數位演員的版本化與授權可達域：真人稀缺性的新結構

Digital Performer Versioning and Licensing Reachability: A New Structure of Human Performer Scarcity

系列：《生成過剩與選擇實現論》（Generative Abundance and Selective Realization, GASR）
**篇次：**第 6 篇／共 12 篇
作者／原始研究命題： Neo.K（EveMissLab）
AI 協作整理與形式化： GPT-6
日期： 2026-10-29（Asia/Taipei）
版本： v1.0 — 正式研究原稿
研究狀態： 研究定義、法制資料對照、條件性命題與可否證實驗方案完成；本篇專項實證尚未執行（EMPIRICAL_NOT_VALIDATED）
原稿格式： UTF-8 Markdown；數學原始碼僅採用 $...$ 與 $$...$$。
法律邊界： 本文討論研究用權利模型及公開制度，不構成個案法律意見。權利範圍、勞動協約、例外、可撤回性、已完成作品與跨境利用須依實際法律、契約及時點判定。

作者： Neo.K
機構： EveMissLab／一言諾科技有限公司

摘要

生成式影像、聲音與互動世界模型可將特定真人演員的外貌、聲音與某些表演特徵，轉化為可重複運算的數位載具。這使「真人必須在場才能完成每一次表演」不再必然是所有影視製作的技術前提，但也引入兩類不同的限制：其一，已有聲譽、歷史形象與觀眾認同的真人演員，可能透過不同生命階段的數位形象形成新的授權供給；其二，能生成某項演出，不等於已取得使用該外貌、聲音、角色、作品、表演方式或互動情節的合法授權。尤其在即時互動世界中，使用者提出的動作可連續組合成事前難以逐一列舉的情節，因此傳統「同意使用這個形象」並不足以描述全部可用範圍。

本文作為《生成過剩與選擇實現論》第六篇，在第五篇「技術可達域—權利可達域—產品可用域—觀察者實現域」的基礎上，提出**數位演員版本化（digital performer versioning）與授權可達域（licensing-reachable performance domain）**的研究表示，區分真人本人、可辨識數位替身、完全虛構的合成演員，以及原有影視角色與作品的獨立權利。本文以表演請求的情境、媒介、年齡時期、聲音、身體、互動、時間、地區與權限作為共同判定變項，說明授權不能由各項孤立許可自動組合；並提出 ALLOW、DENY、REVIEW、UNKNOWN 的受控研究決策分類。對市場層面，本文區分「新人表演入口的可能收縮」「既有明星數位供給的可能擴張」「不授權真人演出的稀缺溢價」與「授權過度所造成的形象稀釋」四種相互競爭的機制，反對預設所有演員都會被淘汰、所有明星都會漲價，或數位版越多就越有商業價值。

文章對照 2025 年 SAG-AFTRA 互動媒體協議、2026 年已批准的美國影視協約、台灣民法及肖像判決、中國大陸民法典與 AI 內容標識規則、美國加州數位替身相關立法，並以文化市場的巨星經濟與社會影響研究作為市場推論的先行背景。本文提出可預先登錄的授權判定測試、觀察者版本選擇試驗，以及真人與合成供給競爭的縱向研究設計。本文尚未對真人市場進行新的實證量測，所有產業未來敘述均為有適用條件的假說。

**關鍵詞：**數位演員、數位替身、版本化、授權可達域、人格權、肖像權、聲音、真人稀缺性、巨星經濟、拒絕授權、注意力經濟、選擇排他性、互動世界、因果分支。

Abstract

AI-generated audiovisual media and interactive world systems enable new forms of simulated performance involving a recognizable human performer. Such capacity may extend the commercial availability of performers across age representations, projects, and distribution channels, but it does not erase the distinctions between technical feasibility, lawful permission, valid contractual scope, audience demand, and historically grounded performance. Consent to a digital likeness is not an unlimited license to create arbitrary narratives, interactions, dialogue, or depictions, particularly where interactive world events create novel combinations not contemplated at the point of authorization.

This sixth paper in Generative Abundance and Selective Realization develops a falsifiable framework for digital performer versioning and the licensing-reachable performance domain. It distinguishes a human performer from their digital representations, synthetic fictional performers, and separately protected source characters. A proposed authorization model evaluates whole performance requests under jurisdiction-, version-, context-, time-, and rights-specific constraints, preserving explicit denial, unresolved review, and missing-evidence states. A market framework then separates incumbent star advantage, newcomer entry barriers, digital supply dilution, and authenticity-based differentiation without presuming any one market outcome. Primary labor agreements, governmental legal sources, and established cultural-market research inform the proposed analyses. We specify controlled preference experiments and longitudinal labor-market measurements while acknowledging that neither legal compliance engines nor actor-displacement effects have been empirically validated by this paper.

1. 從經典 IP 到真人數位演員：研究對象發生了什麼變化？

1.1 前五篇留下的問題

GASR 第 1–3 篇分別討論媒介向可展開世界、世界原生動畫，以及 UFA 功能組合的擴張 [E1–E3]；第 4 篇討論品質、同質化與有限選擇的不同機制 [E4]；第 5 篇指出經典 IP 的技術可重現性與實際權利可達性不是同一回事 [E5]。

這五篇使下列問題變得尖銳：當一個世界中所需的人物、場景、動作、台詞都可能被生成時，具有特定歷史身分的真人演員，將如何被授權、分版本使用與被觀察者選擇？

與純粹虛構的作品角色相比，真人演員涉及當事人身分、肖像、聲音、人格利益、勞動契約、影視素材與多方權利，而不能用「角色 IP」一個標籤完全取代。某演員同意自己在一部新作品中以數位形式出現，也不會自動使以前演出的虛構角色、電影服裝、原配樂、製片方拍攝素材全部獲得相同授權。

1.2 本文的真正研究命題

本篇不主張「AI 一定淘汰真人」。本文要檢驗：

當數位替身使知名真人的不同時期形象可被反覆使用，並使影視供給加速擴張時，權利授權所形成的可用表演域，如何與觀察者偏好、演員歷史、入行機會和真人演出的不可替代性共同作用？

需要分別回答四件事：

技術：能否在指定條件下生成特定版本、聲音與表演？
權利：這項具體用途是否有合法使用基礎，且未超出有效同意範圍？
市場：誰因此增加、失去或轉移工作與議價能力？
選擇：觀察者為何將有限時間投入某位演員、某個時期的形象，或其真人現場演出？

任何一項成立，都不能直接推導其餘三項成立。

1.3 本篇不處理的聲稱

不推定所有真人演員將遭到大規模淘汰，或新人成為明星的機率必然降至零。
不推定數位替身完整複製當事人的藝術判斷、獨特即興能力、人格或意識。
不推定每位知名演員已授權自己的某個年齡版本。
不把正式演員數位替身、匿名合成演員、未經同意模仿真人的輸出視為同類授權。
不認為取得演員肖像授權即擁有電影角色、商標或既有拍攝素材的一切權利。
不把法律個案爭議交給模型自動作出不可上訴的最終裁判。
不將高播放量當成觀察者福利或真實偏好的充分證據。

