AI写的歌是否算原创，取决于创作过程中人类的参与程度及对“原创”的定义，目前多数情况下可视为辅助创作工具下的半原创或合作原创，完全脱离人类指导的AI创作尚难被广泛认定为原创。具体分析如下：人类主导创作核心时，AI生成内容可视为辅助工具若人类音乐家设定旋律框架、情绪参数或风格方向（如Taryn Southern创作主旋律后，由AI生成副歌与和弦），此时AI仅作为技术工具执行具体生成任务。此类作品的核心创意仍源于人类，AI的作用类似于传统作曲中的乐器或编曲软件，因此可被认定为人类原创的延伸。例如，Taryn Southern与Amper Music合作的歌曲《Break Free》，因其主旋律由人类创作，整体被视为人机协作的原创作品。AI完全自主生成时，原创性存在争议若AI通过深度学习模型（如DeepBach）独立分析大量音乐数据后生成作品，且人类未参与任何创意输入，此类作品的原创性需分情况讨论：法律层面：当前版权法普遍要求作品具备“人类作者身份”，因此完全由AI生成的音乐可能无法获得法律意义上的原创保护。例如，美国版权局已明确拒绝为纯AI创作内容登记版权。艺术层面：若AI生成的作品在风格、结构上具有独特性（如索尼实验室模仿披头士风格创作的《Daddy’s Car》），部分学者认为其可被视为“机器原创”，但这一观点尚未形成共识。AI的创造力本质与原创边界AI的“创作”基于对人类音乐数据的模仿与重组，其生成内容往往带有既存作品的影子（如用户反馈的“耳熟感”）。例如，Google Brain团队科学家指出，AI尚无法理解幽默或抽象概念，其创作缺乏人类情感与社会经验的支撑。因此，AI生成的音乐更多是技术驱动的“组合创新”，而非人类意义上的“从无到有”。这种特性使得完全独立的AI创作难以突破“原创”的核心定义——即基于个体独特体验与思考的创造性表达。人机协作模式对原创性的影响当前AI在音乐领域的主要价值在于降低创作门槛、提升效率（如人机协作速度是人类单独创作的20倍），而非取代人类创作者。Amper Music CEO Drew Silverstein强调，AI的定位是“辅助人类表达情感的工具”，而非竞争者。例如，百度开发的“看图作曲”技术，仍需人类输入视觉素材并定义情感基调，最终作品仍是人机共同创造的产物。未来趋势：原创定义可能随技术发展演变随着AI生成技术的进步（如更复杂的情感模拟能力），未来对“原创”的界定或许会扩展至包含人机协作的范畴。但现阶段，音乐原创的核心仍围绕人类创作者的社会经验、思考与情感展开，这是AI无法复制的底层逻辑。因此，AI生成的音乐是否算原创，最终需结合创作过程中的角色分工与“原创”标准的动态发展综合判断。