#冬日生活打卡季#

假设一个女孩某天早上醒来，手机里涌进几十条消息。

有人发来了视频截图，有人直接发来了链接，问她是不是视频里的人。仔细端详，视频中的女人有她的脸和发型，连笑起来的样子都像她。但是，她从未去过那个房间，没有见过视频中的男人，更没有拍过任何类似内容。

无疑，视频是伪造的。

转发者未必知情，观看者也未必在意。即使她当天拿出证据证明这由AI合成，也无法保证所有人相信。

有人已经保存，有人转发到群里，有人将截图上传至其他平台。即便原始视频已经被删除，但依然有人保存和转发。

两者的根本区别在于，传统的偷拍视频，记录的是一个人真实经历过的私密场景；AI换脸视频则是在当事人从未参与、从未同意的情况下，制造一段看似“证据”的影像。前者侵犯已经存在的隐私，后者可以凭空制造一段“色情经历”。

所以，接下来我们讨论的“AI色情”，特指冒用真实人物身份的合成亲密影像，不包括完全虚构人物的内容。

这一比较并不意味着传统偷拍不严重，变化发生在侵害链条上。

过去难在“拍到”，现在难在“证明没发生过”；过去追查一个文件，现在追查无数变体。这里比较的是防范链条上的相对难度。

接下来，我们尝试从四个层面分析“难”在何处，再讨论代价由谁承担、法律与平台如何回应、治理难在哪里，以及个人可以采取哪些措施。

1）以前得先偷摸拍到，现在只要一张照片

藏在酒店房间的摄像头、偷偷举起的手机，拍到的都是真实发生过的人与场景；即使通过黑客手段远程控制摄像头，这一点也不会改变。

因此，偷拍需要真实的场景与影像，受害者至少能够说明，这件事发生在什么时候、什么地方。

然而，有了AI工具之后，一张社交平台的头像、一张活动合影、一张新闻报道中的照片，都有可能成为素材。

具体的技术路线，大致有几类。

其一是换脸，将面部身份特征合成到另一段影像；其二是“脱衣”，使用生成模型伪造衣着被移除的影像；其三是完整生成，根据文字或图片生成不存在的场景，以及面部、声音与动作的组合合成。

这些技术的共同点在于，不需要受害者参与，也不需要真实的色情场景。

今年10月，澳大利亚迪肯大学爱丽丝·维特等人在《创伤、暴力与虐待》上在线发表的范围综述，合计检索了6个数据库，纳入了从2017年1月至2026年1月间的34项实证研究。

综述发现，该领域术语至今不统一，不少研究未把这类行为明确称为“侵害”，而将其混同于一般色情。

值得一提的是，尽管公开网站上流传的AI色情内容绝大多数以女性为对象；但是涉及自报受害率的调查结果较为复杂，男性在某些具体行为上报告的受害比例，甚至会高于女性。

这一结果说明，“谁更容易受害”不能只凭直觉判断。

门槛降低同时扩大了潜在侵害者的范围。

2025年11月在线发表、2026年刊于《针对妇女的暴力（Violence Against Women）》的一项研究中，哥伦比亚大学凯莉·威廉姆斯分析了29款AI“脱衣”应用的功能设计、营销话术、收费模式与隐私政策。

研究得出的结论是，这些产品的问题不在于技术上能否做到，而在于其设计、推广与盈利方式都在鼓励这类生成，并将对女性身体的物化包装为娱乐或普通消费。

过去，制作一段足以乱真的伪造影像需要设备、软件与时间；现在，一个手机应用、几次点击、少量付费即可完成。侵害所需要的现实条件，可能只剩下“看到过她的一张照片”。

2）偷拍泄露隐私，AI换脸伪造“事实”

偷拍与AI合成的区别还不止于此。

假设一个女孩被偷拍，那么视频或图片固然侵犯了她的隐私，但至少记录了某个真实发生过的场景。

她可以指出，拍摄发生在什么时间、什么地点，画面中的行为是否真实，哪些内容未经本人同意。她需要应对的主要是传播环节，事实本身并未改变。

但AI合成是作品却完全不同。

视频中的身体可能来自一个完全陌生的人，面部来自受害者，声音来自第三段录音，背景由AI生成。整段影像没有对应的真实事件，观看者看到的却是一个身份信息完整、确有其人的具体人物。

