簡短回答。 通過實施以合規為先的生產流程：在內容生成前鎖定聲明，將視覺內容作為聲明進行審核（監管機構現在閱讀圖像的方式與閱讀文字相同），通過設計內置披露機制，並確保每一項審批都經過人工審核並留下審計軌跡。規則並未放寬，因為是模型製作了視頻——美國食品藥品監督管理局（FDA）最近的執法浪潮發出了200多封信函，這是其近25年來藥品廣告量最高的年份，而美國證券交易委員會（FINRA）已將AI生成的營銷內容列為監管重點，歐盟《人工智能法案》第50條關於披露的規定自2026年8月2日起生效。
發生了什麼變化——為什麼2026年是轉折點？
採用速度超過了治理建設，監管機構的檢測能力與行業生產能力在同一年內達到了同步。
採用生成式 AI 的趨勢正在迅速擴張。麥肯錫 2025 年第 4 季度醫療行業調查發現，50% 的領導者表示其組織已實施生成式 AI，超過 80% 已向最終用戶部署首批應用場景，但仍有 43% 將風險與安全列為阻礙。2026 年《CMO 調查》顯示，AI 已用於 24% 的營銷活動，接近兩年前 13% 的兩倍；受訪領導者預計，三年內這一比例將達到 56%。其中很大一部分增長落在視頻上，因為在受監管行業的品牌需要更多視頻時，生成式製作流程恰好大幅降低了其成本。
執法方面也同步加速。2025年9月，美國食品藥品監督管理局（FDA）宣佈將向數千家制藥公司發出警告信，要求其撤下誤導性廣告——單月發出約100封停止與終止信函，整個執法浪潮超過200封信函，是近25年來藥品廣告執法量最高的年度，且FDA表示其正利用自身AI工具主動審查藥品廣告。ProPharma的分析指出，監管範圍已從傳統直接面向消費者（DTC）廣告擴展至醫療專業人士（HCP）網站、企業頁面、影響者內容以及媒體報道。2026年1月，美國聯邦貿易委員會（FTC）設立了專門的AI執法小組，並明確了涉及付費關係和AI生成內容的廣告活動需雙重披露的要求。2026年FINRA年度監管報告首次將AI生成的營銷內容列為監管重點，其審查範圍從原來的三個領域擴展至十五個領域。
將這兩條曲線結合，2026年的圖景便清晰可見：那些在大規模生成廣告變體的同時將治理視為事後補救措施的團隊，如今正面對監管機構檢測能力與生產能力同步的現實。‘一位人類撰稿者加上最終法律審查’曾被視為合規流程的時代已經結束——而那些將這一做法視為起點而非退卻理由的組織，正在不斷放大其優勢。
採用進度領先於治理，醫療健康組織已部署生成式AI的首個應用場景（麥肯錫）
AI預計將在三年內佔據營銷活動的80%以上份額（CFO調查）
56%的領導者將風險與安全列為阻礙因素（麥肯錫）
目前AI在營銷活動中的佔比為43%，相比13%已有顯著提升（CFO調查）
24%。與此同時，執法力度加大：2025 年 9 月的一輪行動中，FDA 發出 200 多封函件，一個月內發出約 100 份停止侵權通知，達到約 25 年來的執法高點。3 → 15：FINRA 在其 2026 年報告中將 AI 營銷列為監督重點，擴大了審查範圍。預計到 2026 年底，美國將有 10–15 個州制定各自的 AI 廣告要求。採用率數據來自麥肯錫及《CMO 調查》；執法數據按相關報道，來自 FDA 公告、FINRA 2026 年報告及行業分析。
哪些規則適用於AI生成的視頻？
幾乎所有的舊規則仍然適用，再加上一個新披露層。內容標準無論內容由誰創作，均適用。
製藥與健康領域：視覺內容現在被視為聲明。FDA的推廣規則從未要求明確廣告文案的撰寫者，而最近的信函則清晰地表明，對於視頻內容，通過視覺提示傳達的誇大療效將被視為違規，與誇大文字內容一樣被認定為虛假標註。合規分析表明，視覺語境如今具有與文字內容同等的法律效力——例如，一個在臨床環境中展示‘奇蹟般’康復的AI生成場景，會被監管機構解讀為隱含的臨床聲明，甚至僅是選擇醫院風格的環境，也可能暗示支持未在標籤中明確說明的療效。公平性、風險提示和證據支持原則適用於模型所生成的影像，而不僅限於撰稿人所輸入的文字。
金融領域：同樣標準，但新增明確監管。FINRA的內容標準——公平、平衡、不誤導——適用於AI生成的傳播內容，與人類創作內容完全一致。監管通知24-09將對用於面向客戶工作的生成式AI的監管要求延伸至實際應用，2026年報告預計將制定明確的書面監管程序，專門針對AI工具。美國證券交易委員會（SEC）則帶來一個大多數團隊未曾預料的轉折：除了禁止未披露的AI使用外，還積極打擊‘AI洗白’行為——即企業誇大其實際不具備的AI能力——自2024年以來已有多起營銷規則行動，2025年12月的風險警示特別指出，部分顧問雖書面政策看似合規，但實際操作卻存在嚴重偏差。
