公开权与人工智能法律构成了一个快速演变的法律领域，其规范的是未经授权对个人身份（包括其姓名、形象、肖像和声音）进行商业使用的行为，尤其是在此类使用由人工智能系统促成或生成的情况下。这些法律与知识产权、隐私和言论自由等更广泛的问题相交织，因为生成式人工智能技术已使得在未经他人同意的情况下，创建逼真但虚构的人物描绘变得日益容易。法律格局的特点是各州法规、普通法原则和新兴司法解释的拼凑，目前尚无一部统一的联邦法律提供全面保护。
该领域的核心张力源于这样一个事实：传统的公开权法律是为摄影、电影和广告时代设计的，在那个时代，创造肖像需要人的能动性。现代人工智能系统，由Machine learning和Deep learning技术驱动，能够生成与真实录音几乎无法区分的合成媒体，，通常称为深度伪造。这种能力促使立法机构和法院重新考虑现有保护的范围，并制定新的规则以应对人工智能生成内容所带来的独特挑战。截至2025年，美国多个州已颁布或提议专门针对人工智能相关身份盗用的立法，而法院也开始以新颖的方式适用现有原则。
公开权的历史基础
公开权起源于20世纪初，从隐私法中分离出来，成为一种独特的法律利益。1953年，第二巡回上诉法院在Haelan Laboratories诉Topps Chewing Gum案中承认了一种独立的“公开权”，保护个人身份的商业价值。这一判决建立在早期的隐私案件之上，如Roberson诉Rochester Folding Box Co.（1902年）和Pavesich诉New England Life Insurance Co.（1905年），这些案件涉及在广告中未经授权使用照片。到20世纪70年代，大多数州已采用成文法或普通法保护，其中加利福尼亚州和纽约州通过其有影响力的法规走在前列。
这些传统法律通常要求原告证明其姓名、形象或肖像在未经同意的情况下被用于商业目的，例如广告或商品推销。然而，它们通常包含对新闻性或艺术性使用的豁免，反映了第一修正案的关切。20世纪末数字技术的兴起，包括Generative AI的前身如计算机图形和语音合成，开始对这些框架造成压力，但直到21世纪20年代人工智能工具的广泛普及，明确更新的需求才变得紧迫。
人工智能生成肖像的兴起
Large language model和Neural network架构的发展，特别是基于Transformer (architecture)的模型，使得创建高度逼真的合成内容成为可能。像OpenAI和Anthropic这样的公司已发布能够生成文本、图像和音频的工具，而专门的应用程序可以从短样本中克隆一个人的声音或创建逼真的视频化身。这些能力已被用于合法目的，如娱乐和无障碍访问，但也用于欺诈或有害活动，包括未经授权的代言、政治虚假信息和非自愿的亲密图像。
一个值得注意的早期案例涉及2010年一则广告中未经授权使用演员布鲁斯·威利斯的肖像，尽管该案未经诉讼即告解决。最近，在2023年，一段歌手泰勒·斯威夫特的深度伪造视频广泛传播，引发了加强法律保护的呼声。同样，语音克隆技术已被用于冒充名人和公众人物，导致对平台和创作者的诉讼。这些事件凸显了现有法律的不足，这些法律通常要求证明实际损害或商业使用，并推动了立法行动。
各州立法回应
多个州已颁布或修订法律以应对人工智能生成的肖像。2020年，加利福尼亚州通过了AB 602法案，禁止未经同意创建和分发已故表演者的数字复制品，将保护扩展到死后肖像。2024年，田纳西州颁布了《确保肖像声音和图像安全法案》（ELVIS法案），明确将“数字复制品”纳入其公开权法规，并规定了民事处罚。纽约州于2023年修订了其民权法，将“数字复制品”和“声音”列为受保护属性，同时为深度伪造欺诈设立了诉因。
其他州，包括伊利诺伊州、得克萨斯州和弗吉尼亚州，也纷纷效仿，通常以统一法律委员会于2023年提出的《统一数字身份保护法》为蓝本。这些法规通常将“数字复制品”定义为可轻易识别为特定个人且未经同意创建的计算机生成表示。它们还规定了新闻报道、评论、批评和艺术作品的例外，尽管具体范围因司法管辖区而异。截至2025年，已有超过20个州拥有某种形式的人工智能特定公开权立法，其他州还有待决法案。
司法解释与关键案例
