协同治理剑指短剧“偷脸”乱象

随着人工智能技术加速迭代，视频内容的制作方式正在被持续改写。尤其在短剧赛道，人工智能换脸、深度合成等手段显著降低了制作投入、压缩了创作周期，让行业更快迭代并释放出新的增长动能。但在技术红利背后，“偷脸”早已不只是影视作品里的想象桥段，而已在现实中演变为侵权行为：部分短剧制作方在未获授权的情况下，擅自抓取并使用他人的面部生物识别信息，借助人工智能技术生成角色形象，进而侵害公民肖像权、个人信息权乃至名誉权。为回应这一持续出现的现实问题，有必要梳理现行法律制度在衔接与适用上的堵点与盲区，以形成系统化的治理思路。

人工智能短剧“偷脸”并非偶发个案。比如，2025年4月上线的某短剧疑似利用人工智能换脸技术，将他人肖像直接拼接进角色面部，相关换脸片段长达90分钟；2026年3月，某汉服妆造博主的写真被人工智能短剧擅自复刻，该剧在单平台播放量超过4000万，背后可见商业回报丰厚，却仍给他人带来明显损害。更值得警惕的是，“偷脸”已衍生出公开定价的“人脸”灰色交易链条。“人脸”版权报价从几十元至上千元不等，最高可达5000元一张，授权使用期限从1年到15年不等。人脸图像被沉淀进数据库后，在未来数年里只要剧情需要，便可能被不加限制地调用。看似双方出于利益交换的“合作”，实则潜藏个人信息失控与外溢的高风险。

针对人工智能短剧“偷脸”这一新型侵权样态，我国近年来持续完善相关法律法规体系，《中华人民共和国民法典》《中华人民共和国个人信息保护法》《互联网信息服务深度合成管理规定》《生成式人工智能服务管理暂行办法》《人脸识别技术应用安全管理办法》等文件，为此类行为提供了较为明确的制度参照。但从长远治理角度看，现行法律框架在具体衔接与细化规则上仍存在一定不足。

在人工智能生成语境下，“可识别性”标准的适用面临现实难题。《中华人民共和国民法典》第一千零一十八条对肖像作出界定，强调其为“特定自然人可以被识别的外部形象”；第一千零一十九条则禁止借助信息技术手段伪造他人肖像。然而，当生成作品将多人面部特征进行融合，或仅保留少量可识别要素时，缺乏专业取证能力的受害者将难以承受“可识别性”所需的举证压力，专业鉴定机构在实践中也可能难以准确给出结论。

个人信息保护制度对“偷脸”行为的规制存在滞后现象。人脸属于典型的敏感个人信息，处理人脸信息必须满足“特定目的+充分必要+单独同意”等三重门槛。但在实际操作中，人工智能短剧制作方抓取人脸信息往往具有隐蔽性，例如从社交平台或网络图片库中进行爬取。一旦受害者未能及时察觉，其后续损害与负面影响就很难仅靠损害赔偿实现有效弥补。

深度合成服务提供者的责任边界仍需进一步厘清并强化。《互联网信息服务深度合成管理规定》要求对生成内容进行显著标识，但在人工智能短剧产业链条中，往往涉及技术提供方、内容制作方与分发平台等多个主体，彼此之间的责任分工尚不明晰。现实中，由于短剧平台通常无法在上线前掌握并核验剧中所有肖像来源，其也难以在发布之前完成对潜在肖像侵权的全面筛查。

侵权成本与维权成本之间存在显著失衡。人工智能短剧使用真人拍摄的投入往往动辄十万、百万级，而通过人工智能生成角色所需成本仅为数千元乃至更低。无论是知名人士还是普通个体，维权过程都需要耗费大量时间、精力与经济资源；但即便侵权被认定，赔偿金额也可能难以覆盖权利人真实损失与维权支出，难以形成足够威慑。成本结构的不均衡，客观上容易滋生侵权者的侥幸心理。

近年出台的部门规章在适用层级与执法力度上仍有提升空间。《人脸识别技术应用安全管理办法》细化了处理人脸信息的具体规则，但其主要面向主动开展人脸识别技术的场景；对于人工智能短剧制作中“被动爬取+事后生成”的运作模式能否被完全覆盖，仍需进一步明确。同时，作为部门规章，其法律责任对违法行为的约束力也有待增强。

要治理人工智能短剧“偷脸”带来的乱象，需在立法、司法、执法、平台治理、行业自律与公众教育等层面协同推进，重点可从以下五个方面展开。

完善立法，构建层次清晰的规制框架。在立法层面，应着力打造以民法与刑法为重点、以专门性法规为补充的多维度法律体系。首先应进一步厘清人工智能深度合成技术应用的边界。建议在修订《互联网信息服务深度合成管理规定》等规范性文件时，增加针对未经授权使用他人人脸信息生成人工智能内容的专门条款，明确“未经肖像权人同意，不得以任何形式收集、使用、存储他人人脸生物识别信息用于人工智能内容生成”的具体规则。其次要健全人脸信息的全生命周期保护机制。尽管《人脸识别技术应用安全管理办法》已经提出了重要要求，但对于人工智能短剧训练数据