北京
Jennifer 在 2023 年换了份非营利机构的研究工作，入职前她做了一件很多人不会想到的事：把新拍的职业照扔进人脸识别系统，搜搜会不会跳出自己十几年前的旧视频。那时候她二十出头，拍过一些成人内容。结果系统不仅找到了那些老视频，还蹦出一段她从没见过的画面——熟悉的背景、熟悉的身体，但脸上贴着一张别人的脸。
"一开始我真以为那是另一个人，"Jennifer 说。她注意到背景里那块花哨的布景，是 2013 年自己用过的，这才反应过来：有人拿她的身体做了深度伪造视频。
更诡异的是，人脸识别系统之所以能认出她，是因为那张假脸上还残留着她的骨相——颧骨、眉弓、下巴的轮廓。"就像我戴着别人的脸当面具，"她形容道。
关于"性化深度伪造"（属于非自愿私密影像，简称 NCII）的讨论，通常聚焦在两类人身上：一是那些被换脸、被迫"出演"自己没拍过的内容的受害者；二是那些脸被贴在陌生身体上的当事人。前者往往是名人，后者近年来波及更多普通女性甚至未成年人，引发了立法和社会关注。但 Jennifer 指出了一个被忽略的角落：这些视频里的身体，到底是谁的？
答案通常是成人内容创作者。深度伪造（deepfake）这个词本身就是 2017 年 11 月从 Reddit 火起来的——用户"deepfakes"上传了把斯嘉丽·约翰逊、盖尔·加朵等明星的脸换到色情演员身上的视频。专攻成人娱乐业的律师 Corey Silverstein 说，色情演员的身体被非自愿使用"一直都在发生"。
但最近情况变得更复杂了。生成式 AI 突飞猛进，"脱衣"应用遍地开花，创作者面临的威胁从"被换脸"升级到了更隐蔽的层面。色情演员的身体不再只是被直接截取、拼接，而是被打碎成训练数据，喂给 AI 去学习人体该怎么长、怎么动、怎么表演。这意味着他们的劳动成果正在教会机器生成虚拟裸体，而这些 AI 产物反过来可能抢走他们的饭碗。
更麻烦的是，技术进步已经让"完整复刻"成为可能——不只是脸，而是整个人的 likeness（形象特征）。Jennifer 今年 37 岁，现在纽约当心理治疗师。她的经历像是一个预警：当你的职业履历需要和人脸识别系统打交道时，二十年前的身体可能以你认不出的方式重新浮现。
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