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      把臉借給AI短劇,我卻拿不回來了

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      文 | 腦極體

      就在平臺花重金采購明星肖像、打造AI藝人庫的時候,無數普通人的臉,也正在被AI短劇免費征用。

      我的同事熊貓,剛把自己的臉借給了做AI短劇的朋友。邏輯跟AI藝人庫差不多,就是錄一段視頻,上傳自己的臉,生成一個專屬形象的AI數字人,短劇創作者需要生成群演、配角或主角時,就可以直接艾特它來演戲。

      在熟人的短劇里,這張臉的用途尚且可控,可之后它會出現在哪里、被用來做什么、會不會被塑造成令人厭惡的角色,卻無人知曉。普通人借出去的臉,從按下錄制鍵開始,就踏上了一場不受控的AI漂流,可能再也拿不回來了。

      那么,當一張臉被借給AI,它究竟會經歷些什么?


      天天刷的短劇,居然能親自參演了?一些素人觀眾剛被借臉,感覺還很新奇,以為只有專業演員才能出鏡,沒想到自己也能在虛擬世界里體驗一把抽人巴掌、前呼后擁,或者吃瓜群眾之類的劇情了。

      為什么放著真人群演不用,非得找親朋好友借臉?演戲這事兒是怎么落到素人頭上的呢?這就得從做短劇的心酸說起了。

      進入2026年,頭部短劇平臺大幅砍掉了給中小制作方的補貼激勵,導致春節后短劇劇組和開機項目數量通通銳減。補貼一停、項目歸零,則源于短劇行業此前的承制選本模式。也就是平臺開放劇本庫,由制作方完成短劇制作并在該平臺播出,平臺則給予相應的保底激勵和分賬。以一部單集1—2分鐘,共80集的中腰部水準短劇為例,按照承制選本模式,制作方能夠拿到20萬至35萬的保底激勵,覆蓋演員、拍攝、器材等基礎制作成本。

      而如今,這樣的保底激勵不再是大鍋飯,僅對少數優質項目和公司開放,絕大多數中腰部制作方,再也無法依靠平臺激勵來填補成本缺口,可已經買了的劇、立了的項還得繼續拍,那就只能降本增效了。很多劇組的選擇就是:一靠AI,二靠素人。

      資金緊張的中小制作公司,直接放棄傳統實拍,全程依靠AI工具完成從劇本到成片的內容生產。0真人出演,可以將制作成本降低到原來的一半,甚至十分之一。


      (除了免費借臉,短劇還會低價買臉)

      不過,哪怕全程用AI制作,為了讓劇里的角色人臉更貼近真人,往往會用個人的形象進行參考生成,制作公司也必須找到一些有授權的臉。一些平臺也規定,用戶只有在完成真人校驗后,才能在該平臺出鏡。

      于是,向親戚朋友借臉,或者找素人低價買臉,成了小微制作團隊在合規與降本之間權衡之后的最佳選擇。而借到的這張臉,便正式開啟了自己的AI漂流。


      這張臉是怎么借出去的?整個過程很簡單,就像手機修圖一樣平淡。實際操作中,會在手機上下載一款專門的AI視頻APP,根據指引,錄制一段10—15秒的短視頻,視頻中只需自然朗讀APP給出的幾段簡單文字即可。全程都在線上操作,耗時十幾分鐘,就完成了全部人臉采集。

      在這一步,你的臉還不能直接去演戲,得經過AI大模型的一番煉化、重塑才行。

      你的臉部數據會先進入平臺所使用的人臉識別大模型,被標注你獨有的面部特征,包括五官比例、臉型輪廓、膚色、眉形等靜態特征,以及你的眨眼頻率、說話時嘴角的弧度,面部肌肉的運動軌跡等動態特征,相當于把你的臉完全數據化。

      接下來,生成模型會根據這些數據,對你的臉進行建模與復刻,捏出一個你的數字人。平臺會針對每個人的面部特征建立個人的特征錨點,將這些錨點嵌入AI生成模型當中,確保數字人臉在場景切換、動態過程中都能像你本人,不會掉臉、變臉。

