當 AI 可以模擬真實人物的聲音、臉孔與語氣，原本只存在電影特效裡的「深偽技術（Deepfake）」如今已成為大眾也能輕鬆使用的工具。但這項技術除了娛樂與創作用途，更逐漸成為資訊戰、假新聞、名譽侵害與詐騙犯罪的新工具。

本篇文章要帶給你什麼？

這篇文章將從法律與社會風險雙重角度，深入解析深偽技術的應用爭議與法規趨勢，幫助你理解：什麼能做、什麼不能做、又有哪些界線絕不能碰觸。

什麼是 Deepfake？為什麼它的風險特別高？

Deepfake 指的是透過 AI 模型（如 GAN 或 Diffusion）模擬人類影像與聲音的技術。你可以用來「讓某人說出沒說過的話」、「出現在沒去過的場景」、「唱沒唱過的歌」或「做出沒做過的動作」。

這類技術風險高的原因在於：

• 高仿真度讓一般觀眾難以辨識真假
• 可以快速製造大量虛假資訊並擴散
• 容易侵犯個人權益（聲音、影像、名譽）
• 難以追蹤來源與責任歸屬

常見法律爭議與實際案例

名譽與肖像權侵害

• 模擬某名人聲音製作廣告、演講或對話片段
• 將他人臉孔換到特定影片上（如誤導性娛樂、仿色情影片）

實例：韓國多起名人肖像遭用於色情 Deepfake 的匿名散布案例已進入刑事訴訟

詐騙與金融風險

• 用 Deepfake 聲音模仿老闆打電話要求匯款、模仿家人求助
• 模擬 CEO 影像參與視訊會議，指示交易或資料開權限

實例：英國某企業損失 24 萬歐元，因聽信偽造 CEO 語音指令匯款

選舉與資訊戰操作

• 假候選人發言、仿記者報導、模仿新聞片段製造輿論風向

實例：2024 美國總統選舉初期已有使用 AI 合成競選影片事件，引起選舉管理單位關注

法律應對現況與發展趨勢

目前多數國家對 Deepfake 尚未有明確全面法規，但趨勢逐漸浮現：

• 美國：已針對選舉中使用 Deepfake 展開立法，部分州已有針對欺騙性合成媒體的規範
• 歐盟：在《AI 法案》（AI Act）中要求高風險生成內容須標註來源與使用者資訊
• 中國：明訂合成視聽內容須標註「虛構」，平台須審查發布者資訊與用途
• 台灣：現階段依現行個資法、肖像權、詐欺罪等相關法律處理，但缺乏 AI 專法規範

使用者責任與風險控管建議

如果你是使用 Deepfake 或相關工具創作者、品牌方、平台經營者，務必：

1. 清楚標註內容為 AI 合成，避免誤導大眾
2. 取得真實人物肖像與聲音的書面授權（尤其是商業使用）
3. 不模擬任何實際人物進行政治、醫療、金融等敏感用途表達
4. 平台方需建立使用者驗證與舉報機制，減少惡意擴散風險
5. 保留所有生成過程紀錄與授權文件，以備法律追溯查驗

結語：我們以法律與倫理去界定它的邊界。

Deepfake 是一把雙面刃。它可以讓創作者更有想像力，也可能成為破壞信任與真相的工具。越能生成像真的內容，越需要我們以法律與倫理去界定它的邊界。

下一篇，我們將跳出風險框架，從未來角度出發，探討生成式 AI 還有哪些尚未被發掘的應用可能與發展瓶頸，帶你看見 2025 之後值得期待的技術轉折點。