2. 概念分類：同一外貌下可能有不同法律與創作對象

2.1 四種經常被混淆的表演來源

對象	何謂「身分」	常見權限／證據問題	本篇採用的定位
真人演員本人	自然人及其實際從事的表演	勞動、肖像、隱私、合約、報酬	真人主體與權利關係人
可辨識真人數位替身	對應某特定自然人的外貌、聲音或高擬真表演形象	有效同意、目的範圍、取得素材方式、報酬及後續限制	具來源依據的數位表演載具
完全原生的合成演員	虛構且不以特定可辨識自然人為參照的表演角色	原創內容、平台規則、對既有形象的相似風險、合約	非真人授權替身；可能有獨立作品／品牌權利
舊作中的某虛構角色	電影或動畫作品中的具體人物表達	編劇、角色、美術、片商、商標、改編與表演素材	作品 IP 對象，不等同演員本人

SAG-AFTRA 2023 年影視契約即區分依工作建立的數位替身、獨立建立的數位替身與不對應具體自然人的 synthetic performer [R1]。2026 年新影視契約繼續強化數位替身與 synthetic 的不同治理 [R3]。這是特定協約的分類，不是所有司法管轄通用的法定概念。

2.2 數位演員版本化（Digital Performer Versioning）

定義 1。 數位演員版本，是對同一可辨識演員在特定來源時期、造型、聲音、表演素材與技術模型下所形成的可辨識輸出配置。版本可受不同權利、來源和用途條件限制。

令研究用版本標識為：

v=(p,e,\nu_l,\nu_s,\nu_m,\nu_a)

其中：

$p$ ：可辨識的真人演員身分參照；
$e$ ：被描述的演員生涯或外貌時期；
$\nu_l$ ：視覺形象／外貌表示版本；
$\nu_s$ ：聲音與語音表示版本；
$\nu_m$ ：動作、表演資料或生成模型版本；
$\nu_a$ ：相關授權與來源文件的參照版本。

上述項目並不表示每種版本都已被合法製作，亦不表示它們具有獨立法律人格。 版本是研究與產製供應鏈的描述單位，不是新的權利主體。

2.3 生命歷史版本與商品版本不是同一件事

一個演員在 1990 年代與 2010 年代的公開銀幕形象，可能在面容、聲音、角色選擇和觀眾認同上有不同。未來即使技術允許製作不同年代的虛構表演載具，也不能宣稱「1990 年版本」真的擁有那個年代演員尚未獲得的經驗，或必然能重現演員另一年代的表演判斷。

必須區分：

歷史資料來源：舊電影、照片、訪談、錄音，可能受第三方著作權或合約限制；
新生成外貌：對某年代外觀的估計或設計，不等於原拍攝素材；
新生成表演：由 AI 或創作者所設計的行為，不等於當年演員真的作出該表演；
觀眾的時期偏好：受歷史影像與角色記憶影響，不等於對某項特定輸出的實際支付意願。

2.4 本文使用的假想演員案例

下文如談「某明星的青春期版本、成熟期版本與現場本人」，都屬假想的合法授權條件。即使引用知名演員的職業生命史作直觀類比，也不據此宣稱真人已經簽署任何數位替身、聲音或跨作品授權。

3. 已有制度先行處理了哪些問題？

3.1 美國 SAG-AFTRA 2023 年影視協議

SAG-AFTRA 2023 年影視協議提供數位替身的知情同意與報酬保護；不同建立方式與使用情境可能有不同條件，額外項目可能要求新的同意 [R1]。這說明數位替身的治理不只是技術上的肖像重建，也涉及特定工作與用途的談判安排。

但工會協議的效力有其契約範圍，不代表世界所有演員或所有非工會平台皆自動適用。

3.2 2025 年互動媒體協議：對未定劇情尤具關聯

SAG-AFTRA 2025 年互動媒體／遊戲協議已獲會員批准，建立數位替身的知情同意、揭露條件，以及在特定罷工情況下停止生成新材料的機制 [R2]。

工會 FAQ 明確指出，對預定使用方式需有「合理具體」的說明；涉及的資訊可包括遊戲類型、角色、對話及情境、是否含暴力或性內容、是否使用即時生成對話等。若使用超出同意時的用途描述，不能仍自動視為原先同意已涵蓋 [R2]。

對本篇而言，這代表：即時互動世界尚未發生的使用者要求，不能全部預先被一句泛化授權吞沒。 但現行協議也不等於要求每一句可預料的普通台詞都重新單獨簽約；具體範圍仍依契約與行業機制判斷。

3.3 2026 年影視協議：市場競爭受到集體協商制約

2026 年 6 月 4 日，SAG-AFTRA 會員批准新一輪 TV/Theatrical Agreements [R3, R4]。官方 FAQ 說明對數位替身與 synthetic 加強保護，包括：部分數位改動及重新配音的同意、未成年者數位替身保護、資料保管、企業轉移及罷工期間的使用；製作方對掃描演員亦須提出可說明的商業理由。針對合約適用範圍內的 synthetic 使用，製作方承諾適用通知與協商程序，並提出在相應人類角色中使用合成表演應具有「顯著額外價值」等限制 [R3]。

此處的限制是特定集體協約下的規則，不是所有 AI 合成角色使用在美國全面違法，也不是預測其執行效果已被實證。

這對經濟假說構成重要反例：即使低成本數位供給對個別演員施加授權壓力，集體談判、合約與法制仍可能改變相對報酬和替代路徑。不能假設技術成本下降就使所有製作方無限制地以數位替身取代勞動。

3.4 加州數位替身立法與死者權益

加州 2024 年通過 AB 2602 與 AB 1836；前者對表演服務契約中某些未具足夠用途說明或代理保護的數位替身條款設有效力限制，後者更新已故表演者之聲音與形象數位替身保護 [R5]。其具體例外、適用作品、起算與既有權利歸屬須再按法律文本判斷。法律保護不因演員知名或使用者同意而自動消失。

本篇並不主張「人過世後每一國都必然由家屬同意」；存續期間與權利關係人存在司法管轄差異。

3.5 美國著作權局對數位替身的制度分析

美國著作權局於 2024 年發布 AI 報告第一部分 Digital Replicas，指出未經授權生成可辨識自然人的影像或聲音，在既有權利架構間可能形成保護缺口，並提出聯邦立法建議 [R6]。

這是一份政策報告與立法建議，不能把其建議直接當成已經生效的統一聯邦數位替身法；也不能將著作權直接等同真人肖像與聲音的所有保護。

3.6 台灣的肖像與人格法益

台灣民法第 18 條涉及人格權受侵害的排除與防止，第 195 條涉及特定人格法益受重大侵害時的非財產上損害賠償 [R7]。台灣法院在具體肖像爭議中，也曾說明肖像自主利益受人格權保護，但同時須與新聞及言論自由進行個案權衡 [R8]。國家文化記憶庫的著作權／肖像 FAQ 也明確提醒：攝影作品的著作權與被拍攝者的肖像權是不同層面 [R9]。

