图像生成视频技术：创新背后的法律挑战

核心提示：图像生成视频技术带来了前所未有的创作自由与表现力，但技术进步也伴随着一系列法律与伦理挑战，尤其在著作权保护、隐私权维护及虚假信息防控等方面提出了新要求。只有在技术创新与法律规制之间找到平衡点，才能真正发挥图像生成视频技术的巨大潜力，使之服务于人民、造福于社会。

作者|董青梅 郭守福

责编|薛应军

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据澎湃新闻等媒体报道，北京时间7月30日，美国人工智能公司Runway正式推出Gen-3 Alpha Turbo。这是该公司最新推出的人工智能视频生成模型。与此前发布的Gen-3 Alpha相比，Turbo生成速度可提高 7 倍，价格仅为原版 Gen-3 Alpha的一半，且Turbo适用于所有用户，包括免费用户的试用版。

图像生成视频技术作为一种新兴的内容创作方式，能够将静态图像转化为动态视频，极大地丰富了创意表达的可能性，深刻改变了数字媒体领域内容创作的格局。例如，Runway推出的Gen-3 Alpha Turbo工具为内容创作者提供了强大的工具集，可以模拟水、油、蜂蜜、熔化的玻璃等液体，展现逼真的黏度、物理交互和光学效果，可以应用于电影特效制作、虚拟现实游戏和其他需要高度逼真物理交互的场景，这使得非专业人员也能轻松制作出高质量的视频内容。技术为内容创作者提供了前所未有的创作自由度，但随之而来的恶意深度伪造等法律风险和伦理挑战也不容小觑。如何平衡技术创新与个人隐私保护之间的关系，确保技术应用合理合法，值得我们思考。

图像生成视频技术的潜在法律风险

用户上传素材内容可能侵犯原创作品著作权。图像生成视频技术面临最直接的法律风险之一是著作权问题。根据《中华人民共和国著作权法》的规定，著作权人享有发表权、署名权、修改权、保护作品完整权、复制权、发行权、出租权等17项具体权利，任何未经原作者许可的使用行为，包括复制、修改、发行、展示原创作品，都可能构成侵权。图像生成视频技术本质上是对现有图像素材的二次创作，用户在尝试这项技术时，可能会无意间使用到未获得授权的图像素材，导致生成的视频内容侵犯原作者的著作权。

图像生成视频技术易被用于制造传播虚假、危险信息。生成式人工智能可能被用于制造虚假信息进行敲诈勒索、生成恶意代码进行网络攻击等，进而破坏网络生态和社会安全。由于图像生成视频技术可以高度逼真地模拟现实场景，用户可能出于娱乐或其他目的，生成并分享包含误导性内容的视频。这些视频 一旦在网络上广泛传播，将对社会秩序和公众认知造成严重影响，平台需加强内容审核，采用技术手段识别并过滤虚假信息，并建立举报机制，鼓励用户参与监督。

用户上传素材可能侵犯个人隐私与肖像权。用户未经肖像权人许可，擅自使用其肖像图片生成视频并加以传播的行为，直接触犯《中华人民共和国民法典》关于肖像权的规定。即使在所谓的“反向换脸”场景下，将影视剧或电影中演员的脸部替换成自己的脸部，也同样构成对他人肖像权乃至视听作品著作权的侵犯。若生成的内容包含暴力、色情等非法元素，或未经同意制作、发布虚假伪造内容，会对受害者造成不可磨灭的伤害。受害者可能会遭受来自社会的污名化，导致心理上的孤立无援，甚至出现极端心理健康问题，如抑郁症、焦虑症乃至自杀倾向等。

“数字孪生人”易导致身份盗窃，其责任界定和权利保护难。数字孪生技术是指在虚拟空间中创建物理实体（如设备、系统或流程）的数字化表示，以便于模拟、监控和优化其性能。然而，当这种技术应用于人类个体，创造出与真人几乎无异的数字孪生形象时，它便成为一把双刃剑，既蕴含着无限潜力，也潜藏着深刻的社会隐患。一方面，数字孪生技术生成的“数字孪生人”，可以推动个性化医疗、精准教育等发展；另一方面，它也模糊了现实与虚拟世界的边界，不法分子可能利用该技术创造与特定人员高度相似的数字孪生形象，以此来冒充真实人物从事违法行为，损害受害者名誉，造成不可逆的经济损失。甚至，这种混淆真假的行为可能动摇公众对媒体的信任基础，影响公共管理健康运作。