相比之下，英國金融行為監管局（FCA）明確表示，它不會制定專門針對AI的營銷規則——因為其現有的監管框架已經涵蓋內容相關要求。
新增層面：披露與標識。歐盟《人工智能法案》第50條具有域外效力，分為兩部分：為生成合成音頻、圖像、視頻或文本系統的提供者，必須以機器可讀格式對輸出內容進行標註，使其可被識別為人工生成；該要求適用於2026年8月2日之後部署的新系統。在美國，紐約州的AI廣告法於2026年6月生效，要求披露AI生成的合成表演者；預計到年底，將有10至15個州實施各自的AI廣告要求；美國聯邦貿易委員會（FTC）的雙重披露立場則適用於混合了付費關係與AI生成內容的廣告活動。對於全國性或全球性的視頻廣告活動，披露已成為一個路由問題：同一資產在不同司法管轄區可能需要不同的標籤，這正是為何必須將其嵌入工作流程，而非在最後階段才記憶或補全。
如何構建一個合規的AIGC視頻流程？
以合規為先的生產流程：在生成前鎖定聲明，將視覺內容視為聲明進行審查，通過設計嵌入披露機制，並將發佈權限交由具備權威性且可追溯的人員進行最終審批。
鎖定模型上游的聲明。防止違規幀最便宜的地方是在它存在之前：僅使用經批准的聲明庫構建的腳本和分鏡——其中的指示、披露、免責條款和表現語言已通過法律審核——並在提示詞和分鏡本身中嵌入‘永不提及’規則。在受監管的視頻中，包含視覺上的‘永不提及’：不得出現暗示結果的恢復場景，不得出現未獲證實的臨床場景，不得出現承諾超出實證內容的生活方式畫面。
以監管者閱讀的方式審查影像。在MLR或合規審查中增加一個視覺聲明審查環節：每個場景對功效、風險、典型結果或回報意味著什麼？由於生成模型以概率方式組合場景，這種審查不能僅通過一次模板檢查——每一個生成的變體都構成一組新的隱含聲明，因此，將內容按風險等級路由至合格審查員，並在獲得批准前禁止發佈，已成為該領域的標準做法。
通過設計實現披露。可操作的模式將標註視為資產的屬性，而非某人記憶中的字幕：將屏幕上的AI生成披露直接嵌入主文件，從生成工具中保留可機器讀取的標記，並在渲染或分發時應用各市場的披露邏輯（如歐盟深度偽造表述、各州合成表演者通知、FTC雙披露），而非在數十種變體間依靠人工記憶進行操作。
在人工審核上設置發佈閘門，並保留記錄。上述所有框架最終都收斂於同一結構：由具備拒絕權限的合格人工審核，並記錄誰批准了什麼、何時批准、依據何種規則。這正是Lifewood在監管要求到來之前就已實施的模式：其全部27部內部AIGC影片均公開標註為AI生成，由人工創意指導製作，並僅通過公司應用於AI訓練數據的雙重審核流程發佈——第一遍生成，第二遍由獨立審核人員對照腳本和經批准的事實進行驗證，且決策過程被完整記錄。在涉及醫療相關工作的場景中，該審核流程執行最為嚴格。這一習慣完全可推廣：記錄的拒絕並非官僚主義，而是將‘我們有政策’轉化為可審計證據——這正是SEC風險警報所強調的差異。
合規優先的AIGC視頻流程 1 2 3 4 聲明鎖定輸入 視覺聲明審查 通過設計實現披露 人工審核門控 + 審計軌跡 腳本和分鏡基於經批准的聲明庫構建，並在前期嵌入視覺‘永不提及’規則 每個生成變體均需審查其影像所隱含的含義——功效、風險、結果、回報 屏幕標註和可機器讀取的標記保留在資產中；各市場表述在渲染時應用 由具備拒絕權限的合格人工審核簽字，並記錄誰批准了什麼、何時批准、依據何種規則 無論內容由何種方式生成，標準均適用——該流程旨在逐項證明這一點，變體與變體之間均如此。
未來的運營模式將呈現怎樣的形態？
隨著規模擴大而演進的治理：書面程序中明確列出工具，各市場邏輯默認適用，誠實作為策略而非風險。
將AI寫入監管程序。FINRA對監管程序的具體要求——即明確列出所使用的生成工具、各類內容所經歷的審核階段、有權批准的審核人員以及所保留的記錄——是每個受監管行業可借鑑的合理模板：明確列出所使用的生成工具、各類內容所經歷的審核階段、有權批准的審核人員以及所保留的記錄。與之並行的各類框架（歐盟AI法案將於2026年8月逐步實施，科羅拉多州AI法案將於2026年2月實施，HHS OCR發佈的HIPAA與AI指導文件，NIST AI RMF中的生成式AI專項）均獎勵同一成果：一個被明確記錄並實際執行的流程。
