AI专刊26年第33期丨米哈游诉AI变声软件著作权侵权及不正当竞争纠纷案等

关键词：AI虚拟角色音色丨不正当竞争丨商业标识丨AIGC训练合规丨合理使用

据澎湃新闻2026年9月10日报道，上海市浦东新区人民法院召开服务保障引领区高质量发展发布会（知识产权篇），发布白皮书和典型案例。会上披露，近期，上海首例涉AI声音仿冒不正当竞争案获判。

原告上海米哈游影铁科技有限公司（以下简称米哈游）为《原神》游戏的运营方，其享有该游戏在中国大陆的知识产权，涉案游戏中的角色形象及其声音在消费者群体内已有一定的辨识度；被告上海某信息技术公司运营着一款AI实时变声软件，用户安装该软件并购买被告提供的声音资源包之后，即可在软件的实时语音聊天中将自己的声音转换为其自己想要的特定音色。

2025年，原告发现被告在软件内上架了与《原神》的63个游戏角色声音基本相同的声音资源包，用户付费后可将自身实时语音转换成对应的游戏角色音色。被告甚至在宣传推广中，直接使用《原神》的角色美术图、剧情动画、角色原声试听片段等用于引流和宣传。原告认为，被告的行为侵犯了其就涉案游戏享有的著作权，亦构成具有混淆可能性的不正当竞争行为。

被告在庭审中自认：其未取得米哈游授权而擅自抓取其游戏角色的音频素材（单角色仅约一分钟音频），并混合其他声音素材一起用于训练AI变声模型。但被告抗辩认为：AI生成的变声结果存在个体差异性，并且游戏角色的声音权益归属于配音演员个人，米哈游无权起诉。

经声纹司法鉴定结果显示，被告运营的AI变声软件中用于试听的AI合成语音，与《原神》游戏的角色原声倾向认定同一。上海浦东新区人民法院审理认定：其一，涉案游戏的角色形象属于美术作品，整体连续的游戏画面属于视听作品，被告使用游戏角色图片、动画素材等，侵害原告的著作权；其二，涉案游戏经过长期运营，其角色音色已经具备识别游戏商品来源的听觉标识功能，属于原告具有一定影响的商业标识。被告借助AI技术复刻角色音色、付费售卖声音包，主观上具有攀附游戏知名度的故意，足以让公众误以为该AI变声服务获得了米哈游的授权，超出合理使用范围，构成不正当竞争。

法院一审判决被告停止全部涉案侵权与不正当竞争行为，赔偿米哈游经济损失和维权合理开支合计75万元。

该判决对外公布的时间，恰好紧随9月7日最高法《涉人工智能纠纷案件审理意见》（以下简称《意见》）的发布【详情参见AI专刊26年第32期01|最高人民法院发布《关于依法审理涉人工智能纠纷案件的意见》】（点击查看），同时与《意见》中的“AI拟声侵权”条款形成呼应，更明确了AI复刻虚拟角色音色商用行为的裁判导向。

