深度合成正在偷走你的聲音你的臉

　　漫畫由AI生成 易得香制作

　　◆AI短劇侵犯人格權主要表現為兩種亂象，一種是AI換臉盜用肖像，另一種是AI克隆盜取聲紋。

　　◆業內人士解釋，純提示詞生成的AI人物存在五官僵硬、辨識度低等問題，如果以真人圖片作為參考，再微調五官，產出的人物形象就會更貼近真人、特征也更鮮明。

　　◆“可識別性”是認定AI合成內容侵犯人格權的關鍵。北京互聯網法院的一個判例指出，肖像的“可識別性”并非要求侵權內容與肖像權人的肖像完全一致，如果能夠被一般公眾、特定行業人群識別，就應當認定使用了特定自然人的肖像。

　　◆專家建議，普通權利人只需初步舉證AI生成內容與自身特征高度相似、具備“可識別性”，后續舉證責任可轉移至AI平臺、內容生成方，降低普通人維權舉證門檻。

　　打開短視頻平臺，動輒數十集上百集的AI短劇已經占據流量高地。中國網絡視聽協會發布的《微短劇創作指引》顯示，今年第一季度全網新上線微短劇約12.8萬部，其中AI微短劇占比突破95%。低成本、快產出的行業優勢讓大量制作團隊涌入賽道，但伴隨產業爆發而來的，是深度合成技術帶來的大規模人格權侵權。

　　未經許可抓取他人照片、截取配音片段，通過AI換臉、仿聲技術植入商業短劇，明星、配音從業者乃至普通人，都可能在不知情的情況下淪為“虛擬演員”，人格尊嚴與經濟收益雙雙受損。這場由技術催生的侵權危機，暴露了監管、技術多重層面的治理漏洞。

　　從明星到素人，誰都可能被“偷”

　　AI短劇侵犯人格權主要表現為兩種亂象，一種是AI換臉盜用肖像，另一種是AI克隆盜取聲紋。兩類侵權不分圈層，從演藝明星到普通素人，都可能成為侵權對象。

　　據中國經濟周刊報道，近期，某短劇平臺上線了多部AI短劇。有網友在追劇過程中留意到，多部作品里的人物面部特征與多位人氣演員高度相似。事件發酵后，多個明星在其微博賬號上發聲維權，強調并未參演任何AI劇集，也未授權第三方將其肖像等進行AI合成。

　　今年4月2日，中國廣播電視社會組織聯合會演員委員會發布嚴正聲明，劃定清晰底線：任何主體未經本人書面正式授權，嚴禁擅自采集、使用、合成、傳播相關影像、聲紋與專屬藝術形象。凡可關聯特定公眾演員的侵權內容，即便標注了“非商用”“公益分享”“個人二創”，也不能視作規避侵權責任的依據。

　　今年3月起，央廣網、新華社等媒體先后披露相關案例：導演“鍋鍋”發文反映，自己鏡頭下的舞蹈演員形象，被私自挪用在AI短劇中；漢服妝造師“白菜”、模特“七海”也發現，自己的面部肖像被盜用在同一部AI短劇內，對應的劇中人設被刻意塑造為負面形象。經舉報，涉事平臺已將上述問題短劇下架處理。

　　比起擁有法務團隊的明星，普通人遭遇侵權后維權更加孤立無援。

　　記者在某電商平臺用“AI克隆聲音”檢索，相關商品鏈接達50余個。有些店鋪以“最強聲音克隆中轉站”“真人聲音文本生音頻”“語音情感控制”“模仿定制配音”等宣傳話術招攬客源，還提供遠程安裝、手把手教學等服務，相關產品價格從3元至69元不等。

　　記者挑選了一款標價3.3元、支持試用的網頁版聲音克隆工具進行測試。溝通之后，客服發來專屬訪問鏈接，記者隨即上傳一段取自某知名作家電視訪談的原聲素材片段，同時錄入其著作開篇首句作為待轉換文字，按下合成指令后，很快便生成了一段仿該知名作家聲線朗讀內容的音頻。該聲音克隆工具不僅能復刻他人原有音色與說話節奏，還能自由設置開心、憤怒、哀傷、恐懼等不同情緒風格，合成語音仿真度極高，普通人很難辨別真偽。

　　業內人士向記者解釋了行業盜用真人素材的底層動因。以人臉素材為例，純提示詞生成的AI人物存在五官僵硬、辨識度低等問題，如果以真人圖片作為參考，再微調五官，產出的人物形象就會更貼近真人、特征也更鮮明。