嵌入司法管轄邏輯，因為人類無法手動路由。隨著各國AI廣告法規不斷增多，歐盟的披露義務與美國存在差異，大規模生產AI輔助內容的團隊無法手動逐一核對每個資產與各個市場。合規平臺的實踐方案是採用默認邏輯——規則隨資產一同流轉——並輔以自動化預檢（如禁止用語、缺失披露、缺少風險聲明）來處理機械層面問題，從而讓人工審核者將精力集中在隱含聲明的判斷上，而非拼寫錯誤。
將誠實標註視為立場，而非讓步。上述所有監管方向均指向明確披露、受監督、有記錄的合成媒體——那些清晰標註AI內容並置於顯眼位置的人類責任品牌，正與監管趨勢保持一致，而非與其賽跑。在信任即產品類別的領域，這並非合規成本，而是核心論點。
對數據的謹慎態度。上述監管事實——第50條文本及其日期、FINRA的通告、FDA的公告——均源自原始或官方來源；而採用率統計數據和部分執法數量則來自調查與行業彙總，其方法論各不相同，州法執行數據為分析師預測。該領域的監管立場每季度更新。請核實任何規則的現行文本，以及您擬引用的任何數據，均應以原始來源為準——並請勿將本文內容視為法律建議。
關鍵要點
- 2026年是拐點之年，因為兩條曲線交叉：生成式AI的採用率（佔營銷活動的24%，預計達56%；80%以上的醫療組織已部署）與監管檢測能力——FDA在200多封信函中的行動是其近25年來最大規模的藥品廣告執法行動，部分藉助了其自身的AI工具。
- • 舊規則從未退出：FDA的誤標與平衡義務、FINRA的公平與平衡標準、SEC營銷規則義務，均完全適用於AI生成視頻，正如適用於人工製作內容——FCA明確表示，其從未制定專門針對AI的規則。
- 視覺內容即聲明：當前執法已將場景所暗示的內容——如恢復、成果、回報——與文字內容同等對待，這使得概率生成的圖像成為每種變體的審查問題。
- 新增一層披露機制：歐盟AI法案第50條（自2026年8月2日起，對提供者要求可讀機器標記，對部署者要求深度偽造披露，具有域外效力）、紐約州合成表演者法、預計年底前10至15個州將出臺類似法規，以及FTC的雙重披露立場。
- SEC在兩個方向上執法——未披露AI使用情況，以及‘AI漂白’（AI不存在卻聲稱使用AI）的虛假陳述——其2025年12月的風險警示，正是針對政策文本與實際操作之間的差距。
- 合規流程有四道閘門：鎖定聲明的腳本與審議委員會、對每種視覺變體進行聲明審查、在資產中嵌入按市場邏輯構建的披露、以及由合格人員進行的受控發佈，且其決策需被記錄。
- Lifewood的實踐表明，合規形態早於法規強制要求：其27部影片全部公開標註為AIGC，採用雙重層級人工審核並保留拒絕權與決策記錄——這正是監管機構如今所期待的審計軌跡。
- 展望未來：在書面監督程序中明確列出AI工具名稱，自動化機械層面檢查，使人類專注於對隱含聲明的判斷，並將誠實標註視為在信任驅動類別的核心戰略。
- 本文所引用的監管事實基於原始資料；採用率與執法數量為報告數據。
- 規則每季度更新——請核實其原始文本，並請勿將本文內容視為法律建議。
資料與進一步閱讀
- - 歐洲聯盟，AI法案第50條（官方文本），關於提供者對合成內容的標記要求及部署者對深度偽造的披露義務
- - 歐盟AI法案探索者，"歐盟AI法案的透明度規則：第50條實用指南"，涵蓋適用範圍、深度偽造定義及提供者/部署者劃分
- - 歐洲委員會，"AI系統透明度規則快速概覽"，關於標籤義務和輔助編輯豁免條款
- - Stensul，"2026年AI內容合規：FTC、FDA、SEC與歐盟AI法案"，關於FDA的200多封信函浪潮、FTC的AI執法部門及雙重披露立場、紐約法律、州法預測以及SEC的AI洗牌行動
- - XDS，"AI生成的製藥內容：FDA合規指南"，報告麥肯錫醫療領域生成式AI調查、FDA2025年9月公告以及ProPharma的範圍分析
- - Intercepta，"您生成的營銷內容早已受到監管"，關於FINRA2026年度監管報告、3至15倍範圍擴展、CMO調查採納數據以及FCA立場
- - Metacto，"監管行業中的AI代理合規（2026）"，關於FINRA監管通知24-09、歐盟AI法案分階段實施時間表、科羅拉多州AI法案以及HHS OCR的HIPAA AI指導
- - Hailuo，"受監管廣告中AI視覺效果合規指南"，關於在生成視覺內容中適用暗示性主張原則及臨床環境風險
- - Aprimo，"AI營銷合規：新時代內容治理"，關於基於風險的審批流程、審計軌跡和自動化合規檢查
- - Lifewood，AIGC電影庫及雙層人工參與閉環審查方法論