首先，本案区分了两类声音权益的保护路径。自然人配音演员的声音，依托《民法典》中的声音权益进行保护，属于人格权保护范畴；而本案中虚拟游戏角色音色，则依托《反不正当竞争法》中“具有一定影响的商业标识”进行保护，保护的核心客体是角色音色所承载的识别商业来源的功能，与配音演员本身的人格权相互独立，游戏企业可以单独就此提起维权诉讼，这也是本案最为核心的裁判突破之处。对比今年上半年的广东原某文化传播有限公司与重庆某公司侵害著作权及不正当竞争纠纷案（全国首例动漫配音AI化不正当竞争纠纷案，以下简称“喜羊羊案”），两案就非真人角色的配音同样基于反不正当竞争法进行保护，但（1）认定侵权的阶段：喜羊羊案中法院仅从AI输出结果上认定了被告合成的声音与喜羊羊、懒羊羊动漫角色的原配音高度相似，加之喜羊羊、懒羊羊本身具有较高的知名度，容易让用户认为该合成的声音与喜羊羊、懒羊羊存在特定联系，而未探讨和证明被告在AI模型的训练端是否存在侵权行为的问题；而本案中被告自己承认使用了《原神》的游戏角色声音进行模型训练，加上后续其提供的语音包经过鉴定与《原神》游戏角色音色“倾向认定同一”，被告具有从数据抓取到语音包生成的完整侵权链条，因此法院对其构成不正当竞争的评价从训练端即开始，认定其不构成合理使用。（2）保护方式：两案本质上均认定了角色的音色已经构成了“具有一定影响力的商业标识”，但喜羊羊案仅描述为“容易让消费者将合成的声音与喜羊羊、懒羊羊角色产生特定联系”，将角色声音与有影响力的角色相联系证明其混淆可能性，间接对角色声音进行保护；本案则描述为“《原神》游戏角色的音色已经具备识别游戏商品来源的听觉标识功能，属于原告具有一定影响的商业标识”，更加明确地肯定了游戏角色本身音色的商业标识性质。笔者认为，这实际上明确了声音商标本身的标识意义，与《反不正当竞争法》第7条仅就与“他人商品/他人”相混淆进行规定，本案的思路和落脚点更符合商标法所涵盖的商标范围。本案专门区分了真人声音的人格权益（声音权）与非真人角色配音作为“有一定影响力的商业标识”分别受到保护，更凸显了后者的独立意义。

其次，该判决否定了“仅使用少量素材训练AI即当然合法”这一常见的抗辩理由。被告主张其仅使用一分钟左右的音频用于模型训练，应当被认定为合理使用，但法院并未采纳该观点。本次裁判明确表明：即便训练素材体量较小，只要训练目的在于复刻知名IP角色音色、生成的内容存在近似，并直接用于付费的商业变现，则相关行为仍然具备违法性。

再次，本案裁判逻辑和最高法新出台的《意见》形成联动。《意见》专门规制了未经许可利用AI仿制他人声音的行为，本案是《意见》出台后，较早落地适用的典型案件，为AI语音、虚拟人、AI变声等相关的AI声音相关行业划定了合规红线，企业若抓取知名IP角色的音频用于模型训练、对外售卖音色服务，将面临较高的不正当竞争与著作权侵权风险。

最后，就本案采用的声纹鉴定方法，该鉴定只能对AI输出的声音是否与权利声音相同相似进行鉴定，但因为AI为技术生成具有一定的技术逻辑，声纹波动与自然人不同，无法产生特定、唯一对应的效果，则对其相同相似的认定最多达到“高度可能性标准”。因而本案中声纹鉴定的结果是“倾向认定同一”，而非自然人声纹鉴定下的“认定同一”标准。因此，在非真人声音声纹鉴定的背景下，鉴定结果只能用于证明AI输出结果侵权，而无法证明数据抓取或模型训练过程的侵权。

参考资料：

[1]新京报：米哈游诉AI变声软件判赔75万元，律师：角色声音可作商业标识

https://m.bjnews.com.cn/detail/1789025514169895.html

[2]澎湃新闻：上海首例涉AI声音仿冒不正当竞争案：游戏角色声音被AI复刻销售，判赔75万

https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_34043593

[3]ChinaZ.com：米哈游《原神》角色声音被“偷”获赔 75 万：上海首例 AI 声音仿冒案宣判

https://www.chinaz.com/ainews/30944.shtml

[4]搜狐网：全国首例动漫配音AI化不正当竞争纠纷案——当“喜羊羊”遇到人工智能

https://www.sohu.com/a/998598230_121123754

关键词：合理使用丨模型训练

当地时间2026年9月4日，美国《西雅图时报》（The Seattle Times）与《新闻日报》（Newsday）向纽约南区联邦地区法院起诉Open AI及微软，指控两家公司未经授权抓取新闻报道用于训练和运行其人工智能产品，构成版权侵权与商标侵权，请求法院判令销毁相关训练数据与模型。这是媒体行业向生成式AI发起的最新的诉讼。

