AI music attribution旨在识别影响生成歌曲的录音和乐曲作品。其发现可能为许可和报酬提供参考，但识别出影响来源并不能证明已获许可，也无法确定创作者应得多少。
归属分析能够显示什么
几种相关工具分别回答不同问题。音频指纹识别旨在寻找完全匹配或可识别的匹配，AI检测用于评估音乐是否由AI生成，而来源追踪则记录文件的来源及其变更。数据集披露会标明训练材料。归属分析则试图估算哪些样本影响了某项输出，以及影响程度。
归属分析可以考察训练过程，也可以考察某次具体生成。系统或许能够记录为特定输出提供的参考录音、上传曲目或获许可的艺人模型。追溯训练材料的影响则更困难，因为模型可能从数十万或数百万个样本中学习，而且不同方法可能得出不同结果。
包括Choi及其同事、Morreale及其同事在内的研究人员提出了追溯训练影响的方法。目前还没有得到普遍认可的行业方法，能够在不同模型间产生一致的结果。
Warner Music Group于2026年同意收购Sureel AI。Warner表示，Sureel的登记库包含数百万项音乐资产，并能够追踪作品组成部分在AI系统中的使用情况。这类追踪或可提供使用证据，但许可需要许可证，报酬则取决于合同或法律。
规模与核算
Meta披露，其MusicGen研究模型使用约400,000段录音进行训练，共约20,000小时音乐，这些音乐归Meta所有，或已获许可用于该项目。许多商业AI服务不会公布完整的训练清单、创建过的模型版本数量，也不会披露用户生成内容的总量。
2026年4月，Deezer报告称，每天收到近75,000首完全由AI生成的曲目，每月超过两百万首，约占其每日上传内容的44%。该公司表示，这些曲目仅占播放量的1到3%，其中多达85%的播放量属于欺诈。上述数据仅涵盖一家流媒体服务，不包括留在AI平台内、被弃用、修改或用于私人用途的生成内容。
任何报酬方案都必须同时考虑用于训练的作品数量和模型生成的输出数量。仅提出一个百分比，并不能说明某位创作者会获得多少。
歌曲中彼此独立的权利
录制歌曲通常至少包含两项受版权保护的作品：乐曲作品，涵盖音乐和歌词；以及录音制品，涵盖录制的表演和制作。U.S. Copyright Office将二者分别处理，因此获准使用其中一项，并不自动涵盖另一项。
录音制品和乐曲作品都可能有多位权利人，所有权份额会因地区而异，也可能存在争议或尚未明确的情况。模型还可能学习歌手的演唱表达、乐器音色、制作选择或录音的音质特征。声音、姓名和肖像可能涉及乐曲作品与录音制品许可之外的权利。