由此不能簡化成「任何外貌相似內容都違法」或「有照片著作權就能任意生成某人的新演出」。具體合法性取決於辨識性、用途、侵害態樣、合法例外、權利來源、同意及司法認定。

3.7 中國大陸的肖像、聲音與標識制度

中國大陸《民法典》第四編人格權對肖像、姓名、聲音及許可使用設有規範；其中第 1018–1023 條涉及肖像的可辨識性、使用與許可，以及聲音準用肖像相關保護 [R10]。2025 年 9 月 1 日起施行的《人工智能生成合成內容標識辦法》對相關 AI 生成合成內容的標示及傳播提出要求 [R11]。

內容標識義務不等於內容使用權的授予：即使影片標示「AI 生成」，仍需另查肖像、作品、聲音與其他權利。反過來，某項用途即使合法，也不能因此忽略另有適用的標識要求。

3.8 既有法律與未來授權商品的區分

層次	可以確定的問題	不能直接推出
人格／肖像／聲音權利	某人可辨識形象的使用是否合法	已取得任何劇情與版本的任意使用權
著作權／影視原作	使用既有拍攝素材或角色表達是否需同意	演員的全部人格及表演自主權已被包含
勞動及工會協約	特定受規範製作與聘僱關係的同意、報酬、限制	全世界所有製作者受同一協約拘束
產業授權商品	可談判限定年齡形象、媒介、互動劇情等範圍	法律已創設固定名目的「數位版本所有權」
技術生成能力	指定模型能否產生某種表演輸出	任何情況下均合法且必然受觀眾歡迎

4. 授權可達域：從個別同意轉向完整情境判定

4.1 研究性定義

定義 2。 某個數位演員的「授權可達域」，是指在特定時間、司法管轄、有效權利與契約，以及實際使用情境下，可被允許製作、提供或執行的數位表演請求集合。

令一項候選演出請求為：

r=(v,m,g,s,a,u,z,t,j,d)

其中：

$v$ ：數位演員版本（包括時期、形象及聲音引用）；
$m$ ：媒介（電影、廣告、遊戲、即時世界、配音等）；
$g$ ：作品類型與表演上下文；
$s$ ：具體場景、台詞、角色關係和情節方向；
$a$ ：擬議動作或表演內容；
$u$ ：互動者類型與其實際操作範圍；
$z$ ：來源素材、模型、產生方式及輸出分發條件；
$t$ ：執行時點、契約有效期與修訂版本；
$j$ ：相關司法管轄與發行地域；
$d$ ：散布、轉售、留存與再使用方式。

所有變項均為研究上選擇的記錄維度；它們不是現行法律統一規定的十軸授權證書。

令 $\mathcal R_{tech}$ 為指定環境中可完成的請求， $\mathcal R_{rights}$ 為經有效權利與契約評估後有使用依據的請求， $\mathcal R_{product}$ 為符合產品規則與執行資源的請求，則可寫成：

\mathcal R_{usable}(t) = \mathcal R_{tech}(t)\cap\mathcal R_{rights}(t)\cap\mathcal R_{product}(t)

這是一個在先固定每項請求與判定上下文後使用的分析模型。現實法律可能有條件同意、例外、適用性爭議與事後抗辯，故 $\mathcal R_{rights}$ 往往不能由單一布林規則完整計算。

4.2 為何各部分都允許，組合後仍可能不允許？

假設在某個假想契約下，權利人分別准許：

在某類奇幻作品使用一個數位形象；
讓該形象與其他角色進行普通對話；
在指定產品中呈現角色競爭與衝突。

這不等於三個條件任意組合後形成的所有內容都已受准許。因為授權可能限定角色定位、對話語境、作品類型、觀眾群及後續發行模式。產生新的明示用途時，應重新比對整體請求與範圍；不能把零散的允許項目當作可交換的萬用零件。

可用條件函數表示：

\operatorname{Permit}(r\mid C_t,E_t)\in\{1,0,\bot,?\}

其中 $C_t$ 是該時點有效的契約及規則， $E_t$ 是目前可查的授權證據； $1$ 表示在研究契約下可確認准許， $0$ 為明確禁止， $\bot$ 表示尚需具權限審查者判定， $?$ 表示缺乏必要依據。它不是一個能替代法院、律師或工會程序的自動法律判決器。

4.3 建議的最低決策輸出

狀態	研究語義	對 runtime 的建議
`ALLOW`	已取得與該請求範圍一致的有效授權及規則支持	僅執行被核准的完整請求，記錄版本與依據
`DENY`	明確越界、被禁止或缺少不能豁免的必要條件	不執行；保留有限且合規的拒絕原因
`REVIEW`	契約語義、權利衝突或新情境需要授權方／法律人員核准	暫停執行並送交人工流程，不視為默示同意
`UNKNOWN`	來源、期限、權利鏈或規則證據不足	先不執行該候選，不把未知當通過

如果系統實際只能給出機率性建議，就必須以「候選分類」標記，不能以 ALLOW 冒稱已經查得真實有效的合同。

4.4 動態可達域與版本修訂

授權條件會隨契約補充、期限、地區、工會協約、權利人要求與個別裁決而改變，因此可用時間索引表示：

\mathcal R_{rights}^{(p)}(t_1)\ne\mathcal R_{rights}^{(p)}(t_2)

但這不表示任何撤回都必然對已完成且合法發行的作品產生全面溯及效力。應把「停止未來新生成」、「停止新發行」、「既有授權作品留存／重播」、「未交付資產刪除」、「模型與資料訓練後續限制」分成不同契約事件，按法律與合約處理。

4.5 複數權利來源

同一數位作品可能同時需要：

演員自身的外貌或聲音使用依據；
模型與素材提供者的權利及許可；
原作角色／劇本／商標或美術的授權；
配音、音樂、錄像／聲音片段及其他表演者的權利；
特定媒介或司法管轄的額外規範；
工會、平台或發行契約要求。

取得一個人的同意，不能洗白其他權利鏈的空缺。 對 ORDR 類互動世界，此條件還須隨新增世界分支、角色與生成素材的使用情境重新評估。

5. 版本化不只是「哪一年的臉」

5.1 外貌、聲音、表演與角色四個不同物件

假設一位演員年輕時期的外貌令人熟悉，而成熟時期具有不同銀幕形象。某個虛構觀察者要求「用早期外貌演出後期風格的角色」，其實是至少四個不同需求的組合：

對某生命階段外貌的描述與使用；
對聲音與語音特徵的描述與使用；
對表演節奏、動作和創作方式的設計；
對新作品角色與故事內容的使用。

它們的技術可行性、授權來源與觀眾認同可能不同。即使某部分風格本身不受著作權專有保護，也不代表使用可辨識的真人替身就不涉及其他權利。

5.2 版本作為市場產品的可能性

在有效授權前提下，可提出假想商品：

假想商品版本	使用者取得的範圍	主要限制
`V-Archive`	重播既有合法作品或片段	不是產生新表演的權利
`V-Performance`	某指定新作品的受控新表演	劇情、聲音、媒介與期限需依同意描述
`V-Interactive`	在指定互動世界內的新台詞與行動	動態情境、規則、上限、再次審查
`V-Brand`	指定品牌或商業廣告用途	商業代言範圍、誤導、排他約束
`V-Live`	本人現場親自演出之體驗	不等於授權數位替身，具有不同供給成本