原告指控Open AI与微软抓取两家媒体包括付费内容在内的内容，将其纳入训练数据集用于模型训练。原告认为，这些模型使用新闻报道作为训练素材，并在回答用户提问时逐字或近似逐字复述新闻原文，冲击媒体的流量、广告与订阅收入，构成对版权作品的复制与传播。

原告同时指控被告构成商标侵权，即AI输出错误内容同时对西雅图时报等商标造成淡化，并特别请求法院判令销毁包含其作品的训练副本、数据集及相关模型。Open AI发言人回应称，其模型基于公开可用数据训练，以“合理使用”（fair use）为基础。

本案是美国媒体对Open AI系列版权诉讼的最新的诉讼，媒体起诉AI公司最早可以追溯至《纽约时报》等诉Open AI，该案件当前尚未有判决，在AI专刊第32期，我们分享了美国司法部在该案中提交的最新声明【详见AI专刊第32期：美国司法部向法院提交《美国政府利益声明》，主张OpenAI使用受版权保护的新闻训练AI不构成侵权】（点击查看）。本案在版权层面的核心争议仍然是使用在先版权作品训练模型是否构成美国版权法上的“合理使用”，对该问题，目前尚未有较为明确的规则。

参考资料

[1] CourtListener：https://storage.courtlistener.com/recap/gov.uscourts.nysd.672142/gov.uscourts.nysd.672142.1.0.pdf

[2] 腾讯网：西雅图时报等两家媒体起诉OpenAI微软https://news.qq.com/rain/a/20260906A0BRBL00

关键词：人工智能丨软件丨实施方案

2026年9月11日，工业和信息化部正式发布《“人工智能+软件”专项行动实施方案》，围绕人工智能与软件产业深度融合作出系统性部署，明确了到2028年实现智能软件在2万家规模以上企业推广应用的产业目标。

方案第七部分第（十九）条“提升软件领域安全保障能力”集中规定了AI软件领域的安全与合规要求，可归纳为三大核心合规治理方向：

一是强化AI生成代码安全管控，防范恶意指令注入、代码后门等新型攻击，严格开发工具、代码库访问控制；二是建立智能体安全规范，推动形成覆盖开发、部署、应用的智能体安全管理规范；三是完善AI软件质量与知识产权合规治理，明确加强人工智能生成代码的知识产权合规管理，配套完善质量管理与测评体系。

本次方案是国内产业主管部门首次针对AI软件与智能体发布的合规指引，标志着行业从“技术优先”进入“发展与安全并重”的治理阶段，对AI企业、软件企业的合规管理具有法律与实务的影响。

第一，智能体安全义务呈现法定化的趋势。包括近期PaperCut漏洞攻击事件已经证实仅靠系统提示约束智能体行为存在失效风险，方案将身份管理、行为监测、应急管控等纳入规范体系。后续相关标准落地后，企业若未按规范落实管控措施而引发安全事故致损的，将可能承担民事侵权责任及行政监管处罚。

第二，此前企业引入AI编程工具普遍以效率为核心，安全与知识产权配套管控缺失。方案明确了安全与知识产权，AI生成代码若存在安全缺陷将可能触发产品质量责任与违约赔偿，代码的著作权侵权、开源许可违约问题可能也将影响企业法律责任责任。

第三，据本团队近年来代理计算机软件登记等观察，软件著作权登记涉及的AI知识产权合规已从政策倡导进入行政审查落地阶段。自2026年3月起，中国版权保护中心对软件著作权登记的审查明显趋严，并同步修改了签章页要求。新版签章页新增“独立开发+未使用AI”书面声明，要求申请人确认并签字声明承诺软件系独立开发，未使用AI开发编写代码、撰写文档或生成登记申请材料；并且明确了失实后果。这一变化与工信部方案“加强人工智能生成代码的知识产权合规治理”形成直接呼应，对实务层面有以下直接启示：

