AI视频生成的版权与合规问题
引言
AI 视频生成技术的快速发展带来了前所未有的创作自由，同时也引发了复杂的法律问题：AI 生成的视频归谁所有？使用真人面孔训练模型是否侵权？Deepfake 的法律边界在哪里？本文从版权、肖像权、隐私权、深度伪造监管四个维度，系统梳理 AI 视频生成的法律合规框架。
一、AI 生成内容的版权归属
1.1 核心争议：AI 能否成为作者？
| 司法管辖区 |
AI 作品版权立场 |
关键判例/法规 |
| 美国 |
AI 独立创作不受版权保护 |
Thaler v. Perlmutter (2023) |
| 中国 |
需要"人的智力投入"才有版权 |
北京互联网法院 AI 绘画案 (2023) |
| 欧盟 |
AI 辅助创作可有版权（需人类创意贡献） |
AI Act (2024) |
| 英国 |
计算机生成作品有版权，归"做出安排者" |
CDPA 1988 s.9(3) |
| 日本 |
AI 创作物不受版权保护（除非有人类干预） |
文化厅指导方针 (2024) |
1.2 版权归属决策树
AI 生成视频是否受版权保护？
│
├─ Q1: 人类是否对创作过程有实质性控制？
│ ├─ YES → Q2
│ └─ NO（纯 AI 自主生成）→ 大概率不受保护
│
├─ Q2: 人类的创意贡献体现在哪里？
│ ├─ 详细的 Prompt 设计 + 迭代选择 → 可能受保护
│ ├─ 后期编辑/合成/创意编排 → 编排部分受保护
│ └─ 仅输入简单关键词 → 可能不受保护
│
└─ Q3: 使用了什么平台？
├─ OpenAI/Sora → 用户拥有输出（受 TOS 约束）
├─ Google/Veo → 取决于 GCP 条款
├─ Runway → 付费用户拥有输出
└─ 开源模型 → 取决于模型许可证
1.3 主要平台的版权条款
| 平台 |
输出归属 |
商用许可 |
限制 |
| OpenAI (Sora) |
用户拥有 |
Plus 以上可商用 |
不得用于误导/欺骗 |
| Google (Veo) |
用户拥有 |
Vertex AI 可商用 |
遵守使用政策 |
| Runway |
付费用户拥有 |
付费可商用 |
禁止生成违法内容 |
| Kling (快手) |
用户拥有 |
Pro 可商用 |
需遵守中国法规 |
| Stable Video |
取决于许可 |
商业许可单独购买 |
开源版限制商用 |
二、训练数据的版权风险
2.1 训练数据合规矩阵
训练数据来源 × 合规风险
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
数据来源 │ 风险等级 │ 合规要求
━━━━━━━━━━━━━━━┼─────────┼──────────
公共领域作品 │ 低 │ 确认版权过期
CC0/CC-BY 作品 │ 低 │ 遵守许可条款
用户上传（授权） │ 中 │ 明确授权范围
网络爬取 │ 高 │ robots.txt + 合理使用
版权作品 │ 极高 │ 需获得授权/许可
人脸/肖像数据 │ 极高 │ 知情同意 + 数据保护
━━━━━━━━━━━━━━━┴─────────┴──────────
2.2 主要诉讼案例
| 案件 |
原告 |
被告 |
争议焦点 |
状态 |
| Getty v. Stability AI |
Getty Images |
Stability AI |
1200万张图片用于训练 |
审理中 |
| Concord v. Anthropic |
环球音乐等 |
Anthropic |
歌词被用于训练 |
审理中 |
| Andersen v. Stability AI |
艺术家群体 |
Stability AI + Midjourney |
艺术风格抄袭 |
审理中 |
| NYT v. OpenAI |
纽约时报 |
OpenAI + Microsoft |
新闻内容用于训练 |
审理中 |
2.3 合规最佳实践
AI 视频生成项目的数据合规清单：
数据采集阶段：
- [ ] 记录每个数据源的许可证/授权信息
- [ ] 尊重 robots.txt 和网站使用条款
- [ ] 获取肖像数据的知情同意书
- [ ] 建立数据溯源系统（可追溯到原始来源）
模型训练阶段：
- [ ] 实施数据清洗（移除敏感/受保护内容）
- [ ] 记录训练数据的组成和来源比例
- [ ] 实施去重和去标识化处理
输出使用阶段：
- [ ] 检查输出是否与训练数据高度相似
- [ ] 添加 AI 生成标识（水印/元数据）
- [ ] 保留生成参数和提示词记录
三、肖像权与隐私保护
3.1 AI 人脸生成的法律风险
| 风险类型 |
描述 |
法律依据 |
| 肖像权侵犯 |
未经授权使用/生成他人面孔 |