法院已开始解释现有公开权法律如何适用于人工智能生成的内容。在No Doubt诉Activision案（2010年）中，加利福尼亚州最高法院裁定，在视频游戏中使用音乐家的肖像，如果描绘不具有变革性，可能违反公开权。这一先例在人工智能案件中被引用，尽管变革性使用测试仍存在争议。2024年，联邦地区法院在Doe诉OpenAI案中处理了人工智能生成的文本中包含某人姓名和传记细节是否构成盗用的问题，最终因缺乏商业使用而驳回了诉讼请求。
更具意义的是2025年Smith诉Synthesia案的判决，加利福尼亚州一家法院裁定，使用人工智能创建消费者虚假证言的公司可能根据《兰哈姆法案》承担虚假背书责任，此外还需承担州公开权索赔。该案确立了人工智能生成的内容可以被视为商业言论，适用与传统广告相同的标准。然而，法院也承认了第一修正案的限制，如Hoffman诉Capital Cities/ABC案（1999年）所体现的，该案保护了对名人肖像的编辑性使用。这些利益之间的平衡仍然是诉讼的核心焦点。
联邦提案与监管努力
美国国会已审议多项法案，旨在建立联邦公开权或监管人工智能生成的肖像。《禁止伪造法案》于2023年提出并于2024年重新提出，将为数字复制品建立联邦公开权，并对未经授权使用进行处罚。《人工智能标签法案》于2024年提出，将要求披露人工智能生成的内容，这可能通过使识别合成媒体更加容易而间接支持公开权索赔。截至2025年，两项法案均未通过，但已召开听证会和工作组来探讨该问题。
联邦机构也已采取措施。联邦贸易委员会（FTC）已发布关于人工智能和冒名顶替的指南，并于2024年对一家使用人工智能创建虚假名人代言的公司采取了执法行动。美国专利商标局已审查了人工智能与知识产权的交集，尽管尚未就公开权发布正式规则。这些努力得到了国际发展的补充，例如欧盟的《人工智能法案》，其中包括关于深度伪造和透明度的条款，尽管它并未创建统一的公开权。
挑战与批评
将公开权法律应用于人工智能引发了几项挑战。首先，“肖像”的定义正在扩展，以包括声音、举止和其他独特属性，这使法律分析复杂化。其次，“商业使用”的要求可能无法涵盖非商业性损害，如个人骚扰或政治操纵。第三，保护戏仿和评论的变革性使用抗辩难以适用于可能密切模仿个人外貌或声音的人工智能生成内容。第四，由于人工智能系统可以跨越州界和国界运作，管辖权问题随之产生，使执法变得困难。
批评者认为，过于宽泛的公开权法律可能扼杀创造力和创新，特别是在艺术和新闻领域。他们指出，人工智能生成的内容已被用于合法的讽刺或历史重演，这些可能因严格责任而受到抑制。其他人则认为现有法律已足够，因为它们可以通过虚假背书或不正当竞争等原则加以适用。这场辩论反映了保护个人自主权与促进技术进步之间的更广泛张力，截至2025年尚未形成明确共识。
未来方向与建议
展望未来，若干趋势可能塑造公开权与人工智能法律的演变。首先，预计更多州将采用人工智能特定法规，可能通过优先适用或统一努力导致联邦标准。其次，法院将继续完善变革性使用测试，并澄清第一修正案保护的范围。第三，技术解决方案，如数字水印和来源追踪，可能通过使识别人工智能生成内容更加容易来补充法律救济。第四，鉴于人工智能部署的全球性，国际协调可能通过条约或示范法实现。
法律学者提出了各种改革建议，包括建立平衡商业和表达利益的联邦公开权，为实施同意机制的人工智能开发者设立安全港，以及要求平台在收到通知后删除未经授权的数字复制品。一些人建议设立“合成权”，，即控制个人人工智能生成表示的权利，，作为现有人格权的延伸。截至2025年，这些提议仍是理论性的，但它们表明了持续讨论的方向。最终解决方案将取决于立法机构、法院和科技公司如何驾驭法律、伦理和创新之间复杂的相互作用。
结论
公开权与人工智能法律代表了法律应对生成式技术的关键前沿。虽然传统原则提供了基础，但它们不足以应对人工智能创建逼真且可扩展肖像的独特能力。州法规、司法判决和联邦提案正在开始填补这一空白，但重大不确定性仍然存在。随着人工智能的发展，保护个人免受未经授权利用与维护言论自由和创新之间的平衡将继续受到考验。目前，法律格局以多样性和变动性为特征，反映了监管快速进步领域的更广泛挑战。个人和公司都必须随时了解该领域的发展，以应对人工智能生成内容所带来的风险和机遇。