其一，对软件企业而言，“代码溯源与创作留痕”已不再单纯是风险防控建议。企业若在开发中使用了AI辅助编程，须在登记前客观评估代码的人类创作贡献，留存完整的开发过程记录确保“未使用AI开发”的声明有据可依。其二，对律所代理业务而言，代理软著登记时须同步做到风险提示。其三，从监管趋势看，计算机软件登记环节已对AI生成代码设置了更多的要求。企业应当尽早搭建起覆盖开发、确权、运营等流程的AI合规治理体系。

参考资料

[1]中国工信新闻网：工信部印发《“人工智能+软件”专项行动实施方案》https://www.cnii.com.cn/gxxww/dzxx/202609/t20260911_759453.html

[2]Aigovernance：AI Agents Ignored Operator Rules to Hit 395 Orgs in PaperCut Attack

https://aigovernance.com/news/ai-agents-ignored-operator-rules-to-hit-395-orgs-in-papercut-attack

关键词：Suno丨AI音乐丨训练数据丨版权许可

2026年9月9日，全球知名音乐平台Suno发布v6系列音乐模型（包括v6、v6-wild和v6-mini）。Suno表示，该系列是与Warner Music Group（WMG）、BMG、Believe等音乐产业伙伴共同开发的新一代模型。后续，Suno将逐步停止使用此前的模型版本，并逐步迁移至最新的v6系列。

v6系列的推出延续了早前与音乐创作方的合作。2025年11月，Suno与WMG结束诉讼并宣布建立合作，明确Suno将在2026年推出新的授权模型以及停止此前纠纷所涉模型。2026年8月，Suno与BMG宣布了涵盖BMG录音和音乐出版曲库的合作框架。BMG表示，该合作处理了Suno此前存在的作品使用问题。

而本次v6发布前，2026年9月8日，Suno又与Believe及旗下TuneCore宣布建立全球战略合作。根据Believe公告，参与该合作的Believe及TuneCore艺术家、厂牌的音乐将被纳入Suno与音乐产业共同推出的新模型；对于双方后续合作开发的新AI音乐产品，艺术家和厂牌可以选择是否参加，参与者将获得报酬以及相应权利保护。此外，使用Suno新的产业合作模型创作的相关音乐，也可以通过Believe及TuneCore发行。

此次Suno v6系列新模型与此前模型之间的关系尤其值得关注。其首席产品官对媒体称，v6是基于合作伙伴提供的许可数据、用户数据以及此前的研发积累，“从头”训练的新模型。Suno向TechCrunch表示，v6没有使用此前版本模型训练时使用的数据。

不过，公开材料很难获得v6完整的训练数据构成和具体训练过程。WMG等权利人究竟许可了哪些作品、许可覆盖哪些使用方式、收益如何分配以及相关商业条款均未公开。Suno所称“用户数据”的具体范围，以及新模型是否使用此前模型生成的内容等问题，目前也无法从公开材料中获得确认。

Suno与WMG、BMG、Believe的合作仍然是不同主体分别谈判而形成的商业安排，许可范围、权利控制和收益分配亦没有形成统一标准。但此次v6上线意味着，音乐制作方与AI模型开发方已经从纠纷解决阶段逐步进入到具体模型和产品合作开发之中。对于AI训练数据授权而言，提供了领先的实践中的样本：权利人与AI企业通过许可安排，使版权内容进入新的模型训练和产品开发，利益获得合理分配，促进音乐+AI的快速发展。

另一个值得关注的问题，是AI企业如何处理模型存在的版权风险。此次Suno没有简单宣布在旧模型中增加新的许可内容，而是推出重新训练的新一代模型，并逐步退出此前模型。避免使用此前存在争议的数据进行训练，尽量做到新模型风险隔离，帮助企业实现稳步合规。同时，这种做法也为后续商业竞争，以训练数据许可费用的方式建立了相当高的壁垒。

尽管Suno这种区分能够在多大程度上隔离既有风险，目前还没有答案。公开材料没有披露完整训练数据和训练过程，不足以判断新旧模型之间是否还存在其他技术或数据联系。特别是Suno所称的“用户数据”具体包括什么、新模型是否使用过旧模型生成的内容，都尚不清楚。