　　大模型訓練錄入大量真人影像、聲音素材，即便沒有定向抓取特定對象，成片也可能隨機生成高度相似的人物形象。一位不愿意透露姓名的短劇制作從業者在接受采訪時坦言：“此前我們用同一組參考素材生成視頻，大部分畫面人物形象正常，但偶爾也會出現某一幀畫面與知名演員高度相似的情況。如果AI按照提示詞生成的內容涉及真人，我們會選擇取得授權的內容，或者修改提示詞讓AI重新生成。”

　　“可識別性”是認定侵權的關鍵

　　受訪專家均認為，“可識別性”是認定AI合成內容侵犯人格權的關鍵。

　　“可識別性”是指相關公眾能夠根據AI生成的形象或聲音，將其與特定自然人建立穩定關聯的法律判斷標準。中國人民大學刑事法律科學研究中心副主任劉品新教授介紹：“AI生成的聲音、圖像能夠對應特定自然人，即達到可識別標準；部分場景下，在特定圈層（如廣告商、制作公司）內能夠識別對應主體，同樣可認定侵權。”

　　今年3月20日，北京互聯網法院通報了一起AI短劇肖像權糾紛案。原告為國內某知名演員，其發現被告A公司制作并發布的短劇中，通過AI換臉技術將其肖像拼接至劇中角色面部，致使公眾誤認為原告參演了該劇，相關話題引發網絡熱議。與此同時，原告在另一起案件中起訴被告B公司，該公司在其運營的視頻賬號中上線了涉案短劇。

　　法院認為，肖像的“可識別性”并非要求侵權內容與肖像權人的肖像完全一致，如果能夠被一般公眾、特定行業人群識別，就應當認定使用了特定自然人的肖像。經比對，涉案短劇換臉人物五官、面部輪廓與原告高度近似，能夠被公眾識別。A公司作為制作方，明知存在法律風險卻未經許可制作發布相關內容，侵害了原告的肖像權；B公司未盡合理審核義務便上線該爭議短劇，存在過錯，也需承擔相應侵權責任。

　　民法典第1023條規定，對自然人聲音的保護，參照適用肖像權保護的有關規定。北京互聯網法院辦理的一起“AI生成聲音人格權侵權案”明確，在具備“可識別性”的前提下，自然人聲音權益的保護范圍可以涉及AI生成聲音。對此，中國政法大學教授郭旨龍指出：“判斷‘可識別性’時，應看該聲音的音色、語調、發音風格等是否足以使一般公眾或者相關領域受眾聯想到特定自然人，同時還要結合使用場景、人物名稱、畫面形象、賬號標簽、劇情指向等外部因素綜合判斷。”

　　在司法實踐中，“可識別性”標準的適用仍面臨多重困境，尤其是在“AI仿聲的可識別性證明”方面。

　　一是取證鑒定技術的滯后性。劉品新表示，AI侵權屬于新型侵權行為，取證、鑒定技術只能后續跟進。但他同時指出，“這是一個動態對抗的過程，鑒定技術也在不斷進化，以應對新的侵權手段。”

　　二是舉證責任分配的不確定性。浙江泰杭律師事務所主任、一級律師汪政指出，AI生成的聲音可以微調音調、混入他人聲紋特征，最終輸出的結果是一個相似度百分比，而不是“是或否”的結論。“當侵權方辯稱‘只是聽起來像，并未使用你的聲音’時，舉證責任就會轉移到被侵權者身上。”

　　三是法律解釋適用的模糊性。對于侵權行為認定的核心要件“可識別性”，目前司法實踐中尚未形成統一、明確的適用判定標準。汪政告訴記者：“一種觀點認為，只要‘一定范圍內的公眾’（如廣告商、制作公司）能識別即可，另一種觀點則要求‘一般社會公眾’能識別。對于非公眾人物，若社會知名度不夠，即使AI合成的形象、聲音與真人高度相似，也可能被認定為不構成侵權。”

　　AI標識制度——溯源追蹤的“利器”

　　在監管執行層面，AI生成合成內容標識（下稱“AI標識”）制度是溯源追蹤侵權內容的重要一環。

　　2023年1月施行的《互聯網信息服務深度合成管理規定》明確要求，深度合成內容易導致公眾混淆誤認的，需在合理位置進行顯著標識。而2025年9月施行的《人工智能生成合成內容標識辦法》，將AI標識分為顯式（在界面中以圖文形式直觀標注）與隱式（以技術手段嵌入文件數據）兩類。

