AI換臉偷聲侵權，那麼大模型訓練呢？

#AI大模型訓練如何劃定使用邊界#【#AI換臉偷聲侵權#，那麼大模型訓練呢？】近期，配音行業掀起了一場大規模抵製AI聲音侵權行動，原因是如今AI仿聲、聲音複製等技術濫用愈演愈烈。無獨有偶，從撞臉明星，到神似素人，AI短劇「偷臉」問題同樣持續引發關注。

從換臉到偷聲，技術在奔跑，法治也在補位。不久前，國家互聯網信息辦公室發佈《數字虛擬人信息服務管理辦法（徵求意見稿）》，向社會公開徵求意見，意味著對數字虛擬人這一新興業態的治理將邁入全面、系統的法治化規範新階段。

AI侵權的治理有難度，是因為現在AI生成的技術門檻很低，技術發展的速度又很快。目前的AI換臉、偷聲，還是直接使用名人或者普通人的肖像、聲音，但隨著技術的不斷成熟，以後的AI生成未必會採用「照搬」的模式。

簡單地說，未來AI完全可以從不同個體的肖像、聲音中獲取素材，但不是原封不動地盜用，而是進行更加細緻、複雜的拚湊、混合。比如，AI和某人的聲音或肖像不是一模一樣，但有百分之六七十相似，又該如何去認定？這裡面顯然會存在標準不太清楚的地方。這樣一來，維權必然會越來越困難。

這就帶來了一個重要的提醒：說AI換臉、偷聲是侵權，大家都不會有異議，可是AI大模型的訓練，又該如何清晰劃定使用邊界呢？因為我們都知道，AI生產的內容，嚴格意義上來說並不是憑空生成的，它需要蒐集大量的數據材料，從而進行訓練和學習。

但在沒有得到事先明確同意的情況下，生成式人工智能模型可以使用我們的肖像、聲音等「材料」來訓練嗎？即使AI開發者可以合法獲取素材來訓練AI，又該不該向素材的所有者支付報酬？更重要的是，我們應該如何建立可參考執行的行業標準來獲取、管理和應用這些數據？

2025年，包括李察·奧斯文、石黑一雄、凱特·莫斯和瓦爾·馬克德米德在內的一群知名作家簽署了一封公開信，呼籲英國政府追究Meta公司的責任，因為該公司一直在使用受版權保護的書籍訓練人工智能。

事實上，和個體的肖像、聲音一樣，如果一本書籍、一部作品被視為模塊化和可互換的，那麼要認定AI到底有沒有侵權就會變得非常困難。比如，生成式人工智能完全可以「繼承」不同作家的寫作邏輯和語言風格，並將其「自動化」，完成大雜燴式的作品。明明侵權了，又好像沒有侵權，這樣的局面又該怎麼辦？

因此，當我們談論AI時代的版權保護時，應該關注的不僅是已經被大模型生成的內容，或許更應該把目光投向它的源頭——那些被用來訓練的材料到底有沒有受到嚴格的保護？它們又該受到怎樣的保護？這些問題，確實值得社會各界展開認真地討論。