于是，问题从隐私泄露扩展为事实伪造。

学者陈冉在《法学》2024年第3期的专题文章中提出，深度伪造涉性信息应定位为对“真实的性隐私”的侵害，而不限于“虚假信息”的制造；现行刑法过于倚重前端预防，容易打击不力。

所以，把AI色情理解为“造黄谣”的升级版并不准确，因为它同时侵害身体自主、性隐私与人格尊严。

这类伤害可以分为三层。

第一层的身体形象被冒用，真实人物的面部与身份特征，被放入其从未参与过的色情场景。

第二层是虚假经历被制造，影像使旁观者相信，此人曾参与某种亲密行为。

第三层是社会身份受到攻击，羞辱、关系破裂、职业风险、网络骚扰与名誉损害随之而来。

受害者即使证明视频为假，伤害仍未必结束。毕竟，社会评价并不完全遵循司法证据规则。法院需要查明影像是否合成、传播者是否明知虚假、行为是否违法；网络围观者却可能只看一张截图就形成判断。

有人会说，“视频都出来了，你怎么证明不是你？”这句话看似要求证据，实际上把证明责任推给了受害者。

制造虚假证据的人不需要证明真实性，被冒用身份的人却要反复证明自己的清白，这是一种荒谬的倒置。

3）删得掉原视频，却无法删掉复制品

传统偷拍内容一旦流出，可能被大量复制；AI色情还有一个棘手之处在于，它可以不断生成新版本。

同一个人的脸，可以被放入不同的视频、场景以及人物关系；一张图片可以被修改为视频，一段视频可以被重新剪辑，还可以配上合成声音。受害者面对的不再是一个固定的侵权文件，而是一系列持续变化的侵权内容。

删除原始文件，也不等于消除传播。

一段虚假视频上传后，可能已有人下载保存、截取画面制成新图片、重新剪辑、转发至其他网站与群组，甚至据此再生成类似内容；第一个平台删除之后，其他平台上的副本仍可能存在。

数字性暴力的一个关键特征是，传播并不需要持续获得原始文件。

电脑识别文件是否重复，常用两种“指纹”。

第一种是传统文件哈希，也就是精确哈希。它的算法把文件的全部数据逐字节计算出一串固定编码，只要文件内容有哪怕一处改变，算出来的指纹就完全对不上。

所以它很擅长识别“一字不差、逐字节完全相同”的副本，却认不出“内容大致一样、只是被重新加工过”的版本。

同一段虚假影像，只要经过重新生成、剪掉片段、拼接片段，或者重新压缩、转码（比如改分辨率、换视频或图片格式、调整画质参数等），文件里的数字数据就会被重写一遍，原来的精确指纹随之失效。

系统这时看到的是两个“指纹不同”的文件，很难把它们自动归为同一来源。

第二种是感知哈希和相似内容识别技术。

它们不再逐字节比对，而是提取画面的整体观感特征，例如明暗分布、颜色结构、轮廓形状、大致构图，判断两张画面“看起来像不像”。

面对压缩、缩放、轻微剪辑这类常见处理，它们比精确哈希更皮实，能找回一部分经过改动的相似内容。

但是，它们的能力有上限，遇到重新生成、局部替换、大幅裁剪、换滤镜、明显风格化处理或者深度伪造类改动时，仍然可能漏判。

这类技术只能覆盖一部分变形场景，无法把所有改头换面的虚假影像都识别出来。

英国通信管理局（Ofcom）的近期实践表明，这一难点已进入监管视野。

2026年5月，Ofcom发布强化版非法内容准则，建议平台部署以StopNCII（即未经同意散布私密影像）为代表的哈希匹配，用户在自己的设备上为影像生成数字指纹，原图不必离开设备，平台据此比对和阻断。

9月9日，Ofcom进一步收紧要求，从9月30日起进入执法监督阶段，不采用哈希匹配的平台必须证明自身措施同样有效。

这套机制有其作用，但边界同样明显。

哈希匹配擅长阻断“已经存在且被登记”的影像，对于从未被登记、由AI重新生成的新变体，它无法单独解决问题。

因此，平台治理依然需要人工审核、相似内容识别、举报机制与重复侵权账号处置共同补位。传统偷拍的治理难点是找到并删除已经传开的视频；AI色情的治理难点，则是阻止一段虚假影像不断变成新的侵权内容。

