AI深度伪造滥用行为的刑事治理路径

　　随着人工智能技术的快速发展，AI深度伪造技术在赋能内容创作、便利数字生活的同时，也存在被滥用的风险。2025年9月，杭州市中级人民法院宣判了浙江首例涉AI伪造人脸通过活体认证的公益诉讼案。两名不法分子利用“换脸”技术批量合成动态人脸认证视频，非法窃取和倒卖公民个人信息。除此类个人信息侵权案件外，利用AI“换脸”拟声合成虚假视频实施新型诈骗的案例也时有发生。今年全国两会期间，多位代表委员提议，加强对深度伪造技术的治理。近期，国家安全部也发布安全提示，呼吁公众谨防深度伪造的“魔改”陷阱，防范其在诈骗、信息泄露、舆论操纵等领域的危害。面对AI深度伪造滥用带来的治理挑战，如何进行科学有效的刑法规制，成为亟待解决的现实课题。

　　AI深度伪造滥用行为刑法规制面临的问题

　　公民生物识别信息保护缺位。生物识别信息是指以人脸、虹膜、指纹等生理特征及步态、声纹等行为特征为基础，能够单独或结合其他信息识别特定自然人身份的个人信息。这类信息具有唯一性、稳定性与直接识别性等特点，一旦泄露难以补救。但人脸、声纹等生物识别信息常被作为AI深度伪造技术的基础素材。目前，我国刑法及相关司法解释对生物识别信息缺少明确规定，这使得无法对生物识别信息进行精准保护。尽管《中华人民共和国个人信息保护法》已将生物识别信息划定为敏感个人信息，但刑事层面仍未将其完整纳入保护体系，具体表现为三个方面：第一，分类未包含。“两高”发布的《关于办理侵犯公民个人信息刑事案件适用法律若干问题的解释》（以下简称《解释》），对公民个人信息实行分类分级保护，但生物识别信息并未被明确列为独立类型，法律适用缺乏直接依据。第二，不能归入“健康生理信息”。有观点认为，可将生物识别信息解释为“健康生理信息”，但二者并不能等同。这是因为生物识别信息既包含生理特征也包含行为特征，而健康生理信息仅指向个人身体健康状况相关记录，无法相互包容。第三，降级处理。由于《解释》列举中均未包含“生物识别信息”，无法归入前两类，只能对其适用兜底条款，作为“一般信息”进行保护，与生物识别信息的高度敏感性严重不相称，处罚力度与侵害行为的危害性不相适应，难以有效遏制深度伪造技术滥用带来的法益侵害风险。

　　“抓两端、放中间”的规制模式存在缺陷。当前，刑法对AI深度伪造滥用行为采取双重规制，即在前端通过打击非法获取个人信息的行为进行预防，后端则对利用AI深度伪造实施的诈骗、诽谤等下游犯罪行为进行事后追责，形成了“抓两端”的治理格局。在AI深度伪造的实际运作中，行为人往往通过公开渠道合法获取他人人脸、声纹等信息，再借助技术手段进行伪造合成。侵犯公民个人信息罪仅限于规制“非法获取、出售、提供”三类行为，而已经合法公开的信息不再是本罪保护的对象。此种情况下，侵犯公民个人信息罪是无法覆盖合法取得后非法使用的情形，这类“合法获取、非法使用”的行为，存在明显的刑法规制空白。司法实践中，多依托下游罪名追责，但下游罪名有时无法涵盖非法使用生物识别信息本身的侵害属性，存在遗漏评价。以AI“换脸”制作淫秽视频为例，传播淫秽物品牟利罪保护的法益是社会风化，而非法使用他人信息的“换脸”行为本身就具有侵害性，其侵害的法益是个人的信息安全，用传播淫秽物品牟利罪无法评价“换脸”行为本身的危害。随着AI深度伪造技术使用门槛不断降低，此类行为将持续增多。现阶段，仅依靠个人信息保护法等法律规定的罚款，惩戒力度明显不足。若不补齐中端的刑法规制漏洞，恐难以有效防范AI深度伪造衍生的各类风险。

