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欧盟《人工智能法》执法:深度伪造禁令指向欧洲议会议员

10月5日,Agora Digitale Transformation发布的一份报告显示,50名欧洲议会议员成为深度伪造色情内容的攻击目标,其中46人为女性。此事促使跨党派人士要求严格执行欧盟《人工智能法》对“脱衣应用”的禁令,该禁令将于12月2日生效。

健康解释郑雪莉发布: 2026年10月9日4 分钟阅读资料来源 10
欧盟《人工智能法》执法:深度伪造禁令指向欧洲议会议员

10月5日,Agora Digitale Transformation公布了一项新的调查。调查记录了针对欧洲立法者的未经同意的深度伪造色情内容激增。报告确认50名欧洲议会议员是受害者,其中46人为女性。

按照该组织的调查结果,这相当于大约每六名女性欧洲议会议员中就有一人受到影响。

这些数据描绘出欧盟雄心勃勃的数字法律与实际落地执行之间的监管缺口。Politico在10月5日报道,欧盟目前正在调查社交媒体平台X上Grok的使用情况。与此同时,针对人工智能驱动的“脱衣应用”的禁令定于12月2日生效。执行这项禁令的紧迫性如今已是政治优先事项,而不只是法律问题。当受害者名单中出现高知名度人物时,技术故障可以多快变成外交危机,这件事把这一点摆在了台面上。

9月30日,一个由119名欧洲议会议员组成的跨党派小组发出了一封信。收信人是欧盟委员会主席乌尔苏拉·冯德莱恩及其他欧盟领导层人物。他们要求有效执行该禁令,并尽快解决对Grok的调查。据Politico报道,签署人之一、奥地利绿党欧洲议会议员Lena Schilling说:“不能有任何漏洞或拖延。”

执行难题

Benjamin Shultz是这份报告的共同作者。他指出,政客无法简单地选择不让自己的肖像出现在网上。这使他们成为人工智能“脱衣工具”的易受攻击目标。Shultz认为,欧盟委员会必须追究所有相关实体的责任。这包括在无意中为这一产业提供支持的支付处理商和域名注册商。他还建议欧盟委员会研究将人工智能“脱衣”网站从搜索引擎中取消索引,以降低其可见度。执行这些规则的技术现实很复杂,因为支撑这些应用的基础设施是分散的,而且往往由不在欧盟直接管辖范围内的实体运营。

这一具体事件反映了一个更大的趋势。欧盟监管机构正从起草框架转向主动执法。

《人工智能法》常被批评为缓慢而官僚。然而,深度伪造丑闻迫使有关方面加快回应。欧盟正在动用现有的监管权力,向平台施压,要求它们在正式禁令生效日期之前采取行动。这也是一个测试案例,检验布鲁塞尔将如何处理其他与人工智能相关的违规行为。它尤其涉及难以审计的生成式模型。结果将影响未来合规机制在各成员国如何设计和执行。

10月7日,Tech.eu报道,DIGITALEUROPE总干事Cecilia Bonefeld-Dahl主张,欧洲无法靠监管走向技术领先。她强调需要更快获得资金,并减少监管复杂性。她提出,当前的执法节奏可能正在抑制人工智能安全以外领域的创新。这在严格治理人工智能的需要与渴望有竞争力的技术生态之间造成紧张。行业领袖常常主张,过高的合规成本会把创新推向其他司法管辖区,监管机构则反驳说,严格规则对消费者保护有益。

更广泛的人工智能治理背景

欧洲对人工智能监管的关注并不限于深度伪造。10月8日,ZDNET报道了加利福尼亚州的《禁止机器人老板法》。该法律保护劳动者免受完全自动化的人事决定影响。虽然这是一部美国州法律,但它释放出一个全球趋势信号。监管机构开始介入人工智能在工作场所中的角色。欧盟正在密切关注这些动向。《人工智能法》也包含针对高风险人工智能系统的条款。其中包括用于就业和教育的系统。这些监管努力汇合在一起,表明全球正转向对敏感领域自动化决策过程实施更严格的监督。

在美国,Peter Thiel最近在纳什维尔的演讲引起了关注。演讲聚焦人工智能监管的政治维度。10月9日,Gizmodo报道,Thiel把人工智能监管描述为生存威胁。他在人工智能公司中拥有可观的财务利益。他把这一问题与神学概念联系起来。这套说法反映了美国科技行业部分人士对人工智能治理的更广泛抵制。这与欧盟更偏重监管的做法形成对比。欧盟在深度伪造问题上的行动,或许可以成为对这种抵制的一种反向叙事。它们表明,即使规则在政治上不受那些因监管宽松而获益的行业参与者欢迎,欧盟也愿意执行。

随着12月2日禁令临近,欧盟委员会面临一场关键考验。能否对强大的平台执行《人工智能法》,将决定其公信力。50名欧洲议会议员成为目标,提高了事态的严重性。它把技术执法问题变成了政治安全问题。对Grok调查的结果以及“脱衣应用”禁令的实施,将为未来数年欧洲的人工智能治理定下基调。监管机构不再只是写规则。他们正在积极尝试保护公民,使其免受在极少人工监督下运行、缺乏约束的人工智能系统之害。

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郑雪莉

郑雪莉

科学与健康

郑雪莉负责FLASH24科学与健康版块,日常从论文预印本、期刊官网和机构通报中抓取信息,只盯数据来源和实验设计是否站得住。她习惯把每项统计数字与原始数据集交叉比对,遇到百分比先算清分母再决定是否采用。她常联系一线研究人员核实细节,也会在日历上标记大型队列研究的发布节点,提前比对不同团队的结果。私下她学材料物理,还自己架望远镜观测,这让她对测量误差和观测条件格外敏感。她有一条硬规矩:样本量、利益冲突或方法说明缺一项,稿子就不发。

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