樂資訊檢索學會交易》期刊的論文中寫道。當然這些結果不能將演算法完全取代人類判斷的能力，但應該被視為一種補充和輔助。演算法可以幫助音樂創作者和平釋放創造力，同時減少潛在的法律風險。此外政府和相關組織也應該對版權爭議進行更加明確的法律規定和指導，以確保正確和公平的判斷。
總結來看，演算法在音樂版權侵犯裁決中具有一定的應用前景，但仍然存在著各種約束和問題。只有在尊重創作者權益的同時善用科技手段來進行客觀評估，才能更好地促進音樂創作和保護版權。
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