周亚平：音乐是最直观的样本。AI把音乐领域几类法律痛点一下子具象化了：大规模复制版权录音用于训练，构成复制权侵权；高度还原特定歌手的音色和演唱风格，侵害表演者的人格权益；生成内容大量涌入流媒体，直接挤压原创者的市场空间。网上已有大量以知名歌手音色生成的AI歌曲流传，许多听众难辨真假。对产业来说，这不是抽象的法学讨论，而是原创者正在失去对自身声音形象的控制。

　　郑宁：有一点需要先说清楚：今天并非“无法可依”。民法典、著作权法和《互联网信息服务深度合成管理规定》等已经划定了人格权、著作权、平台责任的基本红线。真正的问题是执法能力跟不上侵权速度、跨平台协同机制缺失、公众认知存在大量误区——很多人以为“非商用不侵权”“打上AI标识就免责”，这些都是错的。但在我看来，训练数据权属与平台运营规则固然关键，当下对普通民众权益冲击最直接的，当属AI换脸、声音盗用等人格权侵权行为。这类行为传播门槛低、扩散速度快，对公民人格尊严造成的损害往往不可逆。

　　主持人：普通人发现自己的脸或声音被AI盗用之后，到底该怎么办？

　　郑宁：普通权利人最无力的，不是发现不了侵权，而是发现之后——不知道怎么举证、怎么追责、怎么止损。AI训练是“黑箱”，权利人难以证明自己的声音或肖像被用于模型训练。就算投诉成功下架了一个账号，侵权内容换个马甲又会在别的平台继续传播，权利人只能陷入“反复维权、反复侵权”的恶性循环。这不是个案，是系统性困境。