2026 年 3 月 19 日，美国司法部披露，54 岁男子 Michael Smith 已就“共谋实施电信欺诈”认罪。
检方称，Smith 在 2017 年至 2024 年间，借助 AI 生成了数十万首歌曲，再利用自动化程序和大批虚假账户，在 Amazon Music、Apple Music、Spotify、YouTube Music 等平台上反复刷播，制造出数十亿次虚假播放，从而套取本应分配给真实音乐人和词曲作者的版税收入。
司法部称，Smith 已同意交出约 809 万美元（5590 万元人民币）违法所得。 
案件将于 2026 年 7 月 29 日宣判，单项罪名最高可判 5 年监禁。 
这并不是简单的“买流量”，而是一套工业化运转的刷量体系。
2024 年公开的起诉书显示，Smith 先批量购买虚假邮箱，再注册成千上万个流媒体账户；在某些阶段，同时活跃的机器人账户最多达到 1 万个。
为了压低成本，他还大量使用家庭套餐，并借助云服务器、浏览器多标签页和自动化脚本，让这些账户持续播放自己控制的歌曲。
起诉书还显示，他曾在内部测算中写到，自己借助 52 个云服务账户和 1040 个机器人账户，每天可制造约 66.14 万次播放，对应年化版税收入超过 120 万美元。 
Smith 很清楚平台会打击异常流量，因此他不断调整手法，把流量分散到海量歌曲上，尽量伪装成真实听众行为。
也是在这一阶段，AI 成了这套模式的放大器。
Smith 从 2018 年开始与一家 AI 音乐公司的 CEO 及一名音乐推广人合作，由对方向其持续提供 AI 生成曲目。
到 2019 年，对方已能每周提供数千首歌，Smith 甚至主动要求再增加 1 万首，以便把刷量进一步“摊薄”，降低被平台识别的风险。
这起案件之所以引发行业高度关注，不只是因为涉案金额超过 800 万美元，更因为它揭开了 AI 音乐与流媒体分账机制之间正在形成的新型灰产逻辑。
按当前主流平台规则，版税通常来自统一资金池，再依据播放表现进行分配。
也就是说，虚假播放越多，真实创作者可分到的份额就越少。
纽约南区检方在公告中点明，流媒体欺诈并不只是平台被流量操纵的问题，而是直接把原本属于真实音乐人、词曲作者和其他权利人的收入转移走。 
AI 生成音乐的供给正在急剧膨胀，平台治理压力同步上升。
法国流媒体平台 Deezer 今年 1 月披露，平台当时每天收到约 6 万首完全由 AI 生成的歌曲，已占其每日上传总量的约 39%。Deezer 还表示，2025 年平台上来自 AI 生成歌曲的播放中，最高有 85% 被判定为欺诈流量，并已被移出版税池。《路透社》报道称，Deezer 已将其 AI 音乐识别工具授权给法国版权机构 Sacem，希望把检测能力向更广泛行业输出。 
Apple Music 在 3 月初推出了所谓的 Transparency Tags，也就是 AI 内容透明度标签，要求唱片公司和发行商在提交内容时披露 AI 是否参与了歌曲、作曲、封面或音乐视频的制作。这个动作的含义很明确，当 AI 生成音乐越来越像真人创作，平台正在试图先把“内容是否由 AI 参与”这件事标出来，再进一步谈分发、推荐和分账规则。只是从目前公开信息看，这套标签体系仍较大程度依赖发行方主动申报，距离形成统一、强制、可核验的行业标准还有距离。
当生成式 AI 把“做歌”的成本压到极低，再叠加自动化脚本和批量账号体系，音乐流媒体平台过去围绕真人创作建立起来的分账秩序，已经被新技术重写。
接下来，平台能否更快识别异常流量，发行系统能否更准确标识 AI 内容，版权机构能否把欺诈流量剔除在分账体系之外，都会直接决定谁能从这轮 AI 音乐浪潮中真正获利。 
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