      想給AI短劇打工,還得完成劇情匹配。創作者在AI視頻APP里,先輸出一段劇情腳本,附上角色的參考照片,再艾特一下你的數字人,AI就會自動適配,把你的臉放進對應的角色里。這一步完成之后,你的臉就可以在AI短劇出鏡了。

      等這部AI短劇拍完,你的臉能功成身退了嗎? 不知道你還記不記得,在點開APP進行人臉采集時,沒多想,也沒多看,隨手勾選了那個默認協議的選項。這一勾,可能就把你的臉扣在AI短劇世界了。

      主流的AI短劇平臺的制式協議中,往往會要求用戶授予全球范圍內、免費、非獨家、可多層次再許可的權利。


      (某AI平臺的默認協議)

      這意味著,你個人肖像的復制、傳播、表演、展示等權利都被授權給了平臺,后續有可能被用于制作其他短劇、廣告等,甚至被轉授權給第三方。

      自此開始,你的臉就不只是朋友借臉時許諾的那一部劇、一個角色了,它已經脫離你的視線與掌控,永久成為AI短劇的打工人。


      發現其他劇偷偷用我的臉,直接維權、投訴、要求下架,不就行了?為什么會拿不回來呢?把臉借出去很容易,但想要拿回來,遠比想象中更艱難。

      或許你覺得,一部AI短劇用了你的臉,出演了一個你非常不喜歡的角色,而你從來沒有授權過,這件事非常清楚。但要把這份事實正義轉化為法律層面的正義,中間要經過非常多的環節。

      首先,你要打開短劇制作公司與平臺的協議黑箱,明確你具體授權給了哪部作品、哪些權利。而平臺與短劇制作方的著作權是如何約定的,一般不公開,而且鏈路很復雜。

      目前平臺和制作公司的合作方式主要有幾種:

      1.委托創作,平臺出錢委托制作方拍一部劇,著作權、責任、收益全部歸屬平臺。

      2.銷售轉讓,制作方把整部劇直接賣給平臺,權利和責任也一并轉移。

      3.分成,短劇上線平臺,按播放量或充值收入分成,此時權利歸屬要看雙方協議。

      而上述協議都是不公開的,普通人要查清制作方和平臺之間的授權鏈條,難如登天。

      即便真找到侵權線索,還得固定證據,不是你覺得角色像你就行,得提供大量的照片與短劇截圖進行比對,找大量證人證明“這個角色一看就是你本人”,必要時還得找專業機構做相似度鑒定。

      你百折不撓,堅持走完了這一套流程,終于證明了那就是你的臉,接下來就是主張權利的時刻??墒牵捎谀愕哪樦辉谠搫〖锍霈F了幾分鐘或十幾秒,侵權情節十分輕微,對方只需要給你賠禮道歉。劇也不用下架,直接刪掉你的鏡頭或換臉,重新上線就行。

      大費周章,耗時數月,最后只換來一個無關痛癢的致歉聲明,大多數人權衡一番,即使真被不知名的短劇偷了臉,大概也只好算了。

      而更讓人無力的是,即便你明確拒絕,即便授權鏈路全部合規,也依然阻止不了你的人臉特征被悄悄利用。

      當前主流的人臉生成模型多基于擴散模型架構,核心就是對海量人臉數據進行統計學習、提煉規律。你無意中發布在公開平臺的照片、視頻,其包含的臉部特征,隨時可能被模型從海量互聯網素材中提取,悄悄融入模型的規律庫中被煉化。

      這種情況下,你甚至不會發現自己的特征被使用,頂多在某部短劇中看到一個角色跟自己“撞臉”了,只能用長了一張大眾臉來自我安慰。


      (某AIGC產品的用戶協議,授權模型學習用戶數據)

      莎士比亞在《哈姆雷特》發出疑問:“To be or not to be, that's a question.” 生存還是死亡,這是一個問題。對普通人來說,借臉或者不借,或許不再是一個讓人糾結的問題。因為你的一部分生物特征,甚至是整張臉,可能早就融入了AI。

      素人借出去的臉,再也拿不回來了,并將在AI中永生,就是我們這個時代正在發生的戲劇化的一幕。

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