大型唱片公司推动将完全由 AI 生成的歌曲排除在全球音乐排行榜之外

Engadget 关于大型唱片公司的报道指出，尽管完全由 AI 生成的歌曲在流媒体平台上日益常见，唱片公司仍希望将其禁止进入官方排行榜。

这一诉求将一个技术分类问题演变为围绕文化正当性的争夺。一首歌可以获得播放量、显得很受欢迎并产生收入，却未必符合行业对人类创造力的定义。

眼下的冲突发生在唱片公司和艺人团体，与那些只衡量热度、却不追问录音如何创作的系统之间。瑞典已将一首主要由 AI 生成的热门歌曲排除在外，而其他主要排行榜机构尚未采取同等规则。

Engadget 关于大型唱片公司的报道聚焦排行榜资格

拟议中的界限将把流媒体服务的准入资格与官方音乐排行榜的入榜资格区分开来。

流媒体平台通常会接收发行商提交的录音，统计有效播放，并通过播放列表或排名展示热门内容。官方排行榜则利用销量、下载量或符合资格的播放量，衡量一个市场中最受欢迎的录音作品。

这两类系统有所重叠，但并不相同。平台排名反映的是单一服务内的活动，而官方排行榜则适用自身的资格与验证规则。

这一差异在 2026 年 1 月的瑞典变得明显。署名为项目 Jacub 的“Jag Vet, Du Är Inte Min”在积累数百万次播放后，登上 Spotify 瑞典区榜单首位。

调查报道将该项目与丹麦音乐公司 Stellar Music 的相关人员联系起来。其创作者承认使用了 AI，但辩称经验丰富的人类词曲作者和制作人主导了创作过程。

尽管如此，IFPI Sweden 仍将该录音排除在该国官方排行榜 Sverigetopplistan 之外。首席执行官 Ludvig Werner 表示，一首主要由 AI 生成的歌曲不具备进入该榜单的资格。

这次排榜决定确立了一个重要先例。商业收听活动依然真实存在，但官方排行榜拒绝依据现有的创作标准承认这类活动。

争议如今已超出一首瑞典录音的范围。行业团体希望建立一致的方法，区分主要通过提示词生成的音乐，与由人类使用 AI 辅助制作工具创作的音乐。

2026 年 7 月 10 日，IFPI、RIAA、A2IM、WIN、IMPALA、Recording Academy、SAG-AFTRA 和 Human Artistry Campaign 宣布采用一套通用标注方法。该方法定义了独立的“AI-Generated”和“AI-Assisted”类别。

当核心声音录音来自生成式系统、且没有具意义的人类表演时，适用 AI 生成标签。AI 辅助则描述人类创造力仍居核心、但生成式工具参与制作的录音。

这一标注框架属于自愿机制，旨在供流媒体服务和其他音乐合作伙伴广泛采用。它并未建立具有约束力的全球排行榜禁令。

这一限制很重要。唱片公司可以提供标准化元数据，但各个排行榜机构仍自行决定哪些录音符合资格，以及如何核验支持性证据。

因此，Engadget 关于大型唱片公司的报道所涉及的是一场政策推动，而非已经完成的全球禁令。行业已建立起分类词汇，但执行仍分散于不同市场。

真正的变化在于，AI 溯源——即录音来源的书面记录——正成为一个正式的资格问题。热度本身已不再足以决定一首歌是否应获得官方认可。

上传洪流正迫使行业作出决定

AI 音乐已成为基础设施问题，因为生成录音的速度远快于审核、标注或推广它们的速度。

Deezer 表示，截至 2026 年 6 月，完全由 AI 生成的音乐已占其每日上传内容的一半以上。该公司测得的月均数据约为每天有 90,000 首此类歌曲上传。

相比 2025 年 1 月，这一数字大幅增长。当时 Deezer 每天识别出约 10,000 首完全生成的歌曲，约占新增音乐的 10%。

到 2026 年 4 月，该公司称这一数字已接近 75,000 首，约占每日上传量的 44%。最新的上传数量表明，合成音乐的增长速度仍快于整体曲库。

这些数字描述的是 Deezer 的接收量，而非所有流媒体平台。它们也取决于该公司的检测技术，以及其对完全生成录音的定义。

即便有这些限定，趋势依然明确。音乐生成工具能够产出远超传统发行和审核系统设计处理能力的录音数量。

人类音乐人受到创作、排练、录音、混音和发行周期等现实限制。生成式系统则可以在同一时间内，根据文本指令创作出多首完整歌曲。

发行服务又增加了一层放大效应。创作者无需通过唱片公司或实体制造流程，便可将一首录音发送至多个平台。

由此产生的数量并不能证明听众想要 AI 音乐。2026 年 6 月发布的研究考察了 Spotify 上与 AI 相关的歌曲，发现其中 93% 几乎没有或完全没有播放量。