　　一方面，強制在AI生成合成內容的顯著位置添加“AI生成”顯式標識，使公眾能直觀區分真實與合成內容。郭旨龍認為：“這直接防止了因‘以假亂真’導致的公眾誤認，從而避免被侵權人的肖像、聲音被用于欺詐、誹謗或商業冒用，從傳播端阻斷侵權后果的擴大。”

　　另一方面，要求在文件數據中嵌入不可見的隱式標識同樣重要。當發生人格權侵權時，權利人可通過提取元數據快速鎖定內容來源和生成者，解決了網絡侵權中“主體隱秘、舉證困難”的核心痛點，為民事索賠或刑事追責提供關鍵證據鏈。

　　記者試用某AI視頻生成平臺發現，若制作者選擇去除AI標識，需要自行承擔相應責任，且平臺聲明“去除的AI水印”特指輸出內容畫面內的顯式標識，平臺有權保留元數據等隱式標識。受訪從業者也表示：“在大多數平臺，下載AI生成內容前，都需要勾選相關免責聲明，多數平臺均執行該規則。”

　　但該項制度在實際推行過程中，依舊存在不少落地阻礙。郭旨龍分析，具體有三點困難：

　　第一，數字水印容易在傳播中丟失。AI短劇經過下載、轉碼、裁剪、二次剪輯、搬運后，元數據和隱式標識很可能被清除，原始來源難以追蹤。

　　第二，顯式標識容易被規避。畫面上的“AI生成”提示可以被裁掉、遮擋、馬賽克處理，音頻提示也可能被重新配音覆蓋。

　　第三，跨平臺、跨工具鏈追蹤困難。一個侵權短劇可能經過生成工具、剪輯軟件、分銷平臺、短視頻平臺、私域社群多次流轉，如果各平臺標識標準、日志保存、投訴接口不統一，溯源就會斷裂。

　　全鏈條系統化完善治理方案

　　針對取證、鑒定、監管多重難題，受訪專家從司法審判、行政監管、行業規范、技術防控等維度，提出了一套系統性治理方案。

　　在司法治理層面，劉品新提出，應完善相關裁判規則，出臺專項司法解釋，明確AI人格權侵權中“可識別性”的司法認定標準。

　　同時，他建議，實行分層舉證責任分配機制，降低普通權利人的維權門檻。“普通權利人只需初步舉證AI生成內容與自身特征高度相似、具備‘可識別性’，后續舉證責任可轉移至AI平臺、內容生成方，降低普通人維權舉證門檻；公眾人物具備充足維權資源，可繼續沿用‘誰主張，誰舉證’規則。”

　　郭旨龍從民事責任界定與行政監管落地的角度，提出多項細化完善舉措。他主張壓實平臺和技術服務商的強制留痕義務，要求其在一定時間內保存生成時間、用戶賬號、模型調用記錄、素材來源、分發路徑、收益流向等信息，確保監管部門與司法機關可隨時調取核驗。

　　在溯源防護體系建設上，郭旨龍認為，不能單一依賴水印技術，需實行源頭標識、傳播核驗與二次標識的綜合溯源方式。“深度合成服務提供商負責在內容生成時，要添加顯式和隱式標識；平臺在內容上傳、分發、推薦時需核驗標識；經過剪輯、轉載、搬運后，應重新寫入傳播端標識，避免溯源斷鏈。對于故意刪除、篡改AI標識的行為，可在司法訴訟中直接推定侵權人存在主觀惡意，依法加重其民事賠償責任。”

　　此外，汪政提出，要全面升級平臺管控體系。“平臺需搭建公眾人物人臉、人聲信息預警數據庫，開通同類素材侵權的合并投訴通道；建立重復侵權賬號永久封禁、侵權收益凍結機制，結合侵權內容播放量、侵權次數、違法牟利金額綜合判定賠償和處罰幅度，提高AI合成內容侵權的違法成本。”

　　劉品新表示，新技術應用暴露出的治理漏洞，需要司法、行政、技術、行業多領域協同補位，通過分層舉證、全鏈條留痕等手段，全方位筑牢自然人肖像、聲音等人格權益的安全防護體系。

來源：檢察日報