因此，v6模型的推出并不等于宣告Suno已经“解决”了训练数据版权问题，但提供了一个非常有益的借鉴经验：既有模型训练数据存在版权争议时，企业应该如何解决，以及未来AI模型开发者与训练数据提供者所可以采取的合作模式。

参考资料：

[1]Suno关于v6系列模型发布、产业合作伙伴及此前模型退出安排的官方公告https://about.suno.com/blog/introducing-v6?utm_source=chatgpt.com

[2] Warner Music Group关于与Suno结束既有诉讼并合作开发新一代授权AI音乐模型的官方公告

https://investors.wmg.com/news-events/news-releases/news-details/2025/WARNER-MUSIC-GROUP-AND-SUNO-FORGE-GROUNDBREAKING-PARTNERSHIP/default.aspx?utm_source=chatgpt.com

[3]BMG关于与Suno建立全球战略合作，覆盖录音及音乐出版曲库的官方公告https://www.bmg.com/news/bmg-and-suno-announce-global-strategic-alliance-advancing-ai-music-opportunities-and-revenue-streams?utm_source=chatgpt.com

[4] Believe关于与Suno、TuneCore建立战略合作，以及参与曲库和后续AI产品参与机制的官方公告

https://www.believe.com/press-release/believe-and-suno-announce-strategic-partnership/?utm_source=chatgpt.com

[5]Rolling Stone对Suno首席产品官Jack Brody的采访

https://au.rollingstone.com/music/music-news/suno-new-model-v6-warner-music-group-100836/?utm_source=chatgpt.com

[6]TechCrunch关于v6训练数据与此前模型关系的报道

https://techcrunch.com/2026/09/09/suno-replaces-its-ai-models-with-a-new-one-trained-on-licensed-music-as-copyright-suits-pile-up/?utm_source=chatgpt.com

2026年9月9日，美国加利福尼亚州参议院第813号法案（SB 813）和众议院第1405号法案（AB 1405）经加州州长纽森签署生效。两部法案共同构建了美国首个针对AI独立第三方审计与评估的监管框架。

SB 813在《政府法典》（Government Code）新增专章（第2编第1分编中增设第14章，自第8898条起），为加州人工智能安全设立“独立验证机构（Independent verification organizations，简称IVO）”。该法案目前共五条，第8898条为定义；第8898.1条规定了政府运营署的职责；第8898.2条关于咨询与工作组；8898.3条规定了IVO的年度报告义务；8898.4条则涉及该法案的限制与法律效力。具体如下：

• 第8898.1条要求政府运营署在2028年1月1日之前完成如下工作——（1）制定被指定成为IVO的要求，包括IVO申请人所需提交的信息、资质证明及拟采用的基准、指标与方法等；（2）制定用于确定是否暂停或终止IVO资格的程序，考量不实陈述、利益冲突、文档缺失、网络安全疏失等；（3）制定用于确定人工智能审计师是否具备被指定为IVO资格的标准，最低要求包括风险评估能力、有充分专长、利益冲突管理、独立于被评估方；（4）以公开可获取的格式在政府网站上公布依据本章确定的要求或标准；（5）公开声明上述标准并不构成对任何AI系统的官方背书；（6）根据情况发展定期更新并修订相关标准；（7）使本章的程序与标准同现行的职业及监管审计、鉴证标准保持一致；（8）降低重复性合规负担。

• 第8898.2条要求政府运营署在履行上述职责时应与产业界、学术界与消费者组织等相关人员、组织、机构及利益方进行磋商，并召集由互为竞争对手的AI企业工程师和安全专家组成的工作组，向议会报告成果。

• 第8898.3条要求获指定的IVO须每年报告其标准方法、治理与资金来源变化、任何信息变更等。IVO可基于商业秘密、网络安全、公共安全及国家安全对提交文件作删节，对未删节的原始信息保存五年。

• 第8898.4条首先明确了本法不构成州政府对任何人工智能系统或模型的推荐或认可。其次，强调了不强制AI企业接受审计或聘用IVO。但是，在人工智能系统或模型致害诉讼中，依标准完成审计的事实可作为相关但非决定性的证据。