這些都是本文研究用商品分類，不是法律已有的五張標準執照。

5.3 互動世界將放大授權邊界問題

傳統電影可以用既定劇本作為範圍判定的主要依據，但持續運行的互動世界可能在使用者介入後形成非預設的對話與事件。若作品允許不斷追加場景，單次授權的有限描述便不必然涵蓋所有後續使用。

可透過兩層安排研究：

外部授權控制：由合同與真正權利人的有效授權決定邊界；
世界內部行動控制：對所有新事件提出有型別請求、在提交前檢查權限與來源，超出時拒絕、退回替代角色或等待人工審查。

這裡的「替代角色」只能是合法創作的新角色或另有授權的角色，不能換一個名稱就暗中繼續模仿未獲同意的真人。

6. 新人出道困境與既有明星的可能優勢

6.1 既有巨星經濟不是 AI 首創

Rosen（1981）的巨星經濟研究，探討少數表演者在可觸達市場擴張時獲得高度集中報酬的結構 [R12]。Salganik、Dodds 與 Watts（2006）在人工音樂市場的實驗發現，社會影響會提高成功不平等與結果不可預測性 [R13]。

這些是重要先行研究，卻不直接預測 2027–2028 年哪位演員會成名、演員總收入將如何變化，或 AI 是否必然強化所有在位者。

6.2 新人演員的累積路徑可能被改變

傳統的一種演員生涯路徑可描述為：

\text{小角色與工作機會}\to\text{作品曝光}\to\text{觀眾認知}\to\text{更多演出機會}

如果部分低成本、重複性或背景類工作被合成表演取代，某些新人可能失去用以累積履歷、合作網絡與認知度的入口。由於成功明星的形成具有路徑依賴，這可能產生更強的在位者優勢。

但另一路徑也可能同時擴張：新人利用 AI 工具自主完成短片、建立角色、經營社群、累積觀眾，再轉入真人演出或其他創作。若新通道的進入成本下降幅度大於傳統工作減少的損失，部分新人反而可能受益。

因此必須比較機會構成與實際轉換率，而不是只數「AI 影片變多了」。

6.3 三種需要分開的數量

令一段時間內某演員群體的狀態為：

$N_{entry}$ ：有意進入市場且具可觀測作品或投遞紀錄的新人數；
$N_{work}$ ：取得實際付費工作的人數；
$N_{recognition}$ ：在預先指定樣本中達到可辨識度門檻的人數。

這三者不可互相代用。演員註冊帳號數不等於實際付費工作；新作品播放量不等於觀眾能記住表演者；總市場收入增加也不保證新人收入增加。

6.4 人類表演不能僅以外貌替代性衡量

真人現場演出可能包含：

由表演者當場做出的判斷與即興；
與其他演員、導演和現場觀眾共同形成的不可完全預製過程；
對演員本人出席及真實勞動的明示需求；
演出過程、身體風險、現場合作與可審核來源；
觀眾對某演員在特定生命時點的真實參與的偏好。

這些因素不是證明「真人作品一定比較好」，而是說觀眾可對表演來源本身賦予差異價值。表演可來源於真人、合意的數位替身、原生合成角色，也可能混合；分類須正確揭露，不以模糊標示讓使用者誤認本人曾親自演出。

7. 授權壓力、拒絕授權與市場反向稀缺

7.1 「大家都授權，你還堅持什麼？」的競爭機制

假設某製作市場已有多位知名演員提供限定數位授權。製作方若能以較低檔期協調成本取得合法可用表演，可能增加要求其他演員授權的壓力；權利人亦可能因擔心錯過演出機會而重新談判。

這是市場上的可能協商壓力，不是法律上放棄同意權的理由；也不表示尚未同意的人因此失去人格權。產業規範、工會協約、專屬演出需求與觀眾偏好可限制替代。

7.2 授權的收益與隱藏成本

某位演員 $p$ 的新增授權淨效益可概念化為：

\Delta V_p^{lic}=R_p^{lic}-C_p^{rights}-C_p^{brand}-C_p^{opportunity}-C_p^{risk}

其中 $R_p^{lic}$ 是授權相關收入， $C_p^{rights}$ 為合約管理與授權執行成本， $C_p^{brand}$ 是可能的品牌稀釋或形象風險， $C_p^{opportunity}$ 是對真人演出機會的潛在排擠成本， $C_p^{risk}$ 是風險治理與爭議成本。這些為研究會計項目，不代表現實中已知任何人的實際估值；也不能把名譽傷害任意視為可精準量化的金錢值。

數位授權可能提高總可參與作品數，也可能在市場飽和時降低每次使用的邊際價值。收益方向待測。

7.3 不授權可能形成溢價，也可能減少需求

若多數明星的數位形象容易取得，少數堅持真人親自出演的明星，可能形成可辨識的「僅限本人現場或本人實拍」定位。部分觀眾與品牌可能為此支付溢價。

但拒絕授權本身不保證溢價：如果觀眾只需要某種故事或視覺品質，且其他替代品充足，拒絕授權者也可能減少曝光與收入。相反地，已廣泛授權者亦可能藉良好的品質控制與稀缺版本政策維持高價。

本篇不給「授權者必然贏／堅持者必然贏」的排序，因為不同市場、受眾與契約可能得出相反結果。

7.4 四種競爭結果不是互斥預測

可能結果	機制	可否證的觀測
在位者強化	已知名演員利用歷史聲譽取得更高觸達與授權收入	控制其他因素後的新人轉換率、既有明星市占與授權差額
過度授權稀釋	相同臉孔供給增加，使個別演出新鮮感與稀缺性下降	曝光密度對支付意願、重訪與聲譽評估的變化
本人親演溢價	觀眾認為真人參與具有可驗證差異	盲評與知情標籤下的額外支付意願
新人替代通道擴張	AI 降低新人獨立創作及觸達成本	新創作者轉換成付費演出或忠實觀眾的實際比率

