AI 图像生成领域的法律战，进入了第二季。
主角依然是 Midjourney。原告这次更狠——Disney、华纳兄弟、环球影业联合起诉，索赔金额预计在 100 亿美元级别。
但和 2023 年那波 AI 图像诉讼不同，这次有几个微妙的变化让我相信：法庭可能不会再像两年前那样一边倒地站在版权方一边了。
这次诉讼的具体内容
Disney 等公司的起诉书核心论点有三个：
1. Midjourney 的训练数据未经授权使用了大量受版权保护的素材
包括 Disney 的动画电影截图、漫威漫画、星球大战的视觉资产、华纳的动画资源等。原告提供了一组测试图作为证据：在 Midjourney 输入"米老鼠风格"、“漫威英雄”、“星球大战飞船"等关键词，生成的图像高度相似于原作。
2. Midjourney 在用户生成"模仿性内容"时未做有效的过滤
用户可以轻松生成"伪造的 Disney 角色海报”、“假的漫威电影剧照”，这些内容被用于商业用途时，Midjourney 没有任何阻止机制。
3. 间接侵权 - 平台为侵权行为提供了基础设施
即使每张图都是用户生成的，但 Midjourney 的训练、商业模式、收费机制，都建立在"用户能利用受版权保护的风格"这个基础上。
听起来很熟悉？这和 2003 年音乐行业起诉 Napster 的逻辑几乎一样。当年 Napster 也是被指控"为盗版音乐提供基础设施"，最后被迫关停。
但是！
为什么这次和 2023 年不一样
2023 年第一波 AI 图像诉讼（Getty Images vs Stability AI、艺术家集体诉讼 Midjourney）的时候，AI 公司基本是被动挨打的。法庭普遍不理解 AI 训练的技术细节，倾向于"训练数据未授权 = 盗用 = 侵权"的简单逻辑。
但 2024-2025 年，发生了几件改变法律风向的事情：
1. 美国最高法院的 Andy Warhol 案判决
2023 年最高院判决：Warhol 把 Goldsmith 的照片改成丝网印刷品，不构成"合理使用"，因为新作品没有"足够的转化"。
但这个判决里有一个关键的细节：判决书明确指出，“机器学习模型对训练数据的处理"和"人类艺术家的创作引用"在法律性质上有本质区别。
这一句话，给后续 AI 训练数据合理使用辩护留下了关键空间。
2. Authors Guild vs Google Books 判决的延伸
Google Books 项目当年扫描了几亿本受版权保护的书籍，被作者协会起诉。最终判决：为了"信息检索和片段展示"目的扫描书籍，构成合理使用。
这个判决在 2024 年被用来类比 AI 训练：“AI 模型从书籍/图像中学习，本质上和搜索引擎索引内容是同一类活动”。
虽然这个类比有争议，但它提供了一个法律框架。
3. AI 公司开始大量收购版权
OpenAI 2024-2025 年签了 10 多个内容授权协议（与 News Corp、Reddit、Stack Overflow 等）。Anthropic 也跟进。这些行为暗示了一个法律博弈策略：‘我们愿意付钱，但你不能因为历史训练数据就把我们告倒’。
很多版权方现在的真实诉求，已经从"封杀 AI"变成了"分一杯羹”。这种诉讼，本质上是谈判筹码而不是真要把 AI 公司打死。
4. 欧盟的 AI 法案给出了"训练数据合理使用"的明确通道
欧盟 2024 年通过的 AI Act 明确规定：AI 公司可以使用受版权保护的数据进行训练，但版权方可以选择"opt-out"（退出训练）。
这是全球第一个把 AI 训练合理使用合法化的立法。美国法律会不会跟进？很可能会。
法庭的潜在判决方向
基于上面这些变化，我对这次 Disney vs Midjourney 案件的预测是：
最可能的结果：和解。Midjourney 同意支付一笔授权费（5-15 亿美元），Disney 撤诉，Midjourney 承诺在产品中加入"角色识别 + 拒绝生成"的过滤机制。
第二可能的结果：分项判决。Midjourney 在"训练数据使用"上胜诉（被判合理使用），但在"用户生成侵权内容"上败诉（被要求加强过滤）。这是最理性的判决。
第三可能的结果（小概率）：Midjourney 全面败诉，被勒令删除训练数据，赔偿巨额罚款。如果出现这种情况，整个 AI 图像生成行业都会震荡。
第四可能的结果（极小概率）：Midjourney 全面胜诉，成为先例。这会引爆下一波 AI 创作浪潮。
这件事对中小创作者意味着什么
