近日，演員溫崢嶸在微博發(fā)聲，控訴自己的臉被AI技術“盜用”，有不法分子通過AI換臉和聲音克隆，把她的形象“移花接木”到帶貨主播身上，在直播間售賣假冒偽劣產(chǎn)品。

△演員溫崢嶸微博截圖

事實上，溫崢嶸并非個例，國內(nèi)如鄧超、孫儷、全紅嬋、費玉清、靳東、楊冪、孫穎莎、王楚欽，國外如Taylor Swift、Sabrina Carpenter等眾多明星和運動員都曾“中招”，紛紛陷入“AI換臉”的陷阱。這些“主播”不僅形象逼真、聲音相似，還利用公眾對名人的信任，推銷多種質量存疑的商品，嚴重損害消費者權益，擾亂了網(wǎng)絡秩序。

AI技術確實已經(jīng)成為生活與工作的“效率助手”，而直播領域仿冒名人帶貨，商品與品牌的“虛假包裝”等問題，都暴露了AI對社會誠信的挑戰(zhàn)，AI模糊了真實與虛構的邊界，更讓普通用戶難以辨別信息真?zhèn)巍?/p>

中央網(wǎng)信辦11月14日發(fā)文，指出利用AI技術仿冒公眾人物形象直播營銷的行為涉嫌虛假宣傳和網(wǎng)絡侵權。

△網(wǎng)信辦官網(wǎng)截圖

在AI換臉技術被濫用于直播帶貨、仿冒名人牟利的今天，社會信用體系建設能夠為我們構筑怎樣的防線？作為這一領域的從業(yè)者，我認為這需要從個人、經(jīng)營者、平臺和制度四個層面協(xié)同發(fā)力。

個人層面：激活信用監(jiān)督活力

在AI換臉仿冒事件中，個人既是受害主體也是信用監(jiān)督的重要力量，其核心作用體現(xiàn)在權益保護與風險預警兩個維度。對被仿冒的名人而言，應強化自身數(shù)字信用資產(chǎn)的管理意識，通過數(shù)字存證技術對肖像、聲音等生物特征進行知識產(chǎn)權登記，為后續(xù)維權建立權威信用憑證。一旦發(fā)現(xiàn)仿冒行為，需借助司法存證工具固定直播畫面、商品鏈接等證據(jù)，通過平臺投訴、監(jiān)管舉報、民事訴訟等多重渠道主張權利，將侵權行為納入個人信用維權記錄，形成完整的信用維權鏈條。

對普通消費者而言，信用意識的提升是防范風險的第一道防線。應主動學習AI內(nèi)容識別技巧，關注直播間是否按規(guī)定標注AI生成標識，警惕“虛擬主播”未明確說明身份的營銷場景。在交易決策前，可通過名人官方渠道核實合作信息，對來源不明的“明星推薦”保持審慎。若遭遇欺詐，需及時留存訂單截圖、直播錄像等憑證，依據(jù)《消費者權益保護法》主張賠償，同時向監(jiān)管部門提交信用違法線索，推動侵權行為納入社會信用監(jiān)管視野。這種“主動防范+積極舉報”的模式，讓個人成為社會信用監(jiān)督的毛細血管。

經(jīng)營者層面：堅守信用經(jīng)營底線

利用AI換臉仿冒名人帶貨的經(jīng)營者，本質上是違背誠信原則的失信主體，其治理核心在于壓實信用責任與構建失信懲戒機制。合法經(jīng)營者需明確信用紅線：未經(jīng)授權不得使用AI技術復刻他人肖像、聲音，不得通過虛假身份進行營銷，這既是《民法典》《廣告法》的法律要求，也是企業(yè)信用建設的基本準則。對于提供AI換臉技術的服務商，更應履行信用審核義務，在提供技術服務前核實用戶身份及使用用途，拒絕為仿冒營銷提供技術支持，將“科技向善”融入企業(yè)信用價值觀。

針對失信經(jīng)營者的懲戒需實現(xiàn)“信用聯(lián)動”效應。將仿冒帶貨行為納入經(jīng)營者信用評價體系，根據(jù)侵權情節(jié)輕重劃定信用等級，對涉及虛假宣傳、詐騙的經(jīng)營者，在市場監(jiān)管部門依法查處后，其失信信息同步錄入全國信用信息共享平臺。這些信用記錄應與企業(yè)信貸融資、資質審批、平臺入駐等直接掛鉤，形成“一處違法、全域受限”的信用約束機制。同時，建立經(jīng)營者信用修復通道，對主動整改、賠償損失的主體，設定合理的信用修復周期與流程，引導失信主體回歸誠信經(jīng)營軌道。

平臺層面：構建信用防控屏障

直播平臺作為內(nèi)容傳播的核心載體，是社會信用體系在數(shù)字空間的關鍵執(zhí)行節(jié)點，必須從“被動響應”轉向“主動防控”的信用管理模式。在技術層面，平臺應部署AI鑒偽系統(tǒng)，利用數(shù)字水印、生物特征比對等技術，對直播中的深度合成內(nèi)容進行實時檢測，確保AI生成內(nèi)容添加顯式與隱式雙重標識，且標識不易被篡改或遮擋。參考YouTube的肖像檢測機制，平臺可建立公眾人物肖像授權數(shù)據(jù)庫，提前收錄名人身份信息與授權憑證，實現(xiàn)涉名人AI內(nèi)容的自動核驗與預警。