民法典第1019条 |
| 人格权侵犯 |
利用他人形象进行商业活动 |
民法典第1013条 |
| 个人信息侵权 |
面部数据属于敏感个人信息 |
个保法第28条 |
| 名誉权侵犯 |
生成损害他人名誉的内容 |
民法典第1024条 |
3.2 中国法律框架
中国 AI 人脸合规法律体系
├─ 民法典（2021）
│ ├─ 第1019条：未经同意不得制作/使用/公开肖像
│ ├─ 第1023条：肖像许可合同的解释
│ └─ 第1024条：名誉权保护
├─ 个人信息保护法（2021）
│ ├─ 第28条：人脸信息属于敏感个人信息
│ ├─ 第29条：需取得个人单独同意
│ └─ 第55条：需进行个人信息保护影响评估
├─ 深度合成管理规定（2023.1.10）
│ ├─ 第14条：不得利用深度合成侵害他人合法权益
│ ├─ 第17条：应当添加不影响使用的标识
│ └─ 第18条：需对深度合成内容进行显著标识
├─ 生成式AI管理暂行办法（2023.8.15）
│ ├─ 第4条：坚持社会主义核心价值观
│ ├─ 第7条：数据合法性要求
│ └─ 第12条：标识义务
└─ 网络音视频信息管理规定（2020）
└─ 第11条：利用深度学习技术需显著标识
3.3 人脸数据处理的合规流程
使用真实人脸训练 AI 模型的合规流程：
1. 法律评估
├─ 确定适用法律法规
├─ 评估必要性（是否必须使用真实人脸）
└─ 替代方案评估（合成人脸、3D 模型等）
2. 授权获取
├─ 起草《人脸数据使用知情同意书》
├─ 明确告知：目的、方式、范围、保存期限
├─ 获取单独同意（不能捆绑其他条款）
└─ 保留授权记录（可追溯）
3. 技术保障
├─ 数据加密存储
├─ 访问控制（最小权限）
├─ 使用完毕后及时删除
└─ 定期安全审计
4. 个人信息保护影响评估（PIPIA）
├─ 评估处理目的的合法性
├─ 评估对个人权益的影响
├─ 评估安全保护措施的有效性
└─ 形成评估报告并存档
四、深度伪造（Deepfake）监管
4.1 全球监管态势
| 地区 |
法规 |
核心要求 |
罚则 |
| 中国 |
深度合成管理规定 |
显著标识 + 实名备案 |
行政处罚 + 刑事责任 |
| 欧盟 |
AI Act (2024) |
透明度义务 + 风险分级 |
最高3500万欧元或全球营收7% |
| 美国（联邦） |
无统一联邦法 |
各州独立立法 |
因州而异 |
| 美国（加州） |
AB 730 / AB 602 |
选举/色情 Deepfake 违法 |
民事赔偿 |
| 韩国 |
虚假视频处罚法 (2024) |
未经同意制作/传播 |
最高5年监禁 |
4.2 内容标识技术
| 技术 |
提供方 |
方式 |
鲁棒性 |
| C2PA |
Adobe/Microsoft 联盟 |
元数据签名链 |
高（密码学保证） |
| SynthID |
Google DeepMind |
不可见水印嵌入 |
高（抗压缩/裁剪） |
| Content Credentials |
Adobe |
可视化编辑历史 |
高 |
| 隐写水印 |
各厂商 |
频域嵌入 |
中-高 |
| 可见水印 |
通用 |
画面叠加文字/图标 |
低（可被裁剪） |
# C2PA 内容溯源标识示例
import c2pa
def sign_ai_content(video_path: str, output_path: str,
model_info: dict) -> str:
"""为 AI 生成的视频添加 C2PA 溯源标识"""
manifest = c2pa.ManifestBuilder()
# 声明内容为 AI 生成
manifest.add_assertion("c2pa.actions", {
"actions": [{
"action": "c2pa.created",
"softwareAgent": model_info.get("model_name", "AI Video Generator"),
"parameters": {
"prompt": model_info.get("prompt", ""),
"model_version": model_info.get("version", ""),
"generation_date": datetime.now().isoformat()
}
}]
})
# 添加 AI 训练数据声明
manifest.add_assertion("c2pa.training-mining", {
"entries": [{
"use": "notAllowed", # 不允许用于进一步训练
"constraint_info": "This content was AI-generated."
