本文是一篇刑法论文，本文揭示了其潜在的巨大风险。特别是在生物识别信息的隐秘搜集、过度搜集及恶意伪造方面，深度伪造技术的滥用已经造成了严重的信任危机，侵害了复合化法益，并增加了信息鉴别的难度。这些现象不仅对个人隐私和信息安全构成了威胁，也对社会秩序和公共安全造成了潜在的危害。
第一章深度伪造技术的滥用及其危害
第一节深度伪造技术的概述
一、深度伪造的技术原理
（一）技术基础：深度学习算法
深度伪造（Deepfake）这一网络新兴技术，是深度学习（Deep Learning）与伪造技术（Fake）的结合体，近年来在学术界和技术界引起了广泛关注。深度学习技术为深度伪造提供了强大的算法支持，使得对存储在网络中的数据进行高效处理成为可能。深度学习是在机器学习的基础上发展的，神经网络的层级比机器学习的多元、复杂，算法在此基础上有了很大的发展，算法也分为机器学习的常用算法和深度学习的常用算法，深度学习算法的分类也可以分为监督式学习和非监督式学习，深度学习算法为深度伪造技术的运转提供了坚实的支撑。这些算法通过模拟人脑神经网络的运作方式，实现了对海量数据的高效处理和学习。在深度伪造技术中，深度学习算法被广泛应用于人脸识别、特征提取、图像生成等关键环节，确保了技术的精确性和逼真度。这些算法可以对目标人物的脸部特征进行精细的分析和提取，然后利用生成对抗网络等技术进行图像合成和优化，最终生成高度逼真的伪造视频或音频。
在深度伪造的过程中，深度学习是基于投喂海量的数据资源如人脸图片、人脸动态视频、人脸live动图、人物的声音等一些数据，通过对海量的数据进行分析计算，最终合成新的虚拟的图像，看似复杂的过程但是普通人都可以进行操作。这种技术不仅提高了伪造图像的质量，还大大缩短了伪造过程的时间。例如，我们熟悉的换脸操作，当大量的数据投喂到通过Deep Learning的算法中，算法通过全方位无死角的进行扫描人脸的各个细节，进而转化为计算机语言即二进制代码进行进一步计算。以此为前提合成目标人脸，以达到其想要伪造的人物，当然这并没有结束，最为令人惊叹的是，该算法还可以与原始投喂的图片、视频进行比较，还可以通过算法分析出合成人脸的差距，并可以进行后续的优化建构，进行学习与调整，最终生成真伪难辨的新的视频，这正是这一技术的优势所在。综上所述，深度伪造技术借助深度学习算法的强大功能，实现了对图像和音频的高效伪造。这种技术不仅具有广泛的应用前景，也为相关领域的研究提供了新的思路和方法。
第二节滥用深度伪造技术的表现形式
一、过度、隐密搜集生物识别信息
科技的飞速进步与商业的蓬勃发展，使得一些商业实体出于盈利目的，采取更为隐秘的手段侵犯公民的个人信息。公民个人信息已不再是传统概念中单纯属于个人的私密的信息、数据，而逐渐成为互联网时代中唾手可得的信息碎片。除了一些商业平台或者娱乐APP搜集用户或者公民的生物识别信息外，现在大多数公民都喜欢在社交软件或者网络平台如抖音、微博、小红书、ins等上面分享自己的照片包括生活、学习、工作等一些与个人密切相关的信息。使得商业主体轻而易举的搜集到公民的生物识别信息。值得注意的是，传统的个人信息，如身份证号码、家庭住址、电话号码等，其重要性远不如生物识别信息，尤其是人脸识别数据，因为生物识别信息具有独特的商业价值，并且几乎变成了人们所有信息、财产的载体。
利用深度伪造技术的娱乐性换脸APP或平台，通常会采取一些手段诱使用户同意转移他们的个人生物识别信息；并且这些平台或者APP通过合同“过度”搜集用户的生物识别信息。这些平台滥用生物识别信息的表现方式为：一是与用户签订的条约过度搜集其的生物识别信息。对于“过度”的理解为，这些APP在使用的过程中会跳转一些访问APP时需要与用户达成协议，即必须要求用户同意跳转页面的协议或者条款，用户并不会仔细阅读条款或者协议上面的内容，直接选定同意条款，之后使用该APP，后果就是该平台将用户的生物识别信息进行搜集，在其所搜集的信息里，不仅数量上远远超过了相关法律规定的500条标准，而且有些信息与使用该软件的功能毫不相关；二是一些平台会直接强制如果不同意条款那么将无法使用该程序或者APP，这就导致用户不得不同意签署转移其生物识别信息的条款。以这样的方式他们的个人信息就被转移给了第三方平台；三是很多APP合同的条款数量庞杂，最长的甚至超过几万字，篇幅巨大，而与个人信息相关的条款通常被夹在其中，犹如沧海一粟，用户根本不会注意到这种条款。因此，当深度伪造技术被应用于这类娱乐软件时极易过度搜集公民个人信息，这不仅侵犯了用户的隐私权，也可能带来其他安全隐患。用户在使用这类软件时，应当保持警惕，仔细阅读合同条款，了解自己的权益和义务，避免个人信息泄露以及被滥用的风险。
第二章刑法规制深度伪造滥用行为的现状及问题
第一节涉深度伪造滥用行为的司法实践现状