4）视频越来越假，真受害者却更难被相信

AI合成影像之所以能反复造成伤害，还有社会心理层面的原因，人们倾向于相信一段看起来真实的视频。

长期以来，影像被赋予某种证据属性。一张照片、一段录像，通常意味着某人曾出现在某个场景中。

人们固然早已知道影像可以剪辑和伪造，但过去制作一段足以骗过普通观众的复杂视频，技术门槛很高。生成式AI正在改变这一点，仅凭借肉眼，普通人已经很难判断一段影像是否经过深度合成。

这带来两个方向相反、却同样危险的后果。

一是受害者容易被误认，当画面足够真实时，观众往往先相信眼睛，再考虑当事人的解释；二是所有影像的可信度都受到侵蚀，如果公众越来越习惯怀疑视频真实性，现实中的偷拍受害者与性侵受害者也可能遭遇新的质疑。

两位美国法学者切斯尼与西特龙将后一种现象称为“说谎者红利”，伪造技术越普及，受害者越难被相信。这是一种数字证据困境，假的可能被被当成真的，真的也可能被说成假的。

联合国秘书长2024年的报告《终止暴力侵害妇女和女童行为》以“技术助长的暴力”为专门主题；联合国妇女署2025年12月的报告，题目为《人工智能如何加剧技术助长的暴力侵害妇女和女童行为》。

技术匿名与跨境传播，使受害者既难查清造假者，也难澄清自己。

另一项常被忽略的代价是，受害者可能不得不反复向不同的人解释同一件事，里面有平台、单位、家人，必要时还要向司法机关。

每一次解释，都可能意味着重新面对那些影像与评论。这构成数字性暴力特有的二次伤害，受害者不仅被强加了一段虚假的色情经历，还被迫不断为自己没有经历过的事情作出解释。

5）为什么这类伤害，更多落在了女性身上？

前四层讨论“为什么难防”，本节讨论“代价由谁承担”。

不能简单断言“所有受害者都是女性”，男性、未成年人及其他性别群体同样可能成为AI色情侵害的对象。但从现有研究看，女性确实承受着集中的结构性压力，只是这种压力体现在不同环节，需要分别讨论。

2024年，学者丽贝卡·乌姆巴赫与妮可拉·亨利等人在10个国家调查了超过1.6万人后·发现，结果显示，2.2%的受访者自报曾遭遇此类侵害，1.8%自报曾实施相关行为；在有专门立法的国家，仍有受访者表示自己曾遭遇或曾实施相关行为。这表明，法律禁止并不等于侵害自动消失。

需要说明的是，该调查的自报受害率并未呈现“女性全面更高”的简单结论；前述范围综述也发现，男性在某些具体行为上自报受害比例甚至更高。

稳定的性别差异出现在内容端。

公开流传的AI色情影像绝大多数以女性为对象。女性在这条链条上更多处于被生产、被观看、被消费的位置，而不是每项调查里自报比例最高的群体。

这一差异部分来自社会对女性身体的评价方式。

在不少文化中，女性的身体、性经历与道德形象依然被紧密捆绑。同样都是一段虚假色情视频，男性可能遭遇嘲笑与名誉损害，女性还可能要面对贞洁评价、婚恋歧视与性羞辱。

另一个因素是数字平台上的性别化凝视。

简单地说，女性的普通照片被当作色情加工的原材料，她们是否愿意被这样呈现，往往被制作和传播者完全忽视；深度合成技术与传统性别偏见叠加，生成一种新的数字性别暴力。

除此之外，商业激励同样在起作用。

只要这类内容有人观看，工具就会被不断生产，收益则可能流进了开发者与运营者的账户，被消费的主要是女性的身体形象。

当然，也不能把所有AI图像工具都等同于色情侵害工具，把所有开发者一概认定为违法者。需要讨论的核心问题仍然是，当一种产品的功能、营销与商业模式，都在鼓励侵犯他人身体自主权时，开发者和运营者应当承担多大责任。

6）除了传播者，制作者、销售者与平台，都要负责任

现如今，AI合成作品的扩散速度，促使不少国家重新审视传统的隐私与色情内容管理规则。立法与司法由此出现一个共同方向。从仅规制传播者，转向同时审视制造者、工具提供者与平台。

