法律压力与平台响应的差异

在线平台在处理非自愿亲密影像举报时，往往对安全或滥用举报渠道反应迟缓甚至无所作为。但密歇根大学的一项最新研究显示，当同样的内容以“版权侵权”为由被举报时，平台的处理速度明显加快。相关论文已发布在 arXiv 预印本平台上，并计划于 2026 年 10 月在第 29 届 ACM SIGCHI 计算机支持的协作工作与社会计算（CSCW）会议上正式发表。

《TAKE IT DOWN》法案带来的新要求

自 5 月 19 日起，《TAKE IT DOWN 法案》正式生效。根据该法案，在线平台在收到有效举报后，必须在 48 小时内移除非自愿亲密影像，包括由 AI 生成的深度伪造图像。该法案由美国联邦贸易委员会（FTC）负责执行，平台若不遵守，每次违规最高可能被处以 53,088 美元的民事罚款。

在 AI 生成亲密图像迅速增多、平台如何安全应对滥用行为备受关注的背景下，这项研究显得尤为关键。

审计实验：X 平台对不同举报渠道的响应

这项由密歇根大学信息学院研究人员共同完成的研究发现，在 X（前身为 Twitter）平台上，以版权法为依据的举报，比依据平台自身“非自愿裸露”政策的举报，更容易促使平台快速移除 AI 生成的裸露图像。

为进行审计，研究团队先在 X 上上传了 50 张 AI 生成的裸露图像。随后，他们将其中 25 张通过平台的“非自愿裸露”举报机制提交，另外 25 张则通过《数字千年版权法案》（DMCA）框架下的版权侵权申诉渠道举报。

结果显示：

• 通过版权侵权渠道举报的 25 张图像，全部在 25 小时内被移除；
• 通过 X 内部“非自愿裸露”举报系统提交的图像，在为期三周的研究观察期内，没有一张被移除。

“法律压力有效，平台善意无效”

“对比非常明显。”该研究第一作者、密歇根大学信息学院博士生李奇伟指出，“通过法律途径提交的举报得到了快速响应，而通过平台内部渠道提交的举报则完全没有回应。X 响应的是法律压力，而不是它自己公开宣称的政策。法律压力有效，平台的善意无效。”

为避免对真实幸存者造成二次伤害，研究团队没有使用任何真实人物的影像，而是借助 AI 工具生成了逼真的合成裸露图像，并以图中虚构人物的身份进行举报。

李奇伟表示：“这个研究想法源于我们观察到 AI 生成裸露图像迅速进入主流视野，同时意识到，这为我们提供了一种在不涉及幸存者真实内容的前提下，研究一个现实且紧迫问题的方式。我们的审计表明，当举报背后有法律压力时，平台更有动力采取移除行动。这也是《TAKE IT DOWN》法案中可能真正发挥作用的部分。更棘手的是，伴随这种强制快速移除机制，被一并删除的还有哪些其他内容。强制性、限时移除的法律可能带来附带损害。”

幸存者负担：法律尚未触及的空白

在肯定法律压力作用的同时，李奇伟也强调，现有法律并未解决一个核心问题：幸存者仍然承担着沉重的举报负担。

“法律依旧要求幸存者自己去搜索遭滥用的内容，收集证据、提交举报，之后还要持续跟进处理进度，并在内容出现在新的平台或网站时，一次次重复这一过程。”她说。

在今年的 ACM CHI 会议上，李奇伟曾发表一项访谈研究，专门探讨幸存者在线举报非自愿亲密图像的实际经历。她指出：“《TAKE IT DOWN》在一定程度上更好地回应了我们这次审计中看到的平台端失职问题，但它并没有减轻幸存者端的负担。这正是未来政策设计中亟需填补的空白。”

法案全称与研究团队

《TAKE IT DOWN》法案的全称为“通过使网站和网络上的技术深度伪造内容失效来应对已知剥削的工具法案”（Tools to Address Known Exploitation by Invalidating Technology and Deepfakes On Websites and Networks Act）。

本次审计研究题为《举报非自愿亲密媒体：深度伪造的审计研究》（Reporting Non-Consensual Intimate Media: An Audit of Deepfakes）。

共同作者包括：

• 密歇根大学信息学院研究员张世辉
• 安德鲁·蒂莫西·卡斯珀（Andrew Timothy Kasper）
• 博士生约书亚·阿什金纳兹（Joshua Ashkinaze）
• 亚洲·伊顿（Asia Eaton）
• 教授萨丽塔·舍内贝克（Sarita Schoenebeck）
• 教授埃里克·吉尔伯特（Eric Gilbert）

这项工作从平台响应机制、法律工具与幸存者负担三个层面，为未来治理非自愿亲密影像和 AI 深度伪造滥用提供了重要的实证依据。