在信用管理層面，平臺需構建全流程信用監(jiān)管體系。入駐環(huán)節(jié)嚴格執(zhí)行實名制與信用審核，拒絕信用記錄不良的經(jīng)營者入駐；直播環(huán)節(jié)建立動態(tài)信用監(jiān)測機制，對違規(guī)風險較高的“明星仿冒”“專家?guī)ж洝钡葓鼍爸攸c巡查；處置環(huán)節(jié)完善快速響應機制，接到投訴后24小時內(nèi)完成核查，對確認違規(guī)的賬號采取限流、封禁等措施，并將處理結果同步至信用平臺。同時，平臺應公開經(jīng)營者信用信息，在直播間展示商家信用等級與投訴記錄，為消費者提供透明的信用參考，構建“平臺監(jiān)管+公眾監(jiān)督”的信用共治格局。

制度層面：完善信用治理框架

制度建設是社會信用體系應對AI換臉亂象的根本保障，需圍繞“標準明確、監(jiān)管協(xié)同、責任清晰”構建信用治理體系。當前《生成式人工智能服務管理暫行辦法》《人工智能生成合成內(nèi)容標識辦法》已奠定基礎，但需進一步細化信用監(jiān)管條款，明確AI生成內(nèi)容標識義務的信用責任，以及刪除、篡改標識行為的失信懲戒標準。應加快出臺專項法規(guī)，將AI換臉直播帶貨的信用監(jiān)管要求具體化，明確監(jiān)管部門、平臺、經(jīng)營者的信用責任邊界，解決“標識易規(guī)避、責任難認定”的問題。

跨部門信用協(xié)同監(jiān)管機制是制度落地的關鍵。建立網(wǎng)信、市場監(jiān)管、稅務、司法等部門的信用信息共享機制，實現(xiàn)AI仿冒帶貨的線索互移、證據(jù)互認、結果共用。例如，網(wǎng)信部門處置的違規(guī)賬號信息，同步推送至市場監(jiān)管部門納入經(jīng)營者信用檔案，司法機關的判決結果作為信用懲戒的重要依據(jù)。同時，構建第三方信用監(jiān)督機制，引入獨立的信用評估機構對平臺AI內(nèi)容審核效果、經(jīng)營者信用狀況進行評估，評估結果向社會公示，強化制度執(zhí)行的信用約束。此外，將AI信用監(jiān)管技術研發(fā)納入政策支持范圍，推動反深度合成技術創(chuàng)新，為制度落地提供技術支撐。

AI技術本身無善惡，其應用的邊界在于信用與法治的約束。社會信用體系對AI換臉仿冒帶貨的治理，本質上是用信用機制劃定技術應用的“紅線”，用信用約束構建多方協(xié)同的“防線”。當個人懂得用信用武器維權，經(jīng)營者堅守誠信底線，平臺筑牢信用屏障，制度完善信用保障，才能讓AI技術回歸服務經(jīng)濟的本質，讓直播帶貨回歸真實誠信的底色，為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展注入可信力量。

那么問題來了：當我們點進一個直播間，如何判斷屏幕里的“TA”是不是AI？別慌，記住下面這幾招，小源點帶你快速識破“AI主播”。

1

看表情：真人有“小動作”

真人主播的表情是連貫、自然的，會有不經(jīng)意間的眨眼、嘴角微動等細微表情。而AI生成的面部表情、肢體動作可能較為機械、僵硬，缺乏自然的流暢性和真實感，并且無法像真人一樣根據(jù)觀眾的實時反饋做出靈活的回應。

2

聽聲音：機械感藏不住

雖然AI聲音可以模仿語調，但仔細聽仍可能發(fā)現(xiàn)“斷句不自然”“氣息不連貫”等問題，尤其在長時間說話時，容易出現(xiàn)重復句式或語氣單一。

3

玩互動：答非所問要警惕

AI直播的內(nèi)容可能較為單一、重復，缺乏真實性和多樣性?？梢栽囍谠u論區(qū)提問，比如“比個耶看看”“說說今天日期”。真人主播能實時回應，而AI主播多半只會重復預設話術，對突發(fā)問題“視而不見”，或者可能會出現(xiàn)延遲或機械化的回答。此外，AI直播可能無法展示商品的真實細節(jié)，如面料質感、商品瑕疵等。

4

觀場景：背景太完美？可能有貓膩

AI生成的畫面可能存在一些細微的瑕疵，如背景突然邊緣模糊、物品變形、像素不清晰、色彩過渡不自然、光影效果不真實等。同時，背景畫面可能與主播的動作不協(xié)調，出現(xiàn)穿模、錯位等現(xiàn)象，或者主播身體轉動時，頭發(fā)、衣領等細節(jié)始終“紋絲不動”，也要多留個心眼。

5

查賬號：認準“藍V”防李鬼

遇到明星、名人突然現(xiàn)身小眾直播間帶貨？先別激動！先去搜索其官方認證賬號，查看直播間是否有官方認證標識，如平臺的藍V認證、主播的實名認證等，核對直播信息是否一致。正規(guī)的直播間通常會有相關的認證信息，而AI直播可能無法提供這些認證。

6

用工具：咱們上科技！

1.專業(yè)檢測平臺：一些專業(yè)的AI檢測平臺，可以通過上傳直播視頻或圖片進行檢測，判斷是否為AI生成的內(nèi)容。

2.瀏覽器插件：部分瀏覽器插件可以實時檢測網(wǎng)頁中的AI內(nèi)容，可以幫助用戶快速識別AI生成的圖像、視頻等。

【案例匯編】

【專家觀點】

【信用案例】

【工作進展】

【值得收藏】

編輯：源源

校稿：昊宇

來源：源點蘇研院