}]
})
# 签名并输出
manifest.sign(video_path, output_path, signer)
return output_path
4.3 Deepfake 检测
| 检测方法 |
原理 |
准确率 |
对抗鲁棒性 |
| 面部瑕疵检测 |
检测不自然的面部特征 |
85-95% |
中（可被优化绕过） |
| 频域分析 |
分析频率成分异常 |
80-90% |
中-高 |
| 生理信号检测 |
检测心跳/血流信号缺失 |
75-85% |
高 |
| 时间一致性 |
检测跨帧不一致 |
80-90% |
中 |
| 元数据分析 |
检查 C2PA/EXIF 信息 |
依赖标识完整性 |
低-中 |
| 大模型检测 |
端到端多模态判别 |
90-97% |
中 |
五、商业使用合规指南
5.1 不同场景的合规要求
| 场景 |
风险等级 |
必须合规项 |
建议合规项 |
| 个人创作/社交分享 |
低 |
AI 生成标识 |
避免冒充真人 |
| 企业营销/广告 |
中 |
AI 标识 + 商用授权 + 无侵权 |
法务审核 + C2PA |
| 新闻/纪录片 |
高 |
AI 标识 + 事实准确 + 透明度 |
编辑审核 + 溯源 |
| 电商直播 |
高 |
数字人备案 + AI 标识 + 真实宣传 |
消保法合规 |
| 教育/培训 |
中 |
AI 标识 + 内容准确 |
知识产权清理 |
| 政治/选举 |
极高 |
多数国家有专门限制 |
法律顾问参与 |
| 色情/欺诈 |
违法 |
严格禁止 |
- |
5.2 企业级合规框架
企业 AI 视频生成合规体系
1. 治理层
├─ AI 伦理委员会
├─ 合规政策文档
├─ 定期审计机制
└─ 事件响应流程
2. 流程层
├─ 内容生成前审核
│ ├─ Prompt 敏感词过滤
│ ├─ 人脸使用授权确认
│ └─ 品牌/商标冲突检查
├─ 内容生成后审核
│ ├─ 自动化安全检测
│ ├─ 人工质量审核
│ └─ 法务合规审核
└─ 内容发布后监控
├─ 侵权投诉处理
├─ 内容下架机制
└─ 数据删除响应
3. 技术层
├─ C2PA 内容溯源
├─ AI 水印嵌入
├─ 生成日志审计
├─ 训练数据溯源
└─ 输出相似度检测
5.3 合规检查清单
AI 视频商用发布前检查清单：
版权合规：
- [ ] 确认生成平台允许商业使用
- [ ] 确认输出不与已知受版权保护作品高度相似
- [ ] 保留生成参数和 Prompt 记录
- [ ] 若使用参考图/参考视频，确认其版权状态
肖像权合规：
- [ ] 不使用未授权的真实人物面孔
- [ ] 若使用数字人，确认形象原型已授权
- [ ] 不生成可被误认为真实人物的虚假内容
标识合规：
- [ ] 添加"AI 生成"显著标识
- [ ] 嵌入 C2PA 或 SynthID 元数据
- [ ] 在发布说明中注明 AI 生成
数据合规：
- [ ] 确认训练数据来源合法
- [ ] 面部数据已获得知情同意
- [ ] 个人信息保护影响评估已完成
内容合规：
- [ ] 不包含虚假/误导性信息
- [ ] 不违反广告法（虚假宣传、绝对化用语）
- [ ] 不侵犯第三方知识产权
- [ ] 不违反公序良俗
六、风险应对策略
6.1 侵权风险缓解
| 风险 |
缓解策略 |
成本 |
| 版权侵权 |
使用合规训练的模型 + 输出相似度检测 |
中 |
| 肖像权侵权 |
使用全合成人脸 + 授权管理系统 |
中 |
| 商标侵权 |
输出中商标检测 + 品牌过滤 |
低 |
| Deepfake 风险 |
C2PA 标识 + 使用政策 + 检测系统 |
高 |
| 数据泄露 |
加密存储 + 访问控制 + 定期审计 |
中 |
6.2 保险与法律准备
- AI 专项保险：部分保险公司已推出 AI 内容责任保险
- 法律顾问：建议配备熟悉 AI 法律的专业顾问
- 预案准备：制定侵权投诉应急响应预案
- 记录保存：保留所有生成过程的完整记录（至少3年）
七、技术合规趋势
7.1 2025-2026 趋势预测
- 标识标准化：C2PA 将成为行业标准，主流平台将强制嵌入
- 监管收紧：全球 AI 法规将进一步细化视频生成领域的要求
- 检测技术升级：检测与生成的"军备竞赛"将持续
- 合规工具兴起：专业的 AI 内容合规 SaaS 将成为刚需
- 行业自律：更多行业联盟将发布自律准则
7.2 合规技术路线图
当前（2025） 近期（2026） 远期（2027+）
──────────────── ──────────────── ────────────────
可见水印 C2PA 强制 区块链溯源
简单 TOS 声明 AI Act 执行 全球统一标准
人工内容审核 自动化合规工具 实时合规引擎
基础 Deepfake 检测 多模态联合检测 生物特征验证
总结
AI 视频生成的法律合规不是技术问题，而是系统性治理问题。核心原则三条：（1）尊重他人的知识产权和人格权，（2）保持透明——明确标识 AI 生成内容，（3）建立可追溯的生成和使用记录。在监管尚不完善的窗口期，企业应主动建立高于法规底线的内部合规标准，这既是风险管理，也是品牌信任建设。
Maurice | maurice_wen@proton.me