观韬解读 | 人工智能大模型输出的巧合雷同与自然人的“可容忍性”

观韬北京办公室 李洪江、崔霁妍

生成式人工智能技术的高速迭代，正引发国内文娱产业的深层次结构性变革。人工智能生成内容涵盖文本、图像、音频、视频与代码等多元形态，是继专业生产内容、用户生产内容之后的全新内容生产范式[1]。在各类生成式技术赛道中，语音生成技术凭借低成本、高效率、可规模化量产的优势，率先打破传统配音行业的固有生产模式。

配音作为影视、动漫、短剧、有声读物、广告传媒等文娱业态的基础性核心赛道，在AI技术的冲击下遭遇前所未有的市场更迭，继而引发相应的权益纠纷与生态变革。本文以配音行业为核心研究样本，从商业逻辑和法律版权体系的角度，分析生成式AI对文娱产业的深度重塑。

一、脱“身”化声音生产

       所谓声音生产的“脱身化”，是指AI语音生成技术不再依赖于原声人现场发声，在未使用原声人语音训练语料的情况下，就可以创造出与人类发声效果相似的声音。该技术实现了声音符号与自然人身体的分离，进而对配音行业既有的商业规则与艺术观念造成冲击。

       从产业发展与政策导向层面来看，AI语音智能化生产契合我国《“十五五”规划纲要》第四篇《深入推进数字中国建设提升数智化发展水平》中关于推进人工智能产业化落地、深化文娱行业数智化转型的要求[2]。生成式AI语音技术可以大幅度提升文娱内容生产效率，精简制作流程，降低行业准入门槛。

传统配音行业拥有成熟的定价体系，大多数成熟专业的配音演员会根据角色难度、作品体量、商业属性分级报价，集中于300—800元/分钟（2024年）[3]。而AI语音生成技术彻底颠覆了行业成本体系，标准化AI配音单价仅0.5—5元/分钟，成本压缩幅度超90%[4]。同时，该技术可以实现配音工作全天候批量产出，无需受限于工作场地、人员档期等因素，极度适配当下快节奏的生产需求。

      成本与生产模式的颠覆不仅作用于产业经济层面，也带来艺术创作的根本改变。生成式AI语音技术实现了从“机械复制”到“智能生成”的本质性技术跃迁。“机械复制”是瓦尔特·本雅明在《机械复制时代的艺术作品》中提出的概念，具体呈现在录音机、唱片机等传统机械复制设备上。这些设备仅能对表演者已经发生、真实存在的表演过程进行记录、复刻与留存，无法突破既有表演内容的边界[5]。而新一代文本转语音技术（Text-to-Speech，又称TTS），无需直接调取、拼接当事人原始录音片段，依托前期训练习得的说话人音色特征向量，就能够生成与人类声音高度近似的全新语音[6]。该技术突破了上述的设备功能边界，打破了机械复制只具有记录性的局限。

      但是技术高效赋能的背后，暗藏深刻的艺术危机与行业隐患。从媒介哲学视角审视，传统人声艺术的核心特质，在于声音的物质性与人类身体的高度绑定。罗兰·巴特在论文《嗓音的微粒》（Le Grain de la Voix）中提出：声音绝非单纯传递语义、输送信息的工具，其核心艺术价值根植于“声音中的身体” [7]。换言之，人声是人类身体的延伸，承载着独一无二的身体痕迹与生命特质。

      真人配音表演中，声音不仅传递台词语义，更包含呼吸节奏、发声张力、腔体共鸣、情绪起伏等一系列身体物理特征。这些是表演者身体劳动和职业训练的综合载体，具备独一无二的人格属性与商业价值。而AI声音技术跳过了人类的“身体”，剥离了声音的身体性本源，仅完成声音符号的智能化再造，实现了声音符号与人类身体的彻底脱嵌，从根源上消解了人声艺术的颗粒质感与人文内核。

目前AI配音已全面替代大量基础性、标准化配音岗位。短视频旁白、有声书、广告配音、导航语音、客服语音等低情感、重复性配音工作，基本已经被替代。短剧、漫剧领域成为重灾区，多数中小制作团队已全面停用真人龙套配音，改用AI批量生成音频。这种成本与效率的绝对优势，让文娱内容制作方的生产逻辑彻底倾斜。

二、版权体系和权益危机

相较于市场重构，AI声音技术引发的版权与人格权侵权问题，是当前配音行业乃至全文娱产业面临的核心法治困境。技术落地的过程中，衍生出一系列尚未形成统一司法定论的行业争议：AI自主生成的语音内容是否构成法定意义上的作品？合成配音内容能否享有法定表演权？高度近似的AI仿声内容是否构成对原生配音从业者的著作权侵权？

（一）关于AI 生成内容是否构成著作权法意义上的 “作品”

