AI deepfake 色情片的争议，长期盯着“脸”打转，真正被忽略的却是身体本身。根据《MIT Technology Review》披露，一名在纽约执业的心理治疗师 Jennifer 在 2023 年用人脸识别软件搜索自己十年前拍摄的成人影片时，发现了一段自己从未见过的视频：她认出了那是2013 年的拍摄场景，但画面中的脸已经被替换。��由此意识到，有人用她的身体制作了 deepfake 内容。
这类侵权不再只是截取片段、拼接人脸。素材显示，成人演员的身体正在被当作训练数据，帮助模型学习如何生成“逼真裸体”、如何移动、以及如何呈现更接近真人的视觉效果。这个过程通常没有知情同意，也几乎无法核查来源。报道提到，部分“nudify”应用只需上传一张穿衣照片，就能生成伪造裸照，而这类工具几乎可以确定使用了超过 10,000 TB的在线成人内容作为训练来源。
从单支侵权视频，转向整套模型训练
Deepfake 一词诞生于2017 年 11 月。当时，Reddit 用户“deepfakes”将名人面孔合成到成人演员身上。从那以后，成人内容创作者的身体就持续成为最常被盗用的素材。专注成人产业的律师 Corey Silverstein 直言，这种情况“一直都在发生”。现在变化更大，侵权不再停留在某一支视频，而是进入模型训练层面。
UC Berkeley 数字取证专家 Hany Farid 将这些系统称作“黑盒子”。他表示，考虑到成人内容在互联网上的普遍程度，相关素材被拿���训练 AI，是“合理的假设”。问题还延伸到声音与身份仿冒。成人演员 Tanya Tate 近期得知，有粉丝花了2 万美元与一个 AI 版本的“她”进行性聊天，而那实际上是诈骗者制作的假身份。多名粉丝受骗后，反而开始指责 Tate 本人，并传播不实说法。
旧合约覆盖“未来技术”，AI用途却从未被真正同意
不少成人演员多年前签下的合约里，写有“出版商可使用目前存在或未来将被发现的任何技术”条款。按当时行业语境，这类表述更像是在处理 VHS 转 DVD 一类的媒介变迁，而不是授权平台把内容拿去训练 AI，再生成可能替代真人工作的合成版本。MIT 计算机科学博士生 Stephen Casper 指出，那些在 AI 爆发前就开始创作的演员，根本不可能对这类用途作出预先同意。Jennifer则将这种风险形容为“被追溯强加”。
技术识别也没有跟上。Farid 在2025 年的研究发现，受试者正确识别 AI 生成语音的准确率仅约60%，与随机猜测相比高不了多少。另一边，版权执法公司 Takedown Piracy 通过数字指纹技术，已�� Google 单一平台下架1.3 亿支侵权视频；即便视频经过修改或人脸替换，原始素材仍可能被识别出来。
美国联邦立法开始介入，执行方向却引发反弹
报道提到，美国目前唯一专门针对 deepfake 的联邦法律是 Take It Down Act，要求网站在48 小时内下架非自愿亲密影像。法律原意是保护受害者，但 Santa Clara 大学法学教授 Eric Goldman 认为，执行层面可能出现反效果：任何人都可能举报原本合法、且经当事人同意发布的成人内容，声称其属于 NCII，从而迫使平台先行下架。
Goldman 指出，美国法律目前并未把这类侵权明确视作隐私侵犯，因为责任主体并不清晰。相比之下，欧盟、英国和澳大利亚已经宣布限制 nudify 应用，但这些应用即便被下架，往往也会改名重新上线。成人演员 Reba Rocket 说，AI 生成的“女孩”会做任何使用者想要的事，“她们不说不”。而当这些模型是用真人素材训练出来时，这种变化更令人不安。