美国的落点是单独立法。

2025年5月19日签署的《删除法案（《TAKE IT DOWN Act）》，将未经同意传播真实或AI伪造的亲密影像纳入联邦规制。

与此同时，联邦贸易委员会（FTC）开始对平台履行义务的情况开展执法，平台须建立投诉渠道，在收到有效请求后48小时内删除相关影像，并采取合理措施删除已知的相同副本；FTC已向多家企业发出合规警告函。

英国把义务压在平台一侧。

在《在线安全法案（Online Safety Act）》的框架下，Ofcom将未经同意传播亲密影像列为重点非法内容，并要求平台主动降低传播风险。另外，《数据（使用与访问）法》还新设了制作“声称的私密图像”罪，于今年2月6日施行。

欧盟从产品端介入。

今年7月生效的《数字综合法案》修订《人工智能法案》的新增条款指出，未经本人自由、具体、知情、明确且清晰的同意，以生成或操纵可识别自然人的私密部位影像或性行为影像为目的的AI系统，不得投放市场、投入使用或使用。

资料显示，这一条款从今年12月2日起正式生效；违反者适用最高一档罚则，最高可处3500万欧元或全球年营业额7%的罚款。

修订还强化第50条的透明度义务，要求合成内容以机器可读方式标识，便于被检测为AI生成或操纵。

在中国，相应规则落在了人格权与司法裁判层面。

比如《民法典》第1019条已明确，禁止利用信息技术手段伪造等方式侵害他人肖像权。今年9月7日，最高人民法院发布《关于依法审理涉人工智能纠纷案件的意见》（法发〔2026〕10号），明确提出：

未经同意利用AI处理自然人的姓名、肖像等，生成可识别该自然人的虚拟数字形象并使用、公开的，构成对姓名权、肖像权等人格权益的侵害；操控虚拟形象、合成声音实施不当行为或者发表不实言论、降低他人社会评价的，构成名誉权侵害。

生成式AI服务提供者经权利人通知，未及时采取停止生成等必要措施的，应当依法承担侵权责任；权利人也可依据《民法典》第1195条请求其承担民事责任。在具体的归责上，法律没有特别规定的，适用过错责任原则。

另外，《意见》第（二十）条还明确，利用人工智能实施诈骗、侮辱、诽谤、制作贩卖传播淫秽物品等行为，构成犯罪的，依法追究刑事责任。

司法实践已经出现具体案例。

早在今年1月，江苏省高级人民法院公布2025年度十大典型案例，其中一起是AI换脸诽谤案。

2024年4月至2025年1月，王某甲利用AI深度合成技术，将多人的人脸与不雅图片拼接，编造“涉性”话题，多次在境外网站散布。

2025年1月，王某甲又将换脸裸照与被害人证件照发给王某乙，捏造性交易信息，王某乙声称要转发至被害人的工作微信群，王某甲既未澄清，也未有效阻止。

2025年12月1日，张家港市人民法院一审以诽谤罪，判处王某甲有期徒刑一年零三个月，苏州市中级人民法院二审驳回上诉、维持原判。

更早的杭州“AI换脸”案呈现出一条黑产链条。

虞某自2020年起接触换脸软件，此后制作淫秽视频并传播，还以5分钟300元、10分钟500元的价格提供“定制换脸”，警方在其群组中查获淫秽视频1200余部、图片1600余张。

2023年11月，杭州市萧山区人民法院以制作、传播淫秽物品牟利罪，判处其有期徒刑七年三个月，并处罚金6万元；针对虞某的民事公益诉讼由杭州互联网法院审理，判赔6万元。

2026年5月，北京市海淀区人民法院还对一起制作、传授“AI脱衣教程”的案件作出一审判决，以非法利用信息网络罪判处孙某有期徒刑一年六个月。该案表明，提供工具与教程者同样可能承担刑事责任。

这些案件表明，AI色情并不一定只涉及肖像权或隐私权纠纷；利用虚假色情影像捏造事实、诽谤他人且情节严重的，可能构成诽谤罪，严重危害社会秩序的还可以依法转为公诉；制作、传播淫秽物品，则可能落入另一组罪名。

当然，罪名的选择在学界仍有讨论。学者刘宪权提出，深度伪造涉性信息并传播可以构成诽谤罪，但不构成强制猥亵、侮辱罪。与此同时，各国法律的适用范围与责任标准不同，所以不能将美、英、欧的规定直接移植为中国法律。