结合我国现行司法实践，判定 AI 生成内容是否构成著作权法意义上的 “作品”，核心判断标准在于自然人是否在内容生成过程中投入了具有个性化、独创性的实质性智力劳动。并且根据2020年修正的《中华人民共和国著作权法》第三条，受保护的作品需同时满足三大要件：属于文学、艺术和科学领域范畴、具备独创性、能够以有形形式呈现[8]。当前司法主流观点认为，仅通过简单提示词一键生成的AI内容，因缺乏人类独创性智力投入，不具备作品属性，不受著作权法保护[9]。

（二）关于AI 生成声音的侵权判断

1.关于“可识别性”的认定标准

根据《中华人民共和国民法典》第一千零二十三条第二款，自然人声音参照肖像权予以保护。声音与肖像均以“可识别性”作为法律保护的前提条件。关于“可识别性”的认定标准，人民法院案例库入库参考案例（2025-07-2-474-001）已作出明确界定[10]：对于人工智能技术处理后的声音，一般社会公众或者一定范围内的公众根据音色、语调和发音风格，能够识别出特定自然人的，则该声音属于自然人声音权益的保护范围。是否具有身份可识别性，应当以社会一般标准加以判断——即社会一般公众不采用其他技术手段或识别方式，而仅仅通过聆听声音即可对应、联系至特定个人。最高人民法院的入库案例进一步明确：经人工智能技术合成后的声音是否具备可识别性，关键在于能否识别出自然人主体身份。不能仅依靠声纹辨认、声纹确认的客观标准，还需结合使用方式，将新声音的音色、语音语调、发音风格等与自然人声音作对比，同时根据自然人的社会知名度，采取一般社会公众或一定范围内公众的主观标准进行综合判断。

2.直接侵权类型——未经授权使用特定人声进行模型训练

另一方面，当前网络平台中确实存在着大量顶尖配音演员、职业声优的声音被AIGC提供商或者用户借助AI无授权克隆、二次剪辑、批量商用。高精度AI复刻声线的仿真度极高，普通受众与商业合作方难以辨别真伪。这种高仿真的AI语音内容直接侵占从业者的商业资源，与此同时，劣质的AI语音作品内容还会损耗从业者长期积累的职业口碑。

3.偶然相似类型——通用模型输出的巧合雷同与自然人的“可容忍性”

AI声音侵权认定的核心难题，即如果AI并未使用某自然人的声音进行训练，而是通过技术巧合生成了与某人相似的声音，是否构成侵权？ 这一问题在司法实践中已有回应。在“配音演员诉成都声入人心网络科技有限公司案”中[11]，法院指出：在仅存在相似性而无证据证明具体侵权行为的情形下，原告应当对合理范围内的相似声音予以一定的容忍。该案中，法院认为，配音演员声音的价值不仅在于音色、音调等物理属性，更在于能够根据不同内容表达出人类情感，而这正是AI配音包所不具备的特质。在仅存在相似性而无证据证明具体侵权行为的情形下，原告应当对合理范围内的相似声音予以一定的容忍。

司法实践对上述两类情形采取了截然不同的裁判立场。前者因直接盗用自然人声音数据，侵害人格权与表演者权，构成明显侵权；后者则因缺乏“使用行为”这一客观要件，仅存在听觉相似性，权利人需承担一定的容忍义务。厘清这一分野，是准确适用法律的前提。

三、权益维权困境的深层成因

技术的“脱身化”指向的是生产方式的变革，而非审美价值的终结。AI剥离了声音生产的身体劳动环节，但受众对声音“真实感”的期待，仍然锚定在人类身体的物理痕迹之上。正是这种“生产可替代”与“审美不可替代”之间的张力，成为维权困境的成因。

从立法层面看，《中华人民共和国民法典》第一千零二十三条第二款确立声音参照肖像权保护的规则，但并未针对声音权益设置独立的裁判规范。声音与肖像虽然共同属于人格标识，但音色风格存在大量重合空间，区别于肖像的视觉识别特征。需要特别指出的是，并非所有与自然人声音相似的AI合成声音均构成侵权。司法实践已确立一项重要边界：如果AI生成声音与某自然人声音的相似属于技术上的巧合——即AI并未使用该自然人的声音数据进行训练，而是通过技术路径偶然生成了与之相似的声音——则不必然构成侵权。声音侵权的认定以“可识别性”为核心标准，即一般公众通过聆听能否将声音与特定自然人建立对应联系。若AI合成声音与权利人声音在听觉特征上未达到高度相似，或无法使一般公众直接识别出特定主体，则不构成声音权益侵权。权利人对合理范围内的相似声音应承担一定的容忍义务，这既是技术发展过程中利益平衡的必然要求，也是防止声音权益过度扩张、阻碍AI技术健康发展的必要边界。

尽管影视表演中的“换脸”（Deepfake）涉及肖像权，数字人分身涉及邻接权中的录像制作者权，与声音权益的保护路径不尽相同，但技术侵蚀“身体在场性”的底层逻辑完全一致——即算法无需依赖自然人的实时生理在场，即可生成具有商业价值的表演性内容。因此，配音行业遭遇的“生产脱身化—权属模糊化—侵权隐蔽化”三阶段危机，同样适用于全文娱产业。

