AI短劇行業(yè)治理：制作源頭防范＋行業(yè)多方共治是破局關鍵
AI技術的迅速演進推動短劇行業(yè)進一步快速發(fā)展。然而，AI換臉、聲音仿冒、版權爭議等問題也隨之凸顯，對行業(yè)成長與既有法律規(guī)則、平臺治理和監(jiān)管體系帶來新挑戰(zhàn)。
在此背景下，中國人民大學法學院近日組織召開“AI短劇版權保護研討會”，匯聚學界與業(yè)界專家，圍繞行業(yè)治理難點、新的法律困境及解決路徑等展開深入討論，凝聚多方共識，為行業(yè)合規(guī)發(fā)展提供指引。
與會專家認為，AI短劇作為人工智能與文化內容深度融合的新形態(tài)新業(yè)態(tài)，其治理是一項涵蓋人格權保護、版權界定、多方責任劃分的系統工程。應對當前行業(yè)內侵權嚴重的困境，重點應是從制作源頭進行防范規(guī)避，同時結合法律規(guī)則完善、平臺建設及行業(yè)規(guī)范等多方協同共治，在鼓勵創(chuàng)新與規(guī)范發(fā)展之間取得平衡，構建行業(yè)健康發(fā)展生態(tài)、促進行業(yè)高質量發(fā)展。
新型侵權復雜多變 存在諸多認定難點
與會專家認為，AI短劇的法律爭議主要集中在人身權與版權兩大領域。AI換臉、仿聲涉及人身權保護，版權侵權則呈現多元化特征，兩類問題均存在諸多認定難點，成為治理過程中的核心難題。
“在AIGC創(chuàng)作中，通常AI生成的內容并非對原素材的完全復制，這種‘似像非像’的特征成為侵權認定的主要難點。”北京大學法學院教授、北京大學人工智能研究院雙聘教授張平提到，AIGC生成物對著作權法中傳統的“思想與表達二分法”形成沖擊，部分生成作品與原作品表達不同但風格高度近似，對此如何界定侵權并無明確標準。
在AI換臉方面，部分AI短劇制作存在角色人臉穩(wěn)定性不足的問題，同一角色在多集劇情中出現時，人臉形象前后不一。制作方為固定角色形象，常通過提示詞設定參照模板，易與現實人物“撞臉”，從而引發(fā)肖像權糾紛。張平表示，此類糾紛的核心難點是“可識別性”標準模糊，這并非簡單的“是或不是”的二元判斷，而是“像或不像”的程度界定，且目前缺乏統一的判定尺度。
中國新聞文化促進會副會長陸先高指出，AI換臉侵權存在多種情形：一類是完全由AI生成內容帶來的侵權；二是定向AI生成造成的侵權，制作方通過定向引導，生成與明星或者素人相似的形象；三是純AI換臉，如使用明星的形象完全替換，但表情、眼神等是靠AI生成的；四是“AI融臉”，使用多個形象的眼、鼻子、嘴等進行融合，不明確對應具體的真人。
聲音權益保護在融合AIGC技術后也顯現特殊變化。與可視的人臉不同，聲音具有較強的主觀性和抽象性，尤其是配音演員的表演聲線，與日常生活聲音差異較大，其相似度需要從音色、音調、風格等多維度綜合判斷，侵權認定更為復雜。
版權侵權領域的問題則更為多元且呈現出新特點，未經授權改編網文、爆款作品及不當使用IP元素等行為，都增加了版權領域治理的難度。
張平分析稱，傳統著作權侵權以“實質性相似+接觸”為認定標準，但在AI時代，這一標準已難以適配需求，成為全球范圍內的爭議難題。
舉證相關問題也給平臺實踐帶來處置難度。比如，平臺在處理肖像侵權投訴中，部分權利人僅提供短劇截圖與明星截圖主張“相似”，平臺難以自主判斷，若制作方簡單否認，平臺便陷入被動，難以適用“通知—刪除”規(guī)則，因此亟須相關舉證規(guī)則。
現有法治與監(jiān)管框架難以適配行業(yè)發(fā)展
在暨南大學國際傳播研究院院長、清華大學新聞與傳播學院教授陳昌鳳看來，當前，AI短劇治理面臨的核心困境，本質是傳統法律規(guī)則與智能內容生產結構的適配失衡，疊加技術局限、責任邊界模糊等問題，形成了多維度治理難題。
“與傳統劇作模式相比，AI短劇制作從用戶輸入指令、意圖到模型生成、工具調用及分發(fā)，權力不再集中于單一主體，而是工作流的結果?！标惒P表示，AI短劇涉及內容制作生成、數據處理與平臺分發(fā)等多個不同主體和流程，過去的單一責任結構與如今的多主體協同生產之間產生沖突，難以簡單歸責，“明知”或“應知”等法律規(guī)定的過錯認定邊界也相對模糊。換言之，這種結構使得傳統法律所依賴的權利配置和責任分配難以在AI短劇制作和傳播中有效適應，進而出現失衡狀況。
現行網絡版權侵權責任體系以“直接侵權”與“間接侵權”二分法為基礎，平臺責任認定以“明知”或“應知”為過錯要件。