7）视频删了，然后呢？

平台可以删除视频，警方可以调查制作与传播者，法院可以认定侵权责任。但是，上述三种途径通常都要等伤害发生后才启动，而传播速度往往超过维权速度。有效的治理不能只依赖事后删除，至少需要同时处理四个方面。

其一，限制恶意生成。

平台需要在产品设计阶段设置安全限制，尤其要防止“真实人物+非自愿”的生成请求。平台不应在宣称保护隐私的同时，把制作虚假裸照包装为娱乐功能。欧盟将“可预见且可复现”的生成能力纳入禁止范围，就是把监管前移至产品设计环节。

其二，建立有效的传播识别系统。

平台不仅要删除已确认的侵权内容，还要识别经过剪辑、重复上传与跨账号传播的内容。技术识别必须考虑误判，不能因系统自动判断就删除合法的艺术表达、新闻报道与维权证据。

其三，为受害者提供有效的救济渠道。

受害者不应为了删除一张虚假裸照，在多个平台之间反复提交身份证明与侵权材料。平台需要清晰的投诉流程、明确的处理时限，以及针对重复侵权者的处罚机制。

其四，把责任落实到制造者与获利者身上。

绝对不能允许这样的局面出现，即用户制造虚假色情内容，平台收取会员费，广告商获得流量收益，最后只有受害者承担社会后果。

技术开发者、运营者与传播者的责任，应根据各自行为、过错与风险控制能力分别认定。

我国自去年9月1日起施行的《人工智能生成合成内容标识办法》及配套强制性国标GB45438-2025，要求AI生成合成内容添加显式或隐式标识，并由平台核验、提示。

这套标识要求主要针对境内合规服务提供者；境外开源模型与本地部署，监管则很难触及。标识不能阻止恶意生成，但能降低误导概率，也为事后追溯留下线索。

今年4月，中央网信办启动“清朗·整治AI应用乱象”专项行动；截至7月6日，第一阶段已处置违规AI产品1.4万余款、账号2.6万余个。

那么，万一脸被AI换进色情影像，普通人能做什么？

治理是宏观的；落到个人，则是一连串具体动作。

首先，尽快固定证据，保存原始链接、账号信息、发布时间、聊天记录、转发路径与截图，尽可能记录完整传播过程，而非只保存一张画面。

其次，向发布平台提交侵权投诉，明确说明这是未经本人同意制作或传播的虚假亲密影像，要求删除并保留受理记录。

第三，不要为了“自证清白”向陌生人反复发送视频或下载一些不明文件，这既可能扩大传播，也可能带来新的风险。

第四，如果涉及威胁、勒索、持续骚扰或大范围传播，应及时向公安机关报案，并考虑委托律师。

必要时可依据《民法典》第997条，并参照最高法《意见》第（八）条，向法院申请人格权侵害禁令，要求行为人停止侵害，必要时要求AI服务提供者停止提供相关服务。

第五，对于已经传播的内容，可以第一时间向相关平台申请删除，同时保留平台受理与处理记录。若涉及未成年人，应优先保护其身份信息与隐私，避免二次传播。

8）尾声：她没做错什么，却要证明自己没做过

回到文章开头的女孩。

她从来没有拍过色情视频，也没有参与任何色情活动，但网络上已经有人替她制造了一段虚假经历。

她可能失去朋友的信任，遭遇工作上的议论，面对陌生人的骚扰，甚至很长时间都摆脱不了这段影像带来的压力。

最令人不安的是，她没有做错任何事，却必须承担解释、澄清与维权的成本。

传统偷拍至少发生在某个真实的时间与地点；AI色情制造者连这个前提都不需要，就能改写一个人的社会身份。当这种能力与低成本工具、商业平台、算法传播叠加起来，侵害便不再需要真实接触，甚至不再需要受害者参与。

技术进步并不必然带来这样的代价，受害者也不应承担这样的风险。

不能因为AI色情侵害就否定生成式AI本身的价值，也不能把一切与性有关的表达都当作违法内容；但制作、传播淫秽物品仍受法律规制。

个人可以自由表达自己的欲望，但不能把别人的身体当成自己的创作素材；可以使用AI创作艺术，却不能未经同意制造他人的虚假色情经历；平台可以发展商业模式，却不能把侵犯他人人格尊严变成盈利工具。

技术可以合成一个人的虚假身体，却不能替一个人决定身体归属。这应是AI时代必须守住的底线。