这一发现挑战了“上传量等同于消费者需求”的假设。大多数生成歌曲都湮没在曲库中，正如许多人类录音也只能吸引有限的听众。

然而，绝大多数歌曲互动率低，并不能消除系统性风险。庞大的曲库让运营者拥有更多机会找到病毒式传播的声音、利用推荐系统，或将合成音乐与虚假播放量结合起来。

规模化在经济上更具优势。当软件能够生成并发行数千个候选作品时，一个人并不需要让每首歌都成功。

这种不对称首先给流媒体服务带来压力。它们必须存储文件、处理元数据、审核权利主张、检测冒充行为、评估欺诈，并回应下架请求。

排行榜机构面临的问题更窄，却更显眼。一首合成音乐热门曲就可能挑战排行榜的公共含义——即它声称代表流行音乐的意义。

唱片公司也有直接的商业利益。它们投入资金培养艺人、录制音乐、营销发行作品，并在拥挤的服务中争取关注。

无限供应的低成本歌曲会加剧对这种关注的竞争。当支付系统将固定的订阅收入分配给符合资格的播放量时，它也可能稀释版税池。

这些都不能证明每一首 AI 生成歌曲都具有欺诈性。创作者可以使用生成器、披露这种使用、吸引真实听众，并且不冒充任何人。

压力来自规模、披露不足和作者身份不确定性的结合。现有系统往往无法将这种合法情形与协同式曲库垃圾内容区分开来。

大型唱片公司希望在平台建立更强控制机制期间，通过排行榜规则划出一条清晰可见的界线。将歌曲排除在排行榜之外，比证明每一种声音如何创作、或每一位听众如何发现歌曲都更简单。

人类创造力与被衡量的热度是主要对立面

核心争议在于，排行榜应记录受众行为，还是执行一种作者身份定义。

以衡量为先的立场始于一个简单论点：如果真实的人自愿播放或购买一首歌曲，排行榜就应反映这一活动，无论其制作方式如何。

按照这一观点，排除一首热门录音会降低排行榜的准确性。它以机构对可接受创作工具的判断，取代了可观察的消费者行为。

排行榜早已收录由数字制作塑造的音乐。鼓机、采样、音高修正、软件乐器和算法母带处理，都改变了录音的制作方式。

AI 也可以辅助一个由人类主导的项目，而非取代创作者。音乐人可能用它清理音频、建议编曲、生成辅助纹理，或修复旧表演录音。

The Beatles 的“Now and Then”在 2023 年说明了这种区别。机器学习帮助从一份旧样带中分离出 John Lennon 的声音，但歌曲仍由人类创作、表演并完成。

以人为中心的立场则在别处划定界线。它认为，一段主要由提示词生成的录音，并不等同于由人类表演和艺术决策构建的作品。

行业团体称，歌迷应当知道他们所听的音乐是否由生成式 AI 制作。其新标签试图维护这一差异，同时不将所有 AI 使用一概而论。

这种区分也支持现行 Grammy 规则。Recording Academy 允许 AI 辅助作品，但要求具意义的人类作者身份才有资格参评。

不过，官方排行榜并非奖项。它们通常衡量市场活动而非艺术价值，因此排除的理由更加复杂。

英国 Official Charts Company 表示，发行作品必须遵循旨在保护排行榜完整性并反映真实销量的资格规则。这些规则旨在反映真实的销售和消费，而不是零售商记录的每一种活动。

