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政治性深偽影片（Deepfake）的管制策略：比較法的觀點

為了解決Nope 雷的問題，作者楊懿庭 這樣論述：

政治性深偽影片，指的是以深度學習的演算法，將既存的政治性影片予以「換臉」，用以虛構政治人物的言行；並以上傳、散佈在社群平台上為主要手段，意圖編織謊言、散播恐慌，以影響政策生成與推行、選舉秩序。深偽影片高度擬真、肉眼難辨真偽的特性，在一般大眾無法區辨的情況下，過去思想觀念市場理論中以「言論制衡言論」的法即難以繼續沿用，尤其當深偽影片被應用於在政治活動上，因為深偽影片的高度真實性，當事人將會難以提出其他證據加以反駁，影響被選舉人的政見、選舉程序真實的傳遞；且社群平台的演算法會使影片散佈的速度較其他媒體形式的假消息更快速，若緊鄰選舉日發佈，即有可能因為不及辯證，進而影響選舉結果的正確性。本文旨在討

論政治性深偽影片作為政治性假消息的新型態，應否管制、如何管制；本文以美國法為主，討論各管制主體對於一般性假消息、政治性假消息、深偽影片的管制策略中，分析上述管制方式與政治性深偽影片管制策略的相容性，最後提出普世性的政治性深偽影片管制策略。依據本文的研究結果，政治性深偽影片具有政治性言論的高度價值，然而在對言論自由的保障外，因為其有影響選舉公正的危險，在審酌民主秩序維護的正當性下，應在嚴格認定具有危險的前提下予以例外管制；在管制手段方面，政治性深偽影片應與其他形態的假消息不同，蓋從創作者的產製過程到管理者偵測、治理，都必須借助演算法進行，但是現況中的平台業者並未揭露用以管制的演算法如何設定、修正

，政府並未對演算法對既有法治秩序的價值可能造成的衝擊加以規範。故本文認為，為兼顧言論自由價值，政府應以結構性管制為主，並以演算法、平台、政府共治的方式實現智慧共同監管：應建立演算法創作者應遵守的價值規範，建立具有透明性、可歸責性，以及符合正當程序的演算法規範架構，並以兼顧營業秘密的方式進行定期審核，且確保人民在演算法治理中享有救濟權益；政府及平台並應建立低管制密度的即時標註警語模式；且將條文要件嚴格化，限縮可能受管制的言論範圍，建立兼具言論自由保障、民主秩序維護、制度永續性的管制策略。