震惊！（AI）烂大街combo会导致的七大风险！

AI发展至今，已经在各行各业得到了不少应用。但对内容平台来说，引入AI需要慎之又慎。这篇文章，作者从音乐场景出发，考虑到将AIGC引入的七大风险，分享给大家。

COMBO，游戏术语。在游戏中指打出连击。多数游戏中，都会出现COMBO，指由两个以上连续有效得分引起的分数增值。在《Master Duel》中Combo是指——打出两个以上的王牌怪兽配合放出一系列技能将对方赶尽杀绝的战术。

在AIGC时代，简单几句话便能生成出一张不错的图/音频/视频，这意味着大众能够随时随地地参与到相应的内容创作中，并产出具有竞争力的作品。对于内容平台，这件事看似是件促进生态繁荣好事，然而其中潜藏着巨大的风险亟待解决，接下来我将以“QQ音乐-音乐人入驻”流程为例，说明更多用户涌入内容创作者平台将意味着什么。

一、黑产风险

在音乐行业中，所谓的“黑产”通常指的是一系列非法或不道德的活动，这些活动旨在通过作弊、欺诈或其他不正当手段获取利益，往往会对音乐产业的健康发展造成严重损害。其主要类型如下

在传统互联网产业中，互联网刷粉、刷量作品、恶意营销、数据安全等等方面的黑产风险数见不鲜。而新时代，AIGC带来的将是更多更新颖的版权纠纷、诈骗行为问题。

具体举出以下场景进行说明：

• 如果一个用户利用网易天音智能生成了一个作品，事后，他将歌词or编曲扣除，自己配了一遍音，修改率100%，按照利益划分协议，该歌曲收益全部归属该用户，你该怎么办？（内容盗取）
• 如果一个用户在未经他人允许的情况下将某位/多位歌手的声音喂给本公司AIGC平台，产出了一位前所未见的歌手并利用其盈利，在公司未知训练集来源的情况下，纠纷责任给谁？（盗版问题）
• 如果一个团伙利用网易云音乐网易天音等平台批量生成歌曲，转卖给其他用户用于音乐人入驻注册流程，帮助其他用户骗取新人扶持补贴，平台该如何识别？（诈骗行为）

二、版权风险

在音乐行业中，版权风险是一个日益突出的问题，尤其在数字化和互联网技术高速发展的当下，音乐版权的保护与合法使用更是一个复杂且挑战性十足的议题。音乐版权风险不仅关系到音乐人的创作权益，也影响着音乐平台的运营和用户体验。

落到背景层面，目前公众AI教育普及力度不足、对于音乐版权的意识不佳，加之AIGC的垫物生成能力，很容易对音乐人版权产生侵权行为。加之目前音乐人以中小艺人为主，这些艺人群体没有工作室支撑、依靠流量生存、缺乏自保手段，更容易受到无声的版权侵害而难以解决。

具体举出以下场景进行说明：

• 如果你的用户用网易天音生成了一份QQ音乐独家版权95%相似的歌曲，该内容通过了网易天音入驻流程的审核，这首歌曲属于原创还是盗版？如果这首歌曲意外有了极大的影响力，版权责权应该归属给谁？
• 如果你的用户扒了国外的一首不知名歌曲，并通过网易天音转译发在了你的平台上（编曲/词义相近98%），并意外在国外其他国家爆火，这首歌属于原创还是盗版？版权责权应该归属给谁？

三、安全风险

很简单，如果有人利用诸如网易天音等平台生成规则漏洞，产出了违法作品，并通过第三方工具进行录制，并发布到站外其他媒体平台，产生了极度恶劣的社会影响，作品生成治理问题应该归属给谁？该事件由谁负责？

四、纠纷法定责任

用户利用平台AIGC创作产生的纠纷归属于公司还是用户，需要根据具体情况具体分析。当用户利用AIGC平台进行创作时，如果产生了相关的法律纠纷，责任的划分并不是一成不变的，而是需要综合考虑多个因素。

在综合评判各类因素的扯皮过程中，平台能否置身事外？法务资源应该配置多少？能否提前以协议进行约束？事情会对AI平台声誉造成怎样的影响？

五、体验断层/分发风险/人力风险

• 体验断层：大量用户涌入入驻，需要更多的人力/物力审核资源，资源能否准确判断分发？若不能则难以达到用户预期，造成体验断层
• 分发风险：大批量、非制式、多种类的内容涌入平台，能否被平台算法很好识别认知？若不能则分发错误，降低C端用户使用体验，也不能给新入驻的音乐人带来可观的价值反馈
• 人力风险：为了应对黑产为主的风险，人审环节必不可少，人员调配是否充足？人员调动是否流畅？

六、总结

以上几点是我认为在将AIGC引入内容创作平台的七大风险，我以音乐场景下的AI创作工具网易天音为例举例说明。

总之，对于内容平台，AIGC看似是件促进生态繁荣好事，然而其中潜藏着巨大的风险亟待解决。

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题图来自Unsplash，基于CC0协议