　　传播环节认定规则不足。目前，司法机关在认定某些行为是否构成犯罪时，仅以点击、浏览、转发次数作为入罪标准进行判断。AI深度伪造犯罪不同于传统伪造和信息传播型犯罪行为，其在算法推荐、网络爬虫等技术作用下，传播数量极易虚增，用户无意识地滑动浏览、算法自动推送的点击、网络爬虫恶意抓取形成的虚假浏览量，均被计入传播次数。值得强调的是，这类虚增、无效的传播数量，并不等同于实质的法益侵害。现实中有的人出于娱乐目的转发，并未造成实际损害，若仅凭数量定罪可能会不当降低入罪门槛，有违刑法谦抑原则。此外，主观“明知”的认定标准也面临泛化风险。AI深度伪造的生成系“算法黑箱”自主进行，不受使用者主观影响，更难以预见这些行为的潜在风险，主观恶意程度远低于传统犯罪。若将“明知”解释为“知道或应当知道”，则可能会导致入罪范围不当扩大。

　　AI深度伪造滥用行为的刑法规制路径

　　强化生物识别信息保护。个人信息保护法将个人信息分为一般个人信息与敏感个人信息，并明确将生物识别列为敏感信息，凸显了其特殊保护价值。相比之下，《解释》的三级分类并未列举生物识别信息，这导致两者分类标准不一致，法律适用上存在不协调。应在保留《解释》三级分类框架的基础上，对生物识别信息进行精细化分层保护。具体而言，首先对生物识别信息作内部区分：将DNA、虹膜、经技术深度处理的人脸几何特征等能够直接确认自然人身份的信息，界定为直接识别信息；将步态、普通人脸照片等，无法单独精准识别身份的信息，界定为间接识别信息。在此基础上，将直接识别信息纳入《解释》三级分类的第一级保护，适用50条的入罪标准；将间接识别信息纳入第三级保护，适用5000条的入罪标准。这样既可以保持刑法现有分类框架的稳定性，又能根据生物识别信息的不同风险程度给予差异化保护，实现刑法与前置法的有效衔接。

　　填补非法使用行为空白。当前，生物识别信息“合法获取、非法使用”的行为，面临刑法规制缺位的现实困境。解决这一问题，不宜通过增设“身份盗窃罪”或“非法使用个人信息罪”等新罪。此类行为并未侵害新型法益，现有罪名体系具备包容适用空间，增设新罪不仅容易不当扩大处罚范围，还可能增加不必要的立法成本。同时，有观点认为，可以通过对侵犯公民个人信息罪中的行为方式做扩大解释，但现行侵犯公民个人信息罪明确列举的行为方式确实难以体现“非法使用”的独立行为特征。相较而言，在现有罪名框架下进行完善更为稳妥。具体而言，可在侵犯公民个人信息罪中增设“非法使用”行为类型，与“非法获取、出售、提供”并列，将非法使用信息实施AI深度伪造的行为纳入规制范畴。一方面，个人信息保护法对个人信息的非法使用行为作了明确约束，刑法需与前置法衔接；另一方面，增设该行为类型能够直接评价非法使用行为本身的法益侵害，填补中端规制漏洞，且不增加罪名数量，立法成本较低。

　　厘清入罪认定标准。实践中，司法机关在认定犯罪时常以点击、浏览、转发次数为入罪的判断标准。但在AI深度伪造场景下，单纯以传播数量认定的做法存在一定局限，有必要构建多元化评价体系。第一，要准确认定实际传播数量。应当尽量排除算法自动传播、网络爬虫刷量等无意识传播行为；改变单纯统计总浏览量的固有做法，以独立用户数量为准，规避同一用户反复浏览、多平台重复访问带来的统计偏差。第二，将法益受损情况纳入考量范围。重点关注AI深度伪造行为给被害人的身心、生活等造成的实际受损程度。第三，应将主观明知限缩为直接故意。普通公民娱乐性的转发及一般的放任心理，不宜纳入刑事违法评价范畴。通过上述规则调整，可以使入罪评价回归法益侵害本身，既有利于破解“唯数量论”在深度伪造场景下的适用困境，也可合理限定刑事处罚边界，契合谦抑原则。

　　综上，AI深度伪造技术的快速发展催生了各类滥用行为，也暴露出当前刑事治理在应对新型风险方面的诸多短板。面对生物识别信息保护缺位、规制模式存在漏洞、传播认定标准不完善等现实困境，应以问题为导向，从强化生物识别信息保护、填补非法使用行为空白、厘清入罪认定标准三个方面完善刑法规制，合理限定刑事处罚边界，护航数字经济发展行稳致远。

　　本文为广东省哲学社会科学规划习近平法治思想研究专项课题“广东政法机关办理轻微犯罪诉讼程序研究”（项目编号：GD24XFZ14）的阶段性研究成果。

　　（作者单位：河南大学法学院）