同一市場可以同時發生多種機制。例如高知名度明星的授權收入增加，同時中小演員的入門工作減少；或由新社群平台出現不依靠劇組出道的真人新星。

8. 觀察者偏好：何時想看「那位演員」而不是相似替身？

8.1 版本偏好不是單純最年輕、最清晰

受眾可能喜歡同一演員不同生涯階段所代表的角色、合作導演、影像風格與私人記憶。有些觀察者偏好某個早期形象，有些偏好成熟時期，也有人只願意觀看本人新作。

觀察者的價值來源可能包含：

具體作品品質與角色適配；
某個年代的文化與個人經驗；
對表演者長期形象與人格認知的信任；
對授權正當性、演出真實來源的偏好；
共同影迷社群所形成的歷史；
觀賞成本、價格、推薦曝光與可取得性。

本篇不把這些因素化約為一個「明星磁力」參數；需要分離量測。

8.2 與原本注意力經濟的關係

依 Neo.K 既有《時間稀缺性的永恆結構：從生命有限到選擇排他》[E6]，注意力經濟的基礎是時間及選擇排他性，而不是僅僅爭奪平台總播放量。

給定觀察者 $i$ 在期間 $t$ 對可辨識演員版本與其他作品的有效選擇集合 $\mathcal J_{it}$ ，令 $d_{ijt}$ 是在可比互斥活動中自願投入作品 $j$ 的深度注意力時間， $T_{it}$ 是可用時數：

\sum_{j\in\mathcal J_{it}}d_{ijt}\le T_{it},\qquad d_{ijt}\ge 0

即使可以同時供給一百個數位版本，觀察者仍未必願意對它們投入一百倍注意力時間。因此數位供給擴張與觀眾已實現體驗不是同一件事；平台長時間自動播放也不等於自主選擇。

8.3 一種分版本選擇模型

讓一項可供觀賞的表演選項 $j$ 包含：

x_j=(q_j,h_{ij},a_{ij},\ell_j,c_{ij},z_{ij})

其中 $q_j$ 表示作品品質向量、 $h_{ij}$ 是觀察者對此版本的歷史聯結、 $a_{ij}$ 是對真人／數位來源的偏好與信任、 $\ell_j$ 是可查授權狀態、 $c_{ij}$ 是金錢與時間成本、 $z_{ij}$ 是情境和曝光。

選擇可以建模為：

P_i(j\mid\mathcal J_{it},T_{it},H_i,\theta_i)

其中 $H_i$ 是觀察者的個人歷史， $\theta_i$ 是未必可完全識別的偏好與情境參數。此式只是研究上的條件分布；尚未估計任何係數，也不主張所有選擇都符合單一效用最大化模型。

9. 世界原生動畫中的真人授權分支

9.1 典型的新問題

在第 2 篇定義的世界原生動畫中，觀察者可以改變視角、探索場景、介入角色事件，甚至生成原片沒有的世界分支 [E2]。如果世界使用某個真人數位替身，觀察者可請求的行動集合將受到該演員當期的權利可達域限制。

例如，一個合法授權角色可以在既定劇本內演出，但觀察者要求該角色改變職業、與不同人物建立新關係、參加商業代言或產生未預期的高風險情節時，系統必須評估是否越界。世界的技術可生成性，不能自動擴張演員的已同意用途。

9.2 分支與授權版本的雙重歷史

需要同時記錄：

世界分支歷史：角色做了什麼、何時發生、在何個分支；
權利版本歷史：事件當時適用哪個同意文件與限制條款。

一個分支在時點 $t_1$ 被合法建立，不代表日後在不同地區、不同媒介或不同用途下可以無限制再發行。也不能把之後新取得的許可直接宣稱能溯及豁免所有過往未經授權利用。兩者均需按法律和契約另行判定。

9.3 受控請求流程（研究草案）

Observer world request
  -> identify actor/versions/source/work/region
  -> resolve actual rights-holder and effective license scope
  -> validate whole scene/action/context (not separate keywords only)
  -> enforce world policy and product safety constraints
  -> [ALLOW | DENY | REVIEW | UNKNOWN]
  -> authorized candidate-generation provider (ALLOW only)
  -> post-generation inspection and provenance tagging
  -> commit to specifically authorized branch, or reject
  -> audit, expiry, renewal, revision, and lawful replay policy

重要： 文字分類器判斷通過不代表法律確定授權；產出後檢查亦不替代事前取得有效同意。若合同解釋有爭議，應交由具權限的人員處理，不允許 AI 自行擴張權限。

9.4 對三個特殊風險的防護

語境累積越界：每個單步請求都似乎合理，但連續狀態轉移形成未獲同意的完整情節。須檢查整個分支的累積語義，而不只個別台詞。
聲像混合越界：有某人的聲音授權卻沒有其外貌授權，或有某個版本的肖像但缺少電影角色的改編權。輸出必須同時核查多權利來源。
來源洗白：把 AI 新表演標記成當事人實際曾出演或說過的內容。須保存 performed_by_human=false、數位生成來源、授權版本及對外揭露狀態（欄位名稱僅為提案）。

10. 受控比較與可否證實驗計畫

10.1 安全且可審核的測試資料

第一階段使用自製虛構演員、原創角色及明確自願提供的測試素材。未取得可核查授權前，不以知名真人的可辨識聲線、肖像、歷史影片或未經授權的臉部資料建立替身。若需測試「不同時期」偏好，可由同意的成年演員自行提供兩種授權造型，或使用不對應真人的純虛構角色。

法律測試若使用公開契約條款，應保存法律來源、更新日期及適用司法管轄；模擬合約只能標記為 SIMULATED_POLICY，不能當作現實合法授權的證據。

10.2 實驗 A：授權判定域的合成契約試驗

目標：檢驗系統是否能將完整情境、媒介、人物版本及多種權利約束一起處理，而非只匹配單一關鍵詞。

先由研究者建立具有已知真值的虛構條款組合，包括允許、拒絕、需要審查及缺失資訊。
建立每項請求的完整世界上下文與多步事件歷史。
比較「單步詞彙過濾」「無狀態語義分類」「有狀態分支／權利版本檢查」與「人工合約審核參考」四組。
測試年齡版本變更、媒介轉移、地區變更、期限到期、片商／真人權利分離、撤回後新生成及歷史作品播放。
對明確禁止的例子，驗收硬要求：不得被直接當成已准許；有爭議與缺漏的情況可返回 REVIEW／UNKNOWN。

結果只能證明合成契約下的分類與控制能力；不能由此宣稱已能自動正確解讀所有現實合約。

10.3 實驗 B：版本偏好與授權標籤的因果分離

採用具明確權利的自製角色／自願受測演員，保持腳本、時長、技術品質及呈現方式可比較，隨機分配以下條件：

變項	條件 1	條件 2	測試問題
表演來源	本人實際演出	本人同意的數位合成版本	來源是否影響價值？
生命時期設定	早期造型	後期造型	視覺／文化記憶如何調節選擇？
權利說明	清楚揭露同意與用途	僅給必要中性資訊	授權信任是否影響偏好？
稀缺訊號	指定場次／有限形式	普通可重複播放	稀缺是否創造溢價？

