生成式AI出海，风险从上线前就开始了

前段时间，美国Anthropic公司采取下载盗版书籍、毁灭性扫描图书的方式来训练其大语言模型，这样的行为饱受争议，也给公司带来了不小的风波。我们且跳过复杂的审理过程直接看向最终的处理结果：对于合法购买的纸质图书，法院认为可以将其转换为内部使用的数字副本，并用于训练大语言模型；但从盗版渠道资源下载书籍则构成侵权，Anthropic对此不仅需要支付15亿美元的赔偿金，还需要销毁基于盗版书籍所建立的资料库。

通过这起案件，值得企业警惕的地方在于训练数据的来源和取得方式都可能形成侵权风险。数据最终是否进入训练流程，并不能消除企业此前通过盗版渠道获取和保存作品副本所带来的责任。因此，中国AI企业在出海时，应当建立数据台账，清晰记录数据来源、获取时间、许可依据和使用范围等信息。同时，对于过往使用的来源不明的数据，企业也不能掉以轻心，应该审慎评估，以免带来不必要的麻烦。

生成式AI的版权风险并不止于训练过程。当模型可以通过简单提示词稳定生成歌词、人物形象或其它受保护的内容时，模型的记忆和输出行为可能同时受到审理。

2025年11月，德国慕尼黑第一地区法院就德国音乐著作权协会GEMA诉OpenAI案作出一审判决。法院认为，涉案歌词可以在相关模型中被复现，并能够通过用户提示词在输出端大范围呈现，因此支持了停止侵害、提供信息和损害赔偿等请求。这虽然只是一审判决，后续也可能因上诉发生变化，但这个案例最主要反映的是，仅以“内容是用户输入提示词后由模型生成”为由，并不当然免除模型运营者应当承担的法律责任。企业能否识别高风险提示词、限制受保护内容的稳定复现，并在收到投诉后及时采取措施，这对企业做风险判断是十分重要的。

基于此，企业需要在产品上线前对目标市场开展输出测试。测试范围除了作品名称和人物名称外，还应覆盖歌词片段、角色外观、服装道具、标志性场景和风格组合等间接提示方式。对于能够多次稳定复现的内容，企业也需要采取相应的措施，例如采用过滤、拒答、结果拦截和模型调整等方式降低风险，并保留测试过程及整改记录以备不时之需。

生成式AI的多模态能力近年广受市场青睐，典型代表如红果短剧，其总用户规模已超过豆包，且平台推出的免费AI短剧收获大量用户好评，不少用户反馈内容吸引力强、观感上头。AI多模态能力使用户可以通过简单提示词生成图片、视频和影视角色。但当企业主动将知名作品或角色用于广告、演示视频和推荐提示词时，风险就不再只来自模型输出，企业自身的推广行为也可能成为认定其帮助或诱导侵权的依据。

2025年9月，迪士尼、环球影业和华纳兄弟等公司在美国起诉MiniMax相关中国及新加坡主体，指控海螺AI在训练和输出过程中使用其受保护的影视角色，并在产品宣传中展示相关生成内容。2026年5月，美国法院驳回了被告现阶段的撤诉申请和管辖权异议，认为原告关于直接侵权和帮助侵权的部分主张已经达到继续审理的要求。

案件目前仍在审理，法院尚未最终认定MiniMax构成侵权。与前一项预警不同，这起案需要关注的不只是海螺AI能否生成近似的影视角色，更是企业是否主动使用这些角色展示和推广产品。根据原告的指控，MiniMax曾在广告和推广合作中使用相关生成内容。法院在现阶段认为，这些针对知名角色开展的推广行为，足以支持原告继续主张MiniMax可能存在帮助侵权。

这意味着，用户协议中简单规定“用户不得侵权”，可能不足以覆盖产品设计和主动营销产生的责任。同时，此次案件起诉了MiniMax包括上海研发主体和新加坡运营主体。法院认为，MiniMax在美国申请商标等行为表明其与美国市场存在联系，因此不能仅以公司设在境外为由，主张美国法院管不到自己。换句话说，企业只要实际面向美国市场开展业务，即使公司和服务器都设在美国以外，也可能需要到美国应诉。

因此，企业在海外推广AI产品时，应避免直接使用未经授权的知名角色、作品片段或模仿内容作为演示素材，不宜以“输入某角色名称即可生成”等方式设计推荐提示词。针对权利人投诉，企业还应明确内部转交、核验、下架及模型优化的办理时限，避免在收到侵权通知后仍持续生成、提供相关内容，造成风险进一步扩大。

AI产品出海既是市场拓展，也是对企业知识产权管理能力的一次检验。风险防范重在前置而非事后补救。企业把知识产权审查嵌入数据获取、模型测试、产品推广的全流程，才能在源头识别隐患，从容应对诉讼、禁令、损害赔偿与业务中断等各类挑战。