很多人会担心：如果 AI 公司被判侵权，那我用 Midjourney 生成的图，是不是也都不能商用了？
我先放结论：短期内不会有大问题，但要做好风险管理。
具体到不同场景：
| 使用场景 | 风险等级 | 建议 |
|---|---|---|
| 个人博客插图 | 极低 | 放心用 |
| 自媒体公众号配图 | 低 | 避免明显模仿知名 IP |
| 商品包装设计 | 中 | 用前做一次原创性核查 |
| 广告投放素材 | 中高 | 优先用自定义微调模型 |
| 影视/游戏关键美术 | 高 | 全部走有版权保障的工具（如 Adobe Firefly） |
| 印刷品大规模商业化 | 高 | 务必用授权清楚的工具 |
关键的判断标准：你生成的图，是否包含可识别的特定 IP 元素？
如果你只是生成"一个戴眼镜的程序员在喝咖啡"，这种通用场景，几乎没有风险。
但如果你生成"一个穿着米老鼠耳朵的程序员"，那就是高风险了。哪怕 Midjourney 自己不被判败诉，你商用这张图也可能被 Disney 起诉。
一个被忽视的赢家：Adobe Firefly
这场诉讼里，最大的隐性赢家是 Adobe Firefly。
Adobe 在 2023 年发布 Firefly 时，做了一个很关键的决定：只用 Adobe Stock 的授权图片训练模型。
当时业界很多人嘲笑 Adobe 这个决定——训练数据有限，模型效果不如 Midjourney。
但现在看来，Adobe 走了一条法律风险最低的路径。
| 工具 | 训练数据来源 | 商用法律风险 |
|---|---|---|
| Adobe Firefly | Adobe Stock 授权 | 极低 |
| Microsoft Designer / Bing Image | DALL-E 3 + 部分授权 | 低 |
| Midjourney | 网络爬取 | 中高 |
| Stable Diffusion 1.5 / SDXL | LAION-5B（含未授权数据） | 高 |
| 国内 AI 图像工具 | 来源不透明 | 待观察 |
对于商业应用，Firefly 的"安全性溢价"会越来越值钱。我预计 2027 年企业市场上，Firefly 的份额会反超 Midjourney。
中国 AI 图像市场的法律环境
国内的情况和美国不同。
好消息：中国版权法对 AI 训练数据的合理使用，到目前为止还没有明确判例。这意味着国内 AI 公司在训练阶段的法律风险相对较低。
坏消息：国内监管对"AI 生成内容"本身的合规要求非常严。包括：
- AIGC 内容必须明确标注（GB 45438-2025，2025 年 9 月施行）
- 不得生成涉及国家安全、公序良俗的内容
- 平台对用户生成内容承担连带责任
国内创作者使用 AI 图像工具的真实风险，不是版权风险，而是合规风险。
如果你做的内容涉及到中国市场（特别是商业用途），优先级排序应该是：
- 内容合规（不涉及违禁话题）>
- 平台许可（用合规备案的平台）>
- 版权风险（避免明显模仿知名 IP）
一个有点哲学的反思
我看着 AI 版权战打到第二季，有一个感受越来越强：我们正处于一个"版权制度"被技术冲击得快要崩盘的时代。
版权制度的核心假设是：
- 创作是人类的活动
- 作品有明确的作者
- 作者的劳动应该被保护
- 复制需要成本（所以盗版有阻力）
这四条假设，在 AI 时代都变得模糊：
- 创作变成了人类 + AI 共同活动
- 作者从"一个人"变成了"提示词工程师 + AI 模型 + 训练数据集体"
- 谁的劳动该被保护？AI 模型的开发者？训练数据的原作者？提示词的输入者？
- 复制的边际成本接近零
整个版权制度，需要一次根本性的重新设计。
但人类的法律体系演化非常慢。从印刷术发明到第一部版权法（英国 1710 年安妮法案）用了 270 年。从录音机发明到音乐版权法律框架成熟用了 50 年。
AI 出现到现在才 3 年。法律和技术之间的鸿沟，会持续 10-20 年甚至更久。
在这个鸿沟期，每一次诉讼都是在"试探边界"。Disney vs Midjourney 不会是终点，而是一个起点。
我们这一代人能做的，是在不确定的法律环境下，做出尽可能稳健的选择。哪怕不能完全规避风险，至少不要踩明显的雷。
Disney vs Midjourney 案预计将在 2026 年下半年开庭审理。有兴趣的读者可以关注 Reuters、CNBC 的法律新闻栏目，或者 The Verge 的科技法律深度报道。