任何標籤操弄不得虛構真實個人已給予的授權，也不得以「未授權」內容實際上架作為實驗刺激。可用虛構市場情境的文字契約描述測試偏好，但必須向受試者清楚說明其虛構性。

主要觀測：品質盲評、來源知情後偏好差額、主動重訪率、真實或激勵相容的價格選擇、退出率與自願投入時間。不可把一次問卷分數當作長期演員市場報酬。

10.4 實驗 C：數位供給密度與明星版本稀釋

在合規的原創角色集下，操弄同一角色在不同作品中的出現密度，控制作品品質、曝光量、平台推薦與價格。

檢驗：

曝光密度增加是否提升辨識度；
增加至一定程度後是否出現厭倦、價格承受度下降；
歷史熟悉度是否改變這種轉折；
真正的本人表演與授權數位版是否具有不同彈性。

不能預設倒 U 型必然存在：某些受眾可能因熟悉而更喜歡，也可能一開始就拒絕數位演出。

10.5 實驗 D：新人入口與職涯變化的觀察性研究

蒐集有可追溯來源的年度／季度樣本：角色試鏡、付費工作、作品發行、片酬、經紀合約、轉入創作者模式、新人可辨識度與長期留存。比較真人拍攝、混合製作、純合成演出及不同平台。

若可取得資料，可採差異中的差異、事件研究或匹配設計；但必須明示採用 AI 的公司可能本就有不同市場條件、影視景氣變動、工會涵蓋差異以及既有演員選擇偏差。此類研究若未處理識別問題，只能得到相關性，不能宣稱 AI 已造成淘汰。

10.6 實驗 E：權利壓力與拒絕授權的博弈模擬

使用匿名、虛構的授權人與製作方進行受控市場實驗。改變可替代角色數、製作預算、產品類型、正式工會協約限制、觀眾對本人真實出演的支付意願。觀測：

擬授權報價與成交比例；
拒絕授權時的替代與流失；
有無集體協商條件下的差異；
授權收入與本人演出收入的可能互相排擠；
觀眾是否選擇原生合成角色或改看真人。

該實驗可測試機制方向，但不能直接推估真實巨星的私人契約價格。

10.7 實驗 F：多步世界分支紅隊驗收

在合成權利包與原創人物下，進行：

先允許正常情節，下一步讓請求跨越契約期限；
在允許的劇種內加入未經同意的全新商業用途；
使用有權播放舊影像的素材，提出無權生成新演出的要求；
連續多步讓場景語義累積超出單步許可；
以同名不同 license_version 嘗試造成權限混淆；
把先前生成的表演錯標成真人親自演出；
權利審查不可用時，檢驗是否 fail closed 而非默示准許。

僅測試安全可公開描述的權限邏輯；不生成真人非自願侵害內容，也不發展繞過權利審查的方法。

11. 測量指標、識別條件與停止規則

11.1 權利審查的主要失敗率

對合成契約真值資料，定義：

R_{unauth}=\frac{N_{prohibited\_requests\_executed}}{\max(1,N_{prohibited\_requests})}

預先設計的硬 Gate 對明確禁止類請求應要求 $R_{unauth}=0$ 。對 REVIEW 與 UNKNOWN，不能將高拒絕率直接視為品質成功；須另估計 false denial、人工審查負載及可用性損失。

11.2 完整權限分類的品質

建議分開報告：

明確違規請求的漏放率；
合法且已允許請求的誤拒率；
應轉人工審查卻直接許可的比例；
來源／版本混淆率；
多步越界未識別率；
每項審查平均成本及延遲；
模型信心校準與拒絕時的來源完整度。

不得只用一個整體 accuracy 掩蓋高風險漏放；也不能以固定模擬條款準確率推論真實法律正確率。

11.3 新人市場的分層指標

新人取得首次付費演出的比例；
新人由出道到達可辨識度門檻的時間；
真人實拍工作與數位授權工作的比例；
按年齡、資歷、合約性質與職務分組的收入分布；
退出、轉職與自製內容成功的比例；
既有明星的授權收入及本人演出機會變化。

僅在資料有代表性、來源可查、具有足夠期間與對照時，才談「淘汰率」或「產業分化」。

11.4 觀察者偏好的有效結果

控制作品品質後對真人／數位版的實際選擇差異；
對不同年代版本的重訪；
主動搜尋、實際投入時間與付款，而非只看曝光；
對正式同意與未說明來源的信任差異；
不同世代、媒介與觀賞情境的異質性。

必須保留「哪一版都不看」與「改選新原創作品」作為合法外部選項，否則會高估版本市場需求。

12. 條件性命題與反例

命題 1：技術可生成域大於授權可達域是可能而非必然

若某模型能執行一組動作，且其中部分不在有效同意或法律允許範圍內，則 $\mathcal R_{rights}\subsetneq\mathcal R_{tech}$ 可能成立。若所有受測用途均由有效授權涵蓋，兩者在受測域內亦可能相等。本命題不預設全體 AI 平台必然非法。

命題 2：各單項許可不必然支持任意組合

當授權範圍依情境、目的或整體作品用途決定時，單獨被允許的元素不能自動推出其合成情節已獲許可。若某契約明確准許所有特定組合，則該範圍內可成立；不能把本命題誤寫成「所有組合都必須重新簽約」。

命題 3：版本增加不保證觀眾注意力等比例增加

若同一觀察者在有限、互斥的體驗時間內面對更多數位版本，版本名目數量增加不直接推出其完成觀看時數、支付額或認同總量按相同比例增加。此命題不排除數位內容讓原本沒有服務到的受眾進入市場。

命題 4：既有明星可能取得數位授權優勢，但新人不必然全部失去機會

若既有明星具有觀眾認知與合法授權資產，又能獲得較多平台曝光，可能增加其供給觸達與收入；但如果新人成本降低、新平台提供有效發現機制，則新人可有另一條成長通道。兩者需獨立量測。

命題 5：不授權的稀缺溢價取決於需求與可驗證來源

只有當足夠觀眾願意為本人真實演出、合法性或限量性支付增量價格，且可驗證來源可信時，拒絕數位授權才可能轉成正向溢價。若市場沒有相關偏好，堅持不授權不構成自動商業勝利。

命題 6：制度安排可改變 AI 競爭的替代彈性

若某群體受到有效集體協約、權利管理與同意程序保護，其數位替代與成本結構可不同於未受相同約束的市場。2026 年 SAG-AFTRA 影視協議正提供了可研究的制度分界 [R3]；但尚不能由此推斷所有製作商的實際遵循情況。

命題 7：具有真人數位替身不要求 AI 具備意識

只要模型能在有效限制下產出類似真人的形象或動作，就構成可研究的數位替身輸出；這不推出數位替身具備原演員的主觀意識、同意能力或人格身分。法律同意與商業權利仍要由相應自然人、代表或有效機制處理。