四、全产业重构

AI语音技术对配音行业的结构性冲击并非单一赛道的特例，其中体现的变革逻辑可以类推至影视演艺、音乐创作、视觉内容生产等文娱领域。AI技术合成的内容正在打破主与次，真与假，原创与复刻作品的绝对边界，并落地为可商用、可量产的产业现实。当AI合成内容与人类原创内容在感官层面完全无法区分时，“人类身体在场”所建立的原创权属、劳动价值、真实表演的固化定义彻底失效。与配音行业的声音脱身化一致，AI影视表演实现了“形象与身体的剥离”。无实体主体即可生成仿真表演内容，同时引发了肖像权、表演权的全域侵权危机。

巴特所言的“微粒感”，本质上是声带振动、气流摩擦、腔体共鸣在特定情绪驱动下产生的非线性、不可计算的物理随机性。而AI文本转语音（TTS）基于Mel频谱预测生成声音，其本质是对声学特征向量的最优概率拟合，恰好抹除了这种非线性的“瑕疵”——而这恰恰是艺术灵韵的藏身之处。

纵观全文娱产业，AI的核心冲击逻辑高度统一：所有低创意、标准化、重复性、弱情感的基础文娱劳动均被智能化替代。产业生产效率大幅提升、边际成本无限降低，技术也打破了以前原创与复制的边界。这些具有颠覆性的发展，将从业者的人格IP转化为可无限复用的数字，重构了传统文娱产业的商业逻辑与生态体系。

五、总结

AI 技术对文娱产业的结构性重塑，并非简单的人机对立与岗位替代，而是数字时代文娱产业价值迭代与分工重构的必然趋势。当下，行业发展正逐步走向人机共生、协同赋能的全新范式，人工智能与人类创作也不再是非此即彼的二元对抗关系。

AI 的核心优势体现为标准化、批量化、无差异化的机械生产能力。但AI始终不具备人类独有的身体在场体验、情感温度、人文积淀与审美思辨能力，无法复刻巴特所提出的“声音微粒感”，也无法还原本雅明所定义的艺术独特灵韵。

由此，文娱行业的人机分工模式将转变为：AI 承接基础生产工作，人类创作者则更多参与审美把控、创意决策与价值筛选等职责。创作者依托自身审美素养与艺术认知，精准设定创作目标、下达创作指令、规避低质同质化内容。与此同时，在配套的法律规则、行业自律规范，以及平台审核机制的支持， 为AI声音技术设置合理边界，从而达到平衡技术创新与人格权益保护的效果，实现文娱产业生产效能与创作质量的双向升级。

[1] “人工智能生成内容”英文又称：Artificial Intelligence Generated Content （AIGC）；“专业生产内容”英文又称：Professionally Generated Content （PGC），由专业人员、专家或特定机构（如媒体公司、制片厂）创作的内容；“用户生产内容”英文又称：User Generated Content（UGC）由平台的普通注册用户或大众创作者自发创作并发布的内容。

[2] 《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》，第四篇《深入推进数字中国建设提升数智化发展水平》，2026 年。

[3] 参见酷音网：《2024 广告录音制作价格标准一览表》，2025‑11‑01，http://news.kuyin.cn/article/454489.html。

[4] 来自不同行业平台的市场报价，包括：Perso Dubbing、 ElevenLabs、HeyGen、Descript、VEED.io、Rask AI。

[5]［德］瓦尔特・本雅明：《技术复制时代的艺术作品》，胡不适译，杭州：浙江文艺出版社，2005 年。

[6] 参见：赵瑞罡，孙铭溪，田涵.AI 生成声音侵害声音权益的法律认定 [J]，2024 (09)：128‑129。具体学术技术报告参见：Shen, Jonathan, et al. “Natural TTS Synthesis by Conditioning WaveNet on Mel Spectrogram Predictions.” In Proceedings of the IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2018.

[7]［法］罗兰・巴尔特：《嗓音的微粒》，怀宇译，《显义与晦义：文艺批评文集之三》，北京：中国人民大学出版社，2018 年，第 272页-第 283页。

[8] 《中华人民共和国著作权法》（2020 年修正）第三条，2020‑11‑11 公布，2021‑06‑01 施行，国家版权局。

[9] 北京互联网法院，(2023) 京 0491 民初 11279 号民事判决书。案件是一个AI 文生图（Stable Diffusion）著作权纠纷案件中，法院即持该裁判立场：仅通过简单提示词一键生成的 AI 内容，因缺乏人类独创性智力投入，不具备作品属性，不受著作权法保护。

[10] 殷某桢诉北京某智能科技公司等人格权纠纷案（入库编号：2025-07-2-474-001）。

[11] 参见（2024）川7101民初8969号民事判决书。