这意味着排行榜早已在过滤原始行为。它们可以拒绝被操纵的交易、施加格式要求，并决定哪些播放量计入公开排名。

问题在于，制作方式是否应当与这些控制措施并列。欺诈描述的是被操纵的消费行为，而 AI 生成描述的是录音的制作方式。

将两者混为一谈会造成不公平的预设。一首已披露、拥有真实歌迷的合成歌曲，并不等同于通过机器人播放量推广的人类录音。

将两者完全分开又会产生另一个问题。生成式系统使得围绕统计实验、而非持续艺术身份设计曲库变得更容易。

因此，排除在排行榜之外表达的是一种文化选择。它意味着官方排名代表受欢迎的、以人为中心的录音作品，而不只是被消费最多的音频文件。

这一选择有利于既有唱片公司，但也有利于争夺有限曝光机会的独立人类音乐人。两者都面临自动化发行作品的同一波洪流。

反过来，这项规则会令那些因缺乏录音室、乐器、合作伙伴或传统表演技能而使用 AI 的创作者处于不利地位。其中一些人会将生成视为一种新的作曲形式。

Engadget 对大型唱片公司的表述捕捉到了这种政治上的失衡。唱片公司拥有影响排行榜规则所需的制度性渠道，而独立 AI 创作者缺乏可比的代表性。

不过，行业偏好的区分并不只是唱片公司对抗局外人。大型唱片公司一边寻求获得授权的 AI 产品和合作关系，一边反对未经授权的训练、冒充行为和未披露的生成内容。

Sony、Warner 和 Universal 都曾探索允许受控 AI 使用的协议。这些举措表明，行业正在争夺所有权和治理权，而不是拒绝所有合成工具。

因此，主要的对立并非人类与机器之间的对立，而是以人为中心的资格标准，与脱离创作语境衡量的人气之间的对立。

AI 生成歌曲并不自动等同于流媒体欺诈

禁止生成曲目进入榜单可以解决曝光问题，但无法解决围绕合成曲库的经济滥用。

当运营者操纵收听活动以获取版税或影响排名时，就构成了流媒体欺诈。其中可能涉及机器人账号、被盗身份、人为操控的播放列表，或自动化的重复播放。

生成式音乐降低了为这些计划制作内容的成本，但它本身并不会制造欺诈性的收听活动。

美国的一起重大案件显示了两者如何结合。联邦检察官指控 Michael Smith 利用数十万首 AI 生成歌曲和自动化账号收取版税。

Smith 后来承认犯有电信欺诈共谋罪。根据 美国纽约南区联邦检察官办公室 的说法，该行动产生了超过 800 万美元的版税收入。

该案的关键并不在于合成音乐能否被视为艺术，而在于被操纵的播放量和具有欺骗性的版税申领。

这一区别应指导平台执法。服务商需要在内容检测之外，同时审查消费模式、账号网络、所有权申领和支付行为。

Deezer 表示，它会为完全由 AI 生成的曲目添加标签，并将其从算法推荐中移除。它还表示，涉及已检测 AI 音乐的大多数播放量都属于欺诈行为。

Tidal 则采取了不同的经济策略。2026 年 6 月，它宣布将为完全生成的音乐添加标签，并表示符合条件的曲目将不会获得版税。

这些政策超越了信息披露。即使单首曲目尚未与欺诈播放量挂钩，它们也改变了合成录音被发现和获得报酬的方式。

Spotify 更强调行为，而不是制作方式。其代表表示，使用 AI 本身并非问题，但冒充他人、未经授权的克隆和欺诈行为违反其政策。

每种策略都会带来权衡。基于内容的限制更容易解释，但可能会因创作者所使用的工具而惩罚合法创作者。

基于行为的执法更具针对性。然而，复杂的运营者可以将可疑活动分散到大量曲目和账号中，以避开明显的检测阈值。

榜单排除介于这两种方法之间。它移除了一种公开回报，却不一定删除录音或停止版税支付。

这可能会减少那些旨在制造可见热门作品的合成项目的激励。但对于在榜单水平以下追求大量小额版税支付的行动，其作用较小。

这项政策甚至可能掩盖真正的人气。一首被排除的曲目可能主导流媒体活动，却在记者和广播机构使用的官方榜单中消失。

单独设立 AI 榜单是一种拟议的解决方案。它们可以保留公众需求的记录，同时让完全生成的内容留在人类中心榜单之外。

然而，单独的榜单可能成为同一批高产运营者的推广目标。其价值将取决于强有力的反欺诈控制和可靠的信息披露。

全面禁令还会面临分类争议。一首歌可能结合人类歌词、生成的人声、现场乐器、算法母带处理和大量人工编辑。

检测软件并不总能从最终音频中还原这一工作流程。元数据和创作者声明仍然必不可少，尤其是对于混合制作而言。

这些声明会带来少报 AI 参与程度的动机。发行商和榜单机构将需要文件要求、审计以及对虚假提交的处罚。

新标签之所以有帮助，是因为它们建立了共同术语。但它们并不能独立验证创作者是否选择了正确类别。

这是 Engadget 主要唱片公司提案中最大的弱点。将现场乐队与一条提示词生成的歌曲相比较时，这项政策听起来很清晰，但现实中的制作存在于这两个极端之间。

全球禁令将难以界定和执行

行业达成一项原则的共识，远比数百个平台、发行商和榜单组织实施它来得更快。

音乐榜单采用不同的所有权结构和市场规则。有些由国家行业组织管理，另一些则由商业出版物或数据测量公司运营。

全球范围的排除将要求每个组织修改其资格标准。IFPI 可以协调各国组织，但无法向每一个独立榜单强制推行同一项规则。

美国构成了尤为重要的试金石。当 AI 生成录音的测量活动符合现有要求时，Billboard 已将其纳入销售和流媒体榜单。

名为 Breaking Rust 的 AI 乡村音乐项目在 2025 年登上 Billboard 一项数字销售榜榜首。这类结果加剧了人们对于这些排名是否应区分合成表演者的疑问。