13. 必要的反對意見與修正

13.1 「大家會慢慢接受，所以授權限制自然沒意義」

大規模採用確實可能提高市場慣例壓力，但不會自動取消合約、工會協約或人格法益。若技術更普及，範圍細分、追溯、撤回與爭議處理反而可能更重要。

13.2 「多數人只要角色漂亮，誰演不重要」

某些觀眾的確只在乎視覺與故事，這會削弱傳統真人溢價；另一些觀眾重視演員本人、演出來源與歷史。不同人群及媒介應允許相反結果。

13.3 「真人演員會演一輩子，因為可以永遠保留年輕版本」

可保存年輕外貌，不等於本人能永遠親自拍片，也不等於每次生成都具有同樣的藝術與市場價值。數位版本可能延長某些商業形象的使用期限，卻也可能排擠本人新角色與新人演出。延長商業可利用期間與人體抗老化是獨立問題。

13.4 「角色 IP 與演員肖像可以打包一次全賣」

權利清算可能透過多方契約完成，但必須證明每一來源的授權鏈。對已故演員、跨境產品、舊角色及不同媒介，通常更需要單獨核對；不應宣稱單一概念商品天然包含所有權利。

13.5 「只要 AI 做好安全分類就可以不找人審合約」

模型可協助標記類型、比對已知條款及保存來源，但模糊語義、權利衝突及適用法律的判斷，仍可能需要人類法律／合約權責者。若缺失正當授權，技術性的分類建議不能創造權利。

13.6 「既有巨星經濟理論已經說完一切」

既有巨星經濟研究是必要先行基礎，但對數位版本化、即時事件組合、授權時點以及人機共存的供給替代，仍需具體的新資料與研究設計。本文的增量在於權利可達域與版本商品的可操作比較，而非宣稱重新發明明星經濟。

14. 與主體存在域、歷史及一般化選擇的接續

第 7 篇將把重點轉向虛擬歌手與主體存在域：為何一首好歌不必然形成一個被持續選擇的虛擬藝人？需區分角色的身分歷史與作品品質，且不預設 AI 具備意識。

第 8 篇將研究觀察者如何對不同年代的演員、音樂與文化記憶產生偏好；第 9 篇回到有限時間與選擇排他性；第 10 篇研究生成供給、驗證與探索的不對稱；第 11–12 篇再將人類與 AI 均抽象為有條件的選擇系統。

所以，數位演員的問題並不是一個孤立的肖像經紀產業話題，而是 GASR 一般命題的一個具體案例：當技術上可以生成更多可觀看的版本，權限、歷史、主體辨識與有限注意力共同決定哪些版本真正成為被選擇的體驗。

15. 研究限制與倫理

本文無新的演員收入資料、授權合約樣本或市場追蹤，不能把預測當作已發生的淘汰率。
本文對 2026 年工會協議的記錄來自工會官方公開摘要與 FAQ，並非審閱所有未公開附錄或個別演員合約。
不同司法管轄對人格、肖像、聲音、死者權利、契約效力及內容標示有不同要求，不可互相直接套用。
不以真實未授權演員資料測試深偽生成能力；所有可辨識真人輸出應有適當同意與法定使用基礎。
任何市場試驗都應避免暗中使用真人肖像或以造假身份欺騙受試者；必要時提供清楚去識別、同意、退出及資料刪除機制。
研究判定域不得成為剝奪演員同意權的工具；REVIEW／UNKNOWN 在高風險情境應允許拒絕與人工審查。
不因演員身分或市場地位而推定其心理、健康、意願或私有契約內容。
本篇使用抽象經濟式子只是提出可操作變項，沒有從任何數學式推得實際市場必然價格。

16. 結論

真人演員的數位版本化，可能同時擴大既有明星的商業供給、改變製作成本、壓縮某些新人工作入口，也可能催生自主創作者通道與強調本人真實參與的新產品。它們不是同一方向的必然效果。

本篇首先區分真人、數位替身、原生合成演員及舊作角色，避免對同一張可辨識面孔作出不當的權利合併。其次提出完整表演請求及時點化授權可達域：若世界能即時生成新情節，則必須判明完整情境及其累積分支是否仍在有效授權範圍內，而非僅確認某個臉部模型技術可用。最後回到 Neo.K 原有的時間與選擇排他性框架：能供給無數年齡版本，不代表觀察者願意把有限時間分配給全部版本。

本文最小可支持的研究結論是：

數位演員使同一歷史真人的可生成表演範圍增加，但其可合法使用範圍、觀察者真正願意選擇的範圍，以及本人可提供的真實演出，仍是不同的經濟與法律對象。

本文提出的是形式化與可否證方案，並未證明明星供給將永遠集中、所有新人被淘汰或授權必然創造額外價值。所有尚未執行的專項實驗保持 EMPIRICAL_NOT_VALIDATED。

附錄 A：符號、資料物件與狀態

記號／欄位	含義	必須避免的混淆
$p$	真人演員參照	不代表數位角色具備真人權利人格
$v$	數位演員版本	不等於某年代的實際真人經驗
$r$	完整表演請求	不可只比對單一字詞
$C_t$	時點化契約／規則	不等於完整法律結論
$E_t$	可核查權利證據	不等於「已經生成」的輸出
$\mathcal R_{tech}$	技術可完成的請求集合	不等於合法或安全
$\mathcal R_{rights}$	依權利與契約可用的集合	需司法管轄與時點前提
$\mathcal R_{product}$	產品規則與預算可用集合	不等於獲當事人同意
$\mathcal R_{usable}$	上述共同限制的候選範圍	不代表觀眾會選擇
$\mathcal J_{it}$	觀察者當期有效選擇集合	不等於平台所有候選
$T_{it}$	可支配的受測互斥時間	不等於平台總播放秒數
`ALLOW`	可確認准許的研究契約結果	不代替法律最終審核
`DENY`	有明確不可執行原因	應保留合適證據
`REVIEW`	需具權限審查者核准	不等於默許
`UNKNOWN`	缺乏有效證據	不能自動等同允許
`EMPIRICAL_NOT_VALIDATED`	本文專項實證尚未執行	不能把寫完論文當完成實驗

附錄 B：最小授權請求格式（研究草案，非任何法律標準）

{
  "schema": "gasr-digital-performer-request/v0.1-proposal",
  "request_id": "synthetic-test-001",
  "subject_ref": "fictional_or_consented_performer_id",
  "version_ref": "version-young-style-a",
  "media_type": "interactive_world",
  "intended_use": "scripted_dialogue_scene",
  "scene_context_ref": "scene-123-rev-2",
  "branch_id": "branch-03",
  "territory": ["test-jurisdiction"],
  "effective_time": "simulated_time",
  "model_asset_refs": ["authorized_asset_ref"],
  "source_material_refs": [],
  "rights_evidence_refs": ["simulated-grant-v2"],
  "event_history_digest": "test_digest_only",
  "contract_status": "SIMULATED_POLICY",
  "decision": "REVIEW",
  "can_generate": false,
  "reason": "the contextual branch has not been approved"
}