图像生成视频技术的法律规制探索

完善人工智能数据信息治理技术，有效识别和过滤虚假信息。技术层面，要依靠融合特征分析、元数据验证、模型指纹追踪，通过解析文本、音频或视频中的细微特征，系统捕捉由人工智能生成内容所独有的模式或瑕疵，如视频中不自然的表情变化或不合逻辑的声音断续。同时，深入挖掘多媒体文件的元数据，比如创建时间戳、编辑记录及设备标识，进一步帮助人们确认内容的真实性和完整性。比如，可以通过模型指纹追踪，比对不同生成模型留下的独特“签名”，识别出特定人工智能系统生成的信息，揭示虚假内容的生成源头。然而，技术手段虽然强大，却不足以解决所有问题。发布虚假信息的行为者通常会表现出特定的行为模式，如非正常时间段的活跃、异常频繁的内容发布及缺乏真实互动等。通过对这些行为特征的监控与分析，可以锁定可疑账号，并利用社交网络分析工具进一步了解虚假信息在网络中的传播路径及背后的组织架构，这对切断虚假信息的传播链条具有至关重要的作用。应遵循数据最小化原则，在训练生成式人工智能过程中，只采集和使用完成既定任务所必需的最小数据量。缓解用户对于数据被滥用的担忧，显著减少因数据处理不当而引发的隐私侵犯事件，为用户提供更安全可靠的服务体验。

明确利用图像生成视频技术制作恶意深度伪造视频的民事赔偿规则。恶意深度伪造视频是指为达到欺诈、胁迫、舆论操纵和个人报复等目的，借助图像生成视频技术，对某个可辨认个体的形象进行技术性模拟或篡改生成的高度逼真、难以 甄别的虚假视频。有的国家已经开始针对恶意深度伪造内容进行立法规制。比如，2024年7月23日，美国参议院通过《2024年打击精准伪造图像和未经同意编辑法案》，允许受害人向恶意制作人或传播者寻求民事赔偿。

在我国，随着图像生成视频技术的不断发展，制作恶意深度伪造视频的行为也时有发生。其一，应当明确恶意深度伪造视频的界定标准，划定合理使用的界限。结合技术特性、行为意图，明确恶意数字伪造视频的生成手段与鉴别标准，考量行为背后的动机与实际用途，即是否用于制造未经当事人同意的淫秽色情内容、实施身份盗窃或欺诈等行为。其二，在法律责任方面，设立相应的民事责任制度。要明确受害者对未经同意制作、拥有或传播恶意深度伪造视频行为人的诉权和相关行为的民事赔偿规则。如果当事人未经授权制作并传播他人的恶意深度伪造视频，受害方可以依法请求行为人赔偿损失、消除影响、承担诉讼费用等。在涉及性侵犯、传播虚假恐怖信息等严重违法行为时，应当加重处罚力度。其三，通过举办宣传活动、发布技术应用指南等方式，普及如何防范、辨别恶意深度伪造视频的知识，增强公众的自我保护能力。

加强对用户的教育引导，引入版权检测机制，简化版权授权流程。平台应通过各种途径如在线教程、版权意识测试等，使用户了解到即使是非商业用途下的作品使用，也需要遵守版权法规，未经授权的使用行为可能构成侵权。此外，平台还应在界面设计中融入版权提示和声明，提醒用户在使用素材前注意版权问题，鼓励用户优先选用已获得授权的素材或选择那些标示为公共领域的作品，或者采用知识共享等开放授权协议的作品。

平台本身应该主动承担起预防侵权的责任。引入先进的版权检测机制，利用人工智能技术自动筛查上传素材的版权状态，对于疑似侵权的内容及时发出预警或拒绝使用提示，有利于在源头上控制侵权行为发生。建立全面且易于访问的版权素材库，让用户能够在其中搜索和使用已经合法授权的图像资源。这样不仅能够减少侵权事件发生，还能提升用户体验。此外，还可以探索智能合约等技术手段，确保每次素材使用都可以自动触发版权费用支付给原作者，简化版权授权流程，降低授权成本，使得合法使用受版权保护的作品变得更加便捷可行，推动整个行业向着更健康、可持续的方向发展。

图像生成视频技术作为生成式人工智能领域的一颗璀璨明珠，为我们带来了前所未有的创作自由与表现力，让非专业人士也能参与到高端视觉内容创作之中。然而，技术的进步也伴随着一系列法律与伦理的挑战，尤其在著作权保护、隐私权维护及虚假信息防控等方面提出了新的要求。只有在技术创新与法律规制之间找到平衡点，才能真正发挥图像生成视频技术的巨大潜力，使之服务于人民、造福于社会，引领我们进入一个更加安全、美好、充满活力的数字未来。

（作者单位：西北政法大学）