榜单资格还取决于底层指标。数字销售、点播流媒体、广播播放和社交互动代表不同的用户行为和操纵风险。

平台可以识别可疑播放量，却不必判定一首歌是否具有有意义的人类创作归属。试图同时完成这两项任务的榜单组织，将承担更大的核验负担。

行业提出的“AI-Generated”和“AI-Assisted”类别提供了一个起点。然而，“有意义的人类投入”等表述仍需要解释。

设想一位词曲作者写下每一句歌词和旋律，随后使用生成器制作人声和配器。创作概念由人主导，但录制表演是合成的。

再设想一位制作人生成整首曲目，替换其人声，重新编排每个段落，并对结果进行混音。来源是合成的，但成品录音体现了大量人类工作。

这两个例子都难以舒适地归入二元体系。基于主唱或主要配器的规则，仍会产生有争议的边缘案例。

声音克隆又增加了一层复杂性。一段录音可能包含大量人类指导，却非法模仿一位可识别的表演者。

这一情况引发了独立于榜单资格的权利和身份问题。排除该歌曲可以限制曝光，但权利人仍可能需要下架措施或法律行动。

检测准确性是另一项不确定因素。Deezer 已投入资源识别来自知名生成模型的输出，但工具变化频繁，也可能在生成后被修改。

人工后期制作可以掩盖合成信号。新模型也可能生成落在检测器训练数据范围之外的录音。

误报会带来严重后果。错误分类可能使一位人类艺术家失去推荐、版税或榜单资格。

漏报则会因允许未披露的合成内容参与竞争而削弱规则。恶意行为者将有理由测试检测器并修改其输出。

因此，可行的政策需要申诉流程。艺术家应能够提供项目文件、表演录音、录制文档或其他支持其分类的证据。

榜单机构还需要一致的后果措施。元数据错误或许适合简单更正，而故意虚假陈述则应触发更严厉的处罚。

公众透明度同样重要。粉丝需要知道，一首曲目是因 AI 生成、欺诈性消费、权利侵权还是缺少文件而被排除。

如果没有这些细节，“AI 垃圾内容”就会成为一个包罗万象的标签。它可能将艺术批评、法律纠纷、制作技术和金融不当行为混为一个情绪色彩浓厚的类别。

该术语描述的是大规模生产的低价值内容，但它并非技术标准。规则应聚焦于可观察的制作和行为，而不是对质量作出主观判断。

最有力的政策应将标准化披露与基于行为的欺诈检测相结合。随后让每个榜单清楚说明，它代表的是所有录音，还是以人为中心的发行作品。

这种方法无法让所有人满意。但至少能让边界清晰可见、可供审查，并且更少依赖猜测。

这场争论对艺术家、平台和听众意味着什么

结果将决定创作来源是否会像销量和播放量一样，成为音乐公开排名中的重要因素。

人类艺术家将从更严格的信息披露中获益。唱片公司可以帮助听众区分一段由人表演的录音，与一段主要通过生成制作的录音。

独立音乐人可能受益更多，因为他们没有巨额营销预算。减少自动化曲库垃圾内容，能提高他们接触策展人和真实听众的机会。

然而，独立创作者也面临合规成本。大型唱片公司可以保留详细的制作记录，而卧室制作人可能难以应对新的元数据和证据要求。

AI 创作者面临的限制最为明确。他们或许仍能进入流媒体平台，却会失去进入有影响力的榜单、奖项、编辑播放列表或版税计划的资格。

这将形成一个双层市场。合成录音可以继续存在，但机构体系会将其视为独立类别。

流媒体服务必须决定，中立托管是否仍然可持续。生成内容上传量的快速增长增加了存储、审核、检测和权利管理工作。

平台也面临失去听众信任的风险。一位认为播放列表收录了新兴人类艺术家的消费者，在发现其中有未披露的虚构表演者后，可能会产生负面反应。

清晰的标签让用户拥有选择权，而不必实施全面禁令。服务商可以让听众选择纳入、排除或单独浏览生成录音。

