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编者按:近日,多位配音演员公开表态,反对在未获本人知情同意的情况下,擅自采集其声音素材,用于AI训练、音色合成及商业变现等用途。相较于AI换脸,AI仿声侵权的隐蔽性更强,维权难度也更高。配音演员如何维护自身合法权益?相关乱象又该如何治理?
【网络强国·百人谈——“被AI‘偷走’的声音”系列观察⑤】
嘉宾:
卢家银 中国人民大学新闻学院教授、人工智能治理研究院研究员
时建中 中国政法大学数据法治研究院院长
刘晓春 中国社会科学院大学互联网法治研究中心主任
何晶晶 中国社会科学院国际法研究所副研究员

中国人民大学新闻学院教授、人工智能治理研究院研究员 卢家银
卢家银:声音属于我们的生物识别信息,与指纹、面部信息一样,对个人而言非常重要。在《个人信息保护法》中,声音被界定为敏感信息。如果他人需要采集、收集或处理这类信息,必须事先取得当事人的明确同意和书面授权。这一点十分关键。
在书面授权时,可以明确规定授权对方进行哪些操作,具体授权范围则由双方通过合同约定。收集者不能隐瞒信息,必须将收集的目的、使用范围及方式等如实告知当事人。
从声音采集、模型训练到合成发布、流量变现,多个环节涉及不同的主体和利益分配。目前,各环节的法律责任划分尚不够清晰,特别是当声音素材被用于AI训练和商业用途时,获利路径较为隐蔽。灰色甚至黑色的利益链条由此形成。

中国政法大学数据法治研究院院长 时建中
时建中:根据《民法典》《著作权法》《反不正当竞争法》《个人信息保护法》等相关法律规定,个人对声音拥有自己的权益。比如,《民法典》第1023条第2款,就对个人声音的权利予以明确保护,是参照肖像权来进行处理的。同时,配音演员在作品中所使用的一些声音素材,会受著作权法的保护。
此外,使用AI的制作者或发布者往往带有盈利目的,这里可能还会涉及到利益问题。如果是不合法的,有可能形成灰色的利益链,严重违法的则可能成为黑色的利益链。
因此,必须想办法从利益角度切断灰色或黑色的利益链条,加大违法成本。在收集、训练、合成、发布、应用等每一个环节,各方都要把自己的责任落实到位,每个环节的主体都要履行自己的责任。当责任明晰时,责任就能落实到人,进而产生责任约束,这种现象也将在一定程度上得到遏制。
由于AI仿声技术具有去中心化特点,侵权行为往往发生在较小的私域渠道,不易被察觉。被侵权人很难取得完整的证据链,来证明自己的声音被用于AI模型训练,治理难度也随之增加。

中国社会科学院国际法研究所副研究员 何晶晶
何晶晶:在治理上的一个很大难点在于隐蔽性较强,且由于AI技术的去中心化特点,直接导致了举证比较困难。
具体来说,首先,这类现象中很多商业订单往往来自一些定向的、较小的私域渠道,比如某些网路群组,本身不太容易被察觉;其次,由于当前AI技术存在“黑盒”,很难证明自己的声音材料被用于AI模型训练,作为外部人员也很难拿到完整证据链,所以举证难度很大。
要解决这个问题,不仅要从技术角度入手,更重要的是通过多渠道协同处理。比如,对于AI视频的生成方,需要加强合规意识,采取必要的合规动作。由于素材来源众多,生成方必须确认相关材料合规取得,比如,是否已经获得相应授权,以及如果涉及到商业利益,是否存在知识产权侵权等问题。
目前,通过技术手段对AI生成内容进行识别和管控仍处于探索阶段。人工智能产业整体处在发展初期,大模型工具和传播平台的技术管控能力尚未全面部署。全面的事前审核在技术上可行性有限,相关责任标准仍在不断探索中。

中国社会科学院大学互联网法治研究中心主任 刘晓春
刘晓春:我们在讨论通过技术手段治理最新技术问题的同时,也要认识到当前AI产业正处于发展阶段,还处在初期,需要满足产业快速发展的需求。
一方面,我们希望个人权益能通过技术手段得以保护,无论是人工智能大模型工具,还是传播平台;另一方面,我们也不宜把所有的责任都压在大模型工具或平台上,比如要求平台进行全面的事前审核。毕竟,一个新事物、新现象,不可能一步到位,不可能短时间内把整个技术管控全面部署好。
因此,我们认为,一方面,AI生成工具和平台当然要承担起自己的责任;另一方面,也要通过多方评估后,将责任标准设定在成本可控,且可接受的范围内,避免给产业发展带来过重的负担。
在此过程中,权利人和用户也可以分担一部分责任,比如,要求权利人尽量准确地进行举报或通知,而不是要求平台从一开始就进行全面的事前审核和禁止传播。后者在事实上和技术上都缺乏足够的可行性。
随着法律规范不断完善,技术手段持续进步,各方责任也逐步清晰起来,声音权益的保护制度一定会更加健全。相信在多方共同努力下,AI技术将朝着更加普惠向善的方向,稳步前行!
光明网网络安全频道&数字化频道出品
监制:张宁 策划:李政葳 拍摄:曾震宇、田津金、赵鹏超 制作:曾震宇 配音:赵鹏超

“网络强国·百人谈”
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