中國人民大學法學院院長楊東提出，在AI與海量內容并存的場景中，傳統規(guī)則面臨雙重挑戰(zhàn)：一方面，“明知”認定標準虛化。權利人發(fā)出的“通知”常缺乏精準定位信息，平臺日均千萬級內容增量與“24小時刪除”時限要求形成現實悖論，制度設計面臨技術可行性與產業(yè)承受力的雙重拷問；另一方面，“應知”推定邊界模糊，算法推薦的“中立性”與“紅旗標準”適用沖突日益凸顯。著作權侵權判斷的復雜性（如“接觸+實質性相似”判定、合理使用邊界厘定）使平臺注意義務認定陷入主觀判斷與客觀能力的矛盾困境。
楊東也認為，人工智能時代版權審核難題，本質是工業(yè)經濟時代規(guī)則與數字技術場景的適配性危機。隨著人工智能審核的引入，基于工業(yè)經濟時代的“通知-刪除”規(guī)則已經越來越不適用于人工智能時代。而AI自動審查也存在天然局限，不能將全部審核責任強加于平臺企業(yè)。
技術局限則進一步放大了治理困境。楊東表示，過濾攔截技術的有效性遠未達到預期的水準。當前主流的內容識別技術包括關鍵詞匹配、視頻查重、數字水印三類，各有顯著不足。關鍵詞匹配僅作用于元數據，可被輕易修改規(guī)避；視頻查重依賴像素級比對，分辨率、色調、畫面構圖的輕微調整即可造成“非重復”判定；數字水印需要權利人配合完成嵌入與維護，覆蓋范圍有限。
尤其在AI短劇領域，風格遷移、語音克隆、面部替換等技術可生成“形式不相似但實質侵權”的內容，傳統識別技術完全失效。即便投入巨額成本研發(fā)高級識別模型，目前技術上也很難達到工業(yè)可用水平。
源頭防范＋多元共治是破局關鍵
面對AI短劇的治理困局，專家普遍認為，不能局限于傳統治理思路和框架，需立足AI技術特性與行業(yè)發(fā)展現實，構建全流程治理體系，明確各方責任，推動多方協同發(fā)力。
“應當推動從‘結果治理’向‘全過程治理’轉變，從內容制作的源頭就加以防范治理，是破解治理困境的關鍵。”陳昌鳳表示，當前司法與治理過于聚焦最終輸出結果，忽視生成過程的合規(guī)性，難以從源頭防范風險。實際情況則是，AIGC作品并非一次性完成，而是多輪生成、多輪調整、持續(xù)迭代的動態(tài)過程，每一環(huán)節(jié)都涉及數據使用、權利來源、合規(guī)性判斷等法律問題，其創(chuàng)作的規(guī)則、路徑、偏好在生成前已被確定，因此應當強調制作方的源頭防范責任。
針對業(yè)界高度關注的平臺審核責任義務，楊東注意到，近期的司法實踐中，已有判例突破傳統“通知—刪除”規(guī)則，要求平臺承擔事前過濾、攔截義務，并以侵權鏈接處理情況認定平臺主觀過錯，判處高額懲罰性賠償。這一趨勢引發(fā)業(yè)界熱議：在海量UGC內容、算法推薦與AI生成內容交織的場景下，平臺是否有能力且有義務承擔近乎百分百的事前審查責任？避風港原則是否被實質性架空？
在楊東看來，司法實踐中對算法“助推傳播”的歸責傾向，實則已突破既有規(guī)則預設，存在架空“避風港原則”之嫌。
在傳統規(guī)則部分失效與技術審核存在局限的大背景下，楊東認為，強制要求平臺承擔“100%過濾”責任，只會導致平臺過度審核，產生大范圍攔截進而扼殺可能構成“合理使用”的創(chuàng)作，違背著作權法促進社會主義文化事業(yè)發(fā)展與繁榮的立法目的。
張平也建議，對知名人物的肖像、聲音，平臺與制作方通過數據庫進行事前嚴格審查，借鑒“分類分層審核”思路提升效率；從普通公眾角度而言，平臺難以實現全覆蓋事前篩查，可依托事后高效處置機制，結合人工與技術手段優(yōu)化處置效能。
陳昌鳳建議，要推動責任從單點定責轉向多主體協同分擔。AI時代的責任呈現分層化、鏈條化特征，不同主體、不同環(huán)節(jié)應承擔與其行為、控制力、收益相匹配的責任。
楊東提出，以共票理論重塑版權治理邏輯，核心是從“絕對排他”轉向以“利益共享”為核心的新型分配機制。依托智能合約等數字技術，通過為版權生態(tài)中的多元主體頒發(fā)可流通、可分配、可追溯的技術憑證，將創(chuàng)作者、傳播者、平臺、用戶、AI技術提供者等利益相關方納入同一價值生態(tài)。
在這一機制下，版權價值的實現路徑發(fā)生根本性轉變：從依賴法律賦予的“排他性”“作品獨立性”收益模式，轉向以共建、共享、流通為核心的新型價值實現機制。版權的經濟回報不再僅僅依賴于對單個作品的排他性控制，而是通過開放協作、平臺化運營和用戶參與，推動作品在更廣泛的生態(tài)系統中流通增值。
此外，與會專家還建議，應加快完善相關法律規(guī)則，明確AI短劇的作品屬性、權屬認定、侵權判定標準等核心問題，平衡技術創(chuàng)新與權利保護；同時，推動行業(yè)自律，引導制作方、平臺、AI技術方規(guī)范經營，共同維護行業(yè)健康發(fā)展環(huán)境。（楊月）
編輯：遲明緒
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