一、涉深度伪造刑事案件的行为类型与罪名认定
涉深度伪造刑事案件的行为类型主要包括但不限于以下几种：（1）侵犯他人名誉权：通过伪造他人的言论、新闻报道或其他信息，以损害其名誉或声誉。可能触犯的罪名如：侮辱罪、诽谤罪、编造、故意传播虚假信息罪；（2）实施诈骗：利用深度伪造技术制造虚假信息、数据，进行欺诈行为，如虚构事实骗取财物等。可能触犯诈骗罪、敲诈勒索罪。（3）破坏社会秩序：通过伪造政府机构或公共机构的文件、证件等，或者对社会秩序造成破坏。可能触犯的罪名如：伪造国家公文证件、印章罪；编造、故意传播虚假信息罪；利用邪教组织破坏法律实施罪；（4）侵犯知识产权：通过伪造商标、专利等知识产权，侵犯他人的合法权益。可能触犯的罪名如：侵犯著作权罪；假冒注册商标罪；（5）非法获取个人信息：通过深度伪造技术获取他人的私人信息，如电话号码、身份证号码等。可能触犯的罪名如：侵犯公民个人信息罪；（6）其他犯罪行为：根据具体案件的情况和涉及的法律法规不同，深度伪造刑事案件的行为类型可能涉及到其他类型的犯罪行为。可能触犯的罪名如：拒不履行信息网络安全管理义务罪；非法利用信息网络罪；破坏计算机系统罪；制作、复制、出版、贩卖、传播淫秽物品牟利罪；传播淫秽物品罪等。
为了应对由此产生的技术性危害，国家互联网信息办公室、文化和旅游部、国家广播电视总局共同发布了《网络音视频信息服务管理规定》（下文简述为《规定》）。该《规定》对于使用Deepfake技术制作、发布、传播违法信息的行为进行了规定，一旦构成犯罪，可依据该《规定》第18条追究刑事责任。[13]这一措施体现了违法信息传播所引发的危害结果与刑法规制对象之间的紧密联系。迄今为止，我国虽然存在利用深度伪造技术实施违法犯罪的案件，但是深度伪造技术是近几年人工智能的新兴事物，除了上述《规定》外，我国对于深度伪造的规制其实并没有专门的刑法规范亦或是针对性的刑事案例，不可否认的是，人工智能、生成式AI不同于传统网络技术，属于网络发展的高阶部分，但归根结底深度伪造滥用行为都要依托于互联网这一载体。
第二节利用深度伪造传播不法信息的犯罪认定存在问题
一、唯数量论入罪标准的缺陷
（一）司法解释以传播数量作为入罪标准
通过第一节涉深度伪造刑事案件的行为类型与罪名认定的介绍，深度伪造的技术有赖网络传播这一沃土，根据2020年1月1日起施行的《网络音视频信息服务管理规定》第9条可知，该条文规范了“深度伪造”违法信息的传播边界。而这些规定在《刑法》相关的罪名中可以得到体现，故相关司法解释以“传播数量”作为入罪标准与之对应。笔者根据滥用深度伪造技术可能触犯的罪名归纳了与之相对应的司法解释中关于传播数量作为入罪标准的具体规定。
第一类侵犯市场经济秩序罪，如侵犯著作权罪，《办理侵犯知识产权刑事案件适用法律意见》第13条，以传播作品数量、实际点击数、注册会员数等来判断。第二类侵犯公民财产权法益：如诈骗罪，《办理电信网络诈骗等刑事案件适用法律意见》第2条，以诈骗信息发送的数量或诈骗电话拨打次数；页面浏览量判断。第三类侵犯公民人格权：侵犯公民个人信息罪：《侵犯公民个人信息刑事案件司法解释》第5条，通过财产信息数以及其他可能影响人身、财产安全的公民个人信息数量判断；《利用信息网络实施诽谤等刑事案件司法解释》第2条，则根据诽谤信息实际被点击、浏览、转发数以及累计次数来判断。第四类妨害社会公众秩序罪：如拒不履行信息网络安全管理义务罪；传播淫秽物品罪；非法利用信息网络罪；《非法利用信息网络、帮助信息网络犯罪活动等刑事案件司法解释》第3条，通常以视频文件、信息传播数；用户或群组账号传播数或关注人数；点击次数来判断；第10条违法信息发布数、用户账号数、群组成员数(含累计)、关注数来判断是否构罪。网络违法信息的种类确实丰富多样，经过细致的整理，我们可以大致将其归为四类。首先，侵犯市场经济秩序的信息是一个重要的类别。这类信息可能涉及虚假广告、误导性宣传、不正当竞争等内容，它们通过误导消费者、破坏公平竞争环境等方式，对市场经济秩序造成严重的冲击。其次，侵犯公民财产权的信息也是网络违法信息的一个重要组成部分。这类信息可能包括网络诈骗、虚假投资、非法集资等，它们通过欺骗、诱导等手段，直接侵害公民的财产权益，给受害者带来经济损失。
第三章刑法规制深度伪造技术的探索及反思...........................34
第一节刑法规制深度伪技术的经验及启示..........................34
一、刑法规制深度伪造技术的域外经验.........................34
二、域外经验对我国刑法规制的启示...........................41
第四章刑法规制深度伪造滥用行为的建议.............................
