游戏厂商使用开源数据训练AI 或混入未经核验、受版权保护内容

近年来，伴随着人工智能技术的飞速发展，AI可大幅提升美术、策划等环节效率，成为行业重要生产力，深刻重塑行业竞争格局。根据游戏工委2025年发布报告显示，AI技术在游戏研发环节的应用率高达86.36%，美术设计环节应用率达84.2%，已全面融入游戏研发全链条。伴随AI深度融入游戏研发，数据训练、内容生成等环节知识产权风险凸显。

侵权风险

　　经人工重绘、独创性的AI成果 有可能构成受著作权保护的作品

据北京路盛律师事务所张捷介绍，根据游戏工委2025年发布报告显示，AI技术在游戏研发环节的应用率高达86.36%，美术设计环节应用率达84.2%，已全面融入游戏研发全链条。张捷同时指出，这些AI应用普及的背后，知识产权合规问题随之而来，“从法律角度看，此类侵权红线主要集中在数据训练、生成内容、算法与模型三大核心环节”。

不过，广东卓建律师事务所合伙人、律师高记源指出，目前游戏企业AI应用多集中于角色、场景等美术设计环节，而未经授权使用他人受著作权保护的美术素材训练AI，或用公用工具生成与在先作品高度相似内容，均可能构成著作权侵权。同时，他表示，虽然经人工重绘、多次创作并具备独创性的AI成果，有可能构成受著作权保护的作品。

不过，若是未经权利人同意，在其作品的基础之上进行AI生成二次创作，涉及侵犯权利人的改编权。此外，他和团队还发现，不少游戏企业AI制作的同类宣传图存在较多相似之处，“比如各个重要节日的相同主题活动”。

由于AI技术带来的诸多便利，不少中小游戏厂商为压缩研发成本，使用开源数据训练AI，背后暗藏多重知识产权风险。张捷指出，主要风险包括违反开源许可协议，开源并不等同于免费商用，部分协议存在禁止商用、要求相同开源等约束；开源数据集来源繁杂，可能混入受版权保护的内容，授权未经核验；授权链条不完整，涉诉时难以举证合法来源；AI生成内容侵权风险难控，中小厂商审核能力不足，上线后易引发诉讼。

张捷表示，中小厂商与头部企业的风险防控差距呈结构性差异。其中，头部企业配备专职知产团队，可开展授权尽调、依托自有数据训练、搭建侵权比对系统，诉讼应对能力更强，而中小厂商普遍缺少专职法务，过度依赖外部数据与供应商授权，技术与诉讼能力均处于弱势。

对此，张捷建议，中小厂商应逐项审查开源数据集与模型的许可协议，确认商用权限并建立使用台账；优先选用商业合规数据集或自有素材，从源头降低风险；在预算内聘请法律顾问，对高风险训练项目做事前评估。她表示，合规投入虽会增加短期成本，但远低于侵权赔偿、项目下架、品牌受损等潜在损失。

　　权责划分

　　“美杜莎案”为二创边界等提供参考 企业遭相关侵权指控可分三步应对

值得一提的是，去年年底判决的“美杜莎案”，作为上海首例人工智能大模型著作权侵权案，虽然并未直接涉及游戏，但为游戏公司维权、平台合规、二创边界等提供了司法参考标准。

根据公开资料显示，AI平台用户李某截取动漫作品《斗破苍穹》中角色“美杜莎”的多张官方图，训练出两款美杜莎LoRA模型并公开发布，供他人生成同款形象图片。为此，动漫版权方起诉李某。2025年11月3日，上海市金山区人民法院一审宣判，认定李某侵犯复制权、信息网络传播权，判立即停止侵权，赔偿5万元；涉案平台因尽到管理义务无需承担责任。

张捷指出，该案裁判思路对游戏行业应对AI知识产权侵权具有重要参考价值。她表示，游戏企业遭遇相关侵权指控可分三步应对。

据张捷介绍，在“美杜莎”案中，被告平台通过及时下架侵权模型、更新关键词过滤等举措，被认定尽到注意义务，减轻了责任。因此，如果游戏企业被指控类似的侵权，得立刻行动。包括抓紧时间下架涉嫌侵权的AI生成素材、相关游戏版本和宣传内容，切断访问链接，避免损害扩大。企业内部也要做好排查，理清内容生成过程、训练数据、模型参数和提示词，明确侵权类型，将涉案内容、数据和模型单独封存，严禁二次使用。

同时，法律层面的应对也很重要。张捷表示，若是AI模型开发企业，要留存好数据采购合同、授权文件等来源证明，以及数据审核、版权比对等合规记录，证明已尽审查义务；若是AI工具使用方或平台运营方，可援引“避风港”规则——只要无侵权故意、设有投诉审核机制，收到通知后及时下架侵权内容并更新关键词，且不存在其他可被认定为“明知/应知”的故意，即可认定履行注意义务，无需担责。她称，无论何种角色，都要主动举证侵权范围小、获利少且已整改，争取从轻赔偿或协商和解。

此外，张捷认为，事后合规整改同样关键。她表示，企业可建立训练数据白名单，优先使用自有原创或合法授权素材；采用“AI检测+人工复核”模式，对AI生成内容做相似度和版权筛查。签合同时要明确训练数据合法性、侵权责任划分，做好风险隔离，并对AI训练、生成、审核的关键环节做好记录留痕。　　

A10-12版：采写：南都记者 石力