本範本不對應可用於真實演員授權的正式 API，也不構成當事人同意。正式產品須在個人資料、權利人資訊、來源機密性與最小揭露之間設計更嚴格的安全及稽核政策。

附錄 C：本篇實驗預先登錄檢查表

明確定義數位替身、原生合成演員與真人本人，不用「AI 演員」統包。
使用具授權的自願成年演員或完全原創虛構測試角色。
鎖定每項素材、模型、輸出、合約及司法管轄版本。
對每個表演請求保存完整情境與分支歷史。
個別測試 ALLOW、DENY、REVIEW、UNKNOWN。
不能把零散許可組合成未獲明示涵蓋的新用途。
不將影視角色著作權視為演員肖像同意；反之亦然。
對已准許的舊作品與未准許的新生成作不同規則判定。
有明確違規要求時 fail closed；未知時不直接產生真人替身。
把法律測試與市場偏好試驗分離，不以合約分類準確率推論商業結果。
不把同一角色反覆曝光的效果誤認成演技提高或真人市場需求增加。
受試者可選擇完全不觀看，並可自由退出。
收集可識別工作市場資料前建立倫理審查與保護方案。
實驗先記錄假說、評估指標、失敗門檻與對照，後觀察結果。
保留原始資料與實驗狀態的來源及可重播證據。
正式 Markdown 以 UTF-8、單一 LaTeX delimiter 校驗後提交。

參考文獻

外部法律、集體協約與學術資料（[R#]）。 查核時點：2026-10-29。法律與契約陳述以各來源的實際適用範圍為限；工會網頁為官方契約說明而非對每個獨立製作方的法律效力判決。

[R1] SAG-AFTRA. (2023). Digital Replicas 101: 2023 TV/Theatrical Contracts. https://www.sagaftra.org/sites/default/files/sa_documents/DigitalReplicas.pdf；同網站 AI FAQ：https://www.sagaftra.org/contracts-industry-resources/contracts/2023-tvtheatrical-contracts/artificial-intelligence-resources。
[R2] SAG-AFTRA. (2025). 2025 Interactive Media (Video Game) Agreement, official FAQ and member approval. https://www.sagaftra.org/contracts-industry-resources/interactive/2025-interactive-media-video-game-agreement。
[R3] SAG-AFTRA. (2026). 2026 TV/Theatrical Contracts, official agreement overview and AI FAQ. https://www.sagaftra.org/contracts-industry-resources/contracts/2026-tvtheatrical-contracts。
[R4] SAG-AFTRA. (2026-06-04). SAG-AFTRA Members Approve 2026 TV/Theatrical Contracts Tentative Agreement. https://www.sagaftra.org/sag-aftra-members-approve-2026-tvtheatrical-contracts-tentative-agreement。
[R5] SAG-AFTRA. (2024-09-17). Gov. Newsom Signs Union-Championed A.I. Bills at SAG-AFTRA Plaza (AB 2602, AB 1836). https://www.sagaftra.org/gov-newsom-signs-union-championed-ai-bills-sag-aftra-plaza。
[R6] U.S. Copyright Office. (2024-07-31). Copyright and Artificial Intelligence, Part 1: Digital Replicas. https://www.copyright.gov/ai/；公告 https://copyright.gov/newsnet/2024/1048.html。
[R7] 中華民國法務部. 民法，第 18、195 條，現行法規資訊。https://mojlaw.moj.gov.tw/LawContent.aspx?LSID=FL001351。
[R8] 臺灣臺北地方法院. (2024-05-17). 113 年度訴字第 618 號民事判決，關於肖像權及新聞自由利益衡量。https://judgment.judicial.gov.tw/FJUD/printData.aspx?id=TPDV%2C113%2C%E8%A8%B4%2C618%2C20240517%2C1。
[R9] 文化部國家文化記憶庫. 照片有著作權，照片裡的人物有肖像權，利用照片時應如何適當的處理？ https://tcmb.culture.tw/zh-tw/FAQ/140。
[R10] 中華人民共和國《民法典》，第 990、993、1018–1023 條。國家市場監督管理總局法律文件。https://www.samr.gov.cn/zw/zfxxgk/fdzdgknr/bgt/art/2023/art_60fb3863b7364b759123a42d1df568ca.html。
[R11] 中國國家互聯網信息辦公室等. (2025-03-07，2025-09-01 施行). 人工智能生成合成內容標識辦法. https://www.cac.gov.cn/2025-03/14/c_1743654684782215.htm。
[R12] Rosen, S. (1981). The Economics of Superstars. American Economic Review, 71(5), 845–858. https://www.jstor.org/stable/1803469。
[R13] Salganik, M. J., Dodds, P. S., & Watts, D. J. (2006). Experimental study of inequality and unpredictability in an artificial cultural market. Science, 311(5762), 854–856. https://doi.org/10.1126/science.1121066。
[R14] SAG-AFTRA. (2026-03-20). Statement Regarding Val Kilmer Digital Replication. 作為已故演員數位替身的公開工會回應案例；不作作品成效或長期市場證據。https://www.sagaftra.org/sag-aftra-statement-regarding-val-kilmer-digital-replication。

EveMissLab 既有原稿與系列研究（[E#]）。 這些是研究脈絡及自有理論基礎，不等於外部獨立實證。

[E1] Neo.K / EveMissLab; GPT-6 協作整理. (2026-10-28). 從固定影像到可展開世界：生成式媒介的結構轉變. GASR 第 1／12 篇，v1.0，EMPIRICAL_NOT_VALIDATED。
[E2] Neo.K / EveMissLab; GPT-6 協作整理. (2026-10-28). 世界原生動畫：觀察者自由、世界持續性與因果分支. GASR 第 2／12 篇，v1.0，EMPIRICAL_NOT_VALIDATED。
[E3] Neo.K / EveMissLab; GPT-6 協作整理. (2026-10-29). 從內容生成到功能生成：UFA 與數位世界的組合式擴張. GASR 第 3／12 篇，v1.0，EMPIRICAL_NOT_VALIDATED。
[E4] Neo.K / EveMissLab; GPT-6 協作整理. (2026-10-29). 生成過剩後的品質競爭：新奇性、同質化與審美疲勞. GASR 第 4／12 篇，v1.0，EMPIRICAL_NOT_VALIDATED。
[E5] Neo.K / EveMissLab; GPT-6 協作整理. (2026-10-29). 經典 IP 的世界價值：歷史認同、合法性與數位世界授權. GASR 第 5／12 篇，v1.0，EMPIRICAL_NOT_VALIDATED。
[E6] Neo.K / EveMissLab. 時間稀缺性的永恆結構：從生命有限到選擇排他. 既有時間與選擇排他性理論研究原稿，注意力經濟的本體基礎。
[E7] EveMissLab. (2026-10-28). Animation-Seeded World Generation × World-Native Animation — ORDR Future Research Proposal v0.1. ORDR-Adapters/docs/future/，研究提案，非端到端產品驗證。

原稿結束。 本文是《生成過剩與