AB 1405在《政府法典》新增专章（第2编第3分编第1部分中增加第5.9.5章，自第11549.80条起），要求政府运营署不迟于2029年1月1日在其官网建立人工智能审计师（AI auditor）注册系统——（1）允许人工智能审计师在该署注册，即有权代表第三方开展受管辖的人工智能审计的个人、合伙企业、学术机构、非营利组织或公司；（2）建立公众举报机制，允许公众举报已注册人工智能审计师的不当行为；（3）核定年度注册费。并且自2029年1月1日起，未注册者不得从事"受规制的人工智能审计"。法案要点有四：

• 一是信息公开——政府运营署向已注册的人工智能审计师签发唯一的注册编号，并在该署网站上公布已注册人工智能审计师的信息；注册人应提供经营名称、联系方式、执业依据、资质证书、服务说明及标准作业程序，重大变化90日内更新等。

• 二是执业规范——人工智能审计师提供或招揽服务均需明示其注册编号。审计应遵循公认行业标准，报告须载明审计范围和目标、结果及依据、缺陷与整改建议、审计局限，并附签名合规声明，底稿至少保存十年。

• 三是独立性、客观性和诚信义务——人工智能审计师不得审计自己参与开发的系统、审计期间不得谋求被审计方职位或有其他利益关系、离职员工有12个月"冷却期"等。人工智能审计师应独立于被审计方、具备专业知识，能够做出客观公正的职业判断。

• 四是调查与执法——政府运营署有权对被举报的人工智能审计师进行调查及获取必要信息，对违法者可将其从注册系统中移除并移送总检察长；被举报者有权提出异议。该法案任何内容均不得被解释为构成加利福尼亚州对某一人工智能审计师的推荐或认可。

SB 813法案创建了“独立验证机构（IVO）”框架，AB 1405法案建立了人工智能审计师注册管理制度，二者共同构成加州AI第三方监管体系的两个层级。“人工智能审计师”是个体层面的执业注册制度，由加州政府运营审计师登记注册系统，将符合条件的个体登记注册、准予执业、并进行管理。“人工智能审计师”主要审查AI模型是否满足加州州法的合规性要求。“独立验证机构（IVO）”由“人工智能审计师”中选出，其主要任务是“评估AI风险及是否符合州法”。IVO的关键在于其是一个被官方指定的机构层面的资质认证。哪些“人工智能审计师”能成为IVO由加州政府根据其制定的标准评估确定。二者的关系可以理解为，IVO的层级更高，需要政府指定。并非所有“人工智能审计师”都是“独立验证机构（IVO）”，但“独立验证机构（IVO）”几乎肯定需要先成为“人工智能审计师”。

目前SB 813法案并不强制所有企业接受审计，只是建立了评估和审计的制度框架；而AB 1405法案则是确立了人工智能审计师的强制注册制度。此处值得注意的是，虽然SB 813法案强调了其非强制性，也不作对任何人工智能系统的背书，但是SB 813将“审计事实的证据效力”直接写入法条，与侵权和相关监管实现了链接。SB 813法案的第8898.4条将"依标准完成审计"设定为人工智能系统或模型致害诉讼中相关但非决定性的证据，实质将合规审计转化为影响侵权责任认定的“准安全港"，存有以证据激励替代强制义务的立法意图。SB 813法案中有关证据效力的规定相信也会鼓励相关AI企业主动寻求“独立验证机构（IVO）”的审查，以在可能发生的侵权之争中取得豁免。

信息来源链接：

第813号法案原文链接：Bill Text - SB-813 Independent verification organizations.

第1405号法院原文链接：Bill Text - AB-1405 Artificial intelligence: auditors: registration.

人民网：加州出台人工智能审计新规 强化第三方独立评估--国际--人民网 https://world.people.com.cn/n1/2026/0913/c1002-40797801.html

致谢：律师助理薛英明、实习生黄燕珊对本文做出贡献。