星巴克、迪士尼、惠普和美国全国广播环球集团（NBCUniversal）等国际品牌，逐步投向零版税生成式人工智能（Gen AI）音乐的怀抱，过去需要花费上万元购买的版权背景音乐，如今靠AI生成即用，无须申报或授权。
今年6月，于新加坡举办的SuperAI大会上，无版权人工智能音乐生成公司Wubble.ai创始人兼首席执行官阿南德·罗伊（Anand Roy）分享，客户的版权开销“直接降到过去的不足一成，最差也能节省一半的开支”。
在Wubble.ai演示平台上，用户只须选择一个语境，如“午后书店”或“森林冒险”，系统便会自动生成与场景风格匹配的音乐，从旋律结构到情绪张力，皆可控制。音乐一旦生成，便成为企业“私有化定制资产”，自由用于门店播放、广告搭配，甚至部分二次创意中。
随着AI生成内容（AIGC）在设计与艺术行业大规模落地，传统创意与版权的价值链正经历“拆解重组”。
不过，这场内容效率革命不是皆大欢喜，已在引发激烈的行业矛盾与伦理争议：AI生成的内容属于谁？创作者未来的生计和价值何在？
不会导致“设计师直接消失”
AI带来效率与降本的同时，设计行业也出现“同质化”和“去原创化”的担忧。受访业者多认为，AI设计不会导致设计师消失，但将深刻改变岗位的技能结构和价值分配。
建筑设计行业日益强调“人机协同”，全球领先建筑设计事务所扎哈·哈迪德建筑事务所（Zaha Hadid Architects）早前已指出，已在多个项目中广泛运用生成式AI，提升设计探索的广度和效率。公司2022年起就实验AI图像生成技术，将其纳入内部设计流程。
事务所副总监、联合创始人兼计算与设计小组负责人沙贾伊·布尚（Shajay Bhooshan）接受《联合早报》采访时说：“我们不是用AI取代人，而是让设计师做得更多、做得更好。”
联合国世界知识产权组织总干事邓鸿森受访时说，生成式AI也在颠覆新药物设计，英矽智能研发的Rentosertib，是针对肺纤维化的突破性药物，从研发到第一阶段试验仅不到30个月，前所未闻。
“但如果没有人类在分子靶点识别、设计和调整上的知识和经验，这种由AI推动的进步不可能实现。”
广告设计师：过去一年大部分项目都有AI介入
本地独立设计师林晨旭透露，过去一年，他参与的大部分广告和平面设计项目，几乎都有AI介入，从Midjourney到即时梦、Stable Diffusion再到ChatGPT 4o，不同工具被嵌入设计流程的不同环节，效率提升二至三成。
“以前成本太高做不了的创意，现在有AI辅助可落地。”
根据Mordor Intelligence今年6月发布的生成式AI市场规模和份额报告，生成式AI市场正迅猛扩张，从2025年的211亿美元飙升至2030年的978亿美元，年复合增长率达35.9%。
细分来看，美国市场分析公司Grand View Research预测，全球AI生成音乐市场规模2030年可达28亿美元，2024年至2030年的年复合增长率达30.4%。
市场规模飙升的过程中，也在碾压传统“人力”设计的生存空间。记者了解到，AI的普及化，对中低端设计师、商业摄影、插画、后期制作等传统岗位构成实质性冲击，部分客户在得知成品有AI参与后，直接拦腰压价。
创意“署名权”淡化 版权规则需要重塑
在传统设计版权供应商边缘化的同时，AI生成内容的“归属权”与“独创性”仍悬而未决。
延伸阅读
美国版权有关当局今年5月发布《版权与人工智能，第三部分》预览版，宣布AI训练过程，可能构成对版权作品的复制与市场稀释，尤其当模型“记住”原作表达时即构成侵权，合理使用需结合用途、复制量与市场影响判断，呼吁建立自愿或集体授权机制。
时广新媒采编总监唐海旻透露，美术学习过程普遍存在临摹，本质上与AI的训练逻辑类似，仅从“抄袭”角度指责AI不公平。AI生成绘画背后的扩散模型算法，实则与艺术史上的“打散与重构”手法，如立体主义等流派，可谓异曲同工。
IPOS：在积极应对挑战
新加坡知识产权局（IPOS）法律事务司长、法律顾问长复佳萍受访时说，当局已意识到生成式AI带来的相关问题，并与多个政府机构合作，积极应对挑战。
新加坡目前尚无与生成式AI纠纷相关的法庭案件，未来对相关情况的版权判定也将取决于案件具体情况，包括人类创作的参与程度、用户输入指令的性质，以及所使用的生成平台等多个因素。
可以确定的是，与主要知识产权管辖区的立场一致，新加坡的版权法已明确规定，若著作仅由AI生成，而人类智慧几乎或完全未参与的创作作品，将不受版权保护。
“我们致力于在支持希望利用AI技术的创作者与创新者，同时又避免AI取代人类的想象力和独创性，力求在两者之间取得平衡。”
WIPO：努力推动技术基建和政策讨论
邓鸿森说，国际上的相关讨论目前主要围绕信息共享和交流，还不是制定国际规则。当局在努力推动技术基建和政策讨论，以支持AI时代的创新、同时也要重视人类发明者，并激励未来的创新和创造。
他指出，无论科技如何发展，人类的创新和创造力，始终处于创新和创意生态系统的核心。“AI无法替代源自真实情感和经验的人类智慧和创造力的火花。与其替代人类，AI的运用实际上将我们的关注点，转向那些机器无法复制的独特人类技能。”
创作者价值如何保持
那么，创作者的价值如何保持？
再强大的AI平台，也无法脱离大数据的训练过程。为此，Wubble.ai在选取训练数据时，除了使用网上公开的免版权音乐资源，也主动向独立音乐人购买原创作品，以支付版权费用的方式，纳入训练素材。
这样做一方面是希望减少音乐人对AI平台的敌意，建立信任关系；另一方面，也有助于平台扩大曲库类型，学习更多元的音乐风格，从而提升编曲与生成的整体质量。
罗伊说：“我自己就是音乐人，很理解创作者对AI的复杂情绪，尤其是被取代的焦虑。”
唐海旻认为，当下其实是“设计师的黄金时代”，掌握新技术的创作者，将迎来事业上弯道超车，正如90年代第一批使用Photoshop的设计师。
杨秀桃音乐学院调整课程
新加坡国立大学杨秀桃音乐学院院长彼得·托奎斯特教授（Peter Tornquist）透露，学院正在调整课程结构，强化学生在数码媒体、技术整合与版权机制上的认知。“未来不会是没有音乐工作，而是工作类型与路径变了，需要具备跨平台、跨专业能力。”
至于未来生成式AI能否完全习得设计师特色，产出风格一模一样产品？托奎斯特从教育者角度指出，生成式AI音乐虽已在广告、空间、短视频等背景音乐领域广泛落地，但真正高质量、具有人类感染力的音乐创作，仍依赖人的判断与情感。
他笑道：“AI能生成的是‘音轨’，不是‘艺术’。”
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