这些控制将产生有用的需求数据。行业可以了解消费者是排斥 AI 音乐本身，还是主要反对欺骗行为。

听众同样有理由维护准确的榜单。排名会影响广播节目编排、媒体报道、授权决策、巡演机会以及对文化势头的认知。

与此同时，听众也可能合理期待榜单反映人们实际消费的内容。出于政策原因移除本来符合资格的播放量，会改变这些排名的含义。

最佳解决方案或许是并行报告。榜单可以发布以人为中心的排名，同时单独披露被排除的合成活动。

这既能保留透明度，又不会赋予完全相同的地位。它还能防止一首在官方层面不可见的热门作品扭曲公众对听众行为的理解。

这场辩论的影响超越音乐领域。出版商、视频平台、应用商店和搜索引擎都面临类似问题：如何对大量机器生成内容进行排名。

每个系统都必须决定，它是仅衡量注意力，还是纳入来源、投入、权利和真实性。这些选择将塑造哪些类型的制作能够在经济上持续存在。

对于知识工作者而言，其中的教训并不陌生：当创作变得廉价时，验证和组织就会变得更有价值。

稀缺性正从内容转向可信语境。受众需要可靠记录，以了解素材的来源、制作方式，以及其互动数据是否真实。

音乐榜单是最早被迫公开作出这一决定的文化机构之一。它们的答案将影响其他创意市场如何应对机器生成内容的泛滥。

三个信号将表明禁令是否真正落地

下一阶段取决于榜单规则、可靠元数据，以及排除措施是否改变激励机制而非仅仅改变表象的证据。

第一个信号是，Billboard、UK Official Charts Company 以及更多 IFPI 关联榜单是否会发布明确的 AI 参榜资格标准。

瑞典已经证明，排除措施是可行的。但零散的国家级决定无法建立大型唱片公司所寻求的全球性边界。

正式规则必须界定生成音乐与辅助创作音乐之间的门槛，还必须说明创作者如何证明人类演出，并对有争议的分类提出申诉。

第二个信号是，发行商和主要流媒体服务是否采用标准化的 AI 元数据。自愿标签只有在能够随录音作品贯穿整个供应链时才有意义。

Apple Music、Deezer、Tidal、Spotify 和数字发行商目前并未执行完全相同的政策。它们的选择将决定榜单机构能否获得一致的信息。

应关注上传时的强制声明、面向听众可见的标签，以及对不准确披露的处罚。这些变化将强化行业的立场。

第三个信号是，新限制实施后，欺诈活动和曲库数量是否下降。一项成功的政策应带来可衡量的变化，而不仅仅是让合成歌曲无法进入公开榜单。

Deezer 的每日上传总量提供了一个有用的基准。可疑播放率、存在争议的版税支付以及冒名侵权下架数量，也将提供更多证据。

如果生成内容的上传量持续增长，而上榜次数下降，那么该政策改变的只是可见度，并未改变底层经济逻辑。

如果欺诈活动也随之减少，榜单排除措施可能正在更广泛的执法体系中降低相关激励。这将支持把这一做法扩展至更多市场。

如果合法的 AI 创作者在官方榜单之外吸引到真实受众，那么要求设立独立排名或修订参榜资格规则的压力将不断增加。

Engadget 关于大型唱片公司的报道记录了这场竞争的开局，而非其结局。唱片公司已界定了它们希望相关机构排除的类别。

但它们尚未获得一项全球通行的规则、一套完美的检测系统，或就结合人类与合成元素的录音作品达成一致。

决定性的问题已不再是 AI 生成音乐是否存在。流媒体平台如今每天都会收到数以万计的此类录音作品。

问题在于，官方榜单承诺衡量的究竟是什么：是每一次真实聆听选择的记录，还是专为以人为核心的创意作品保留的排名？

榜单机构应直接回答这一问题，公布其证据标准，并展示被排除的活动，而非将其隐藏起来。届时，听众便能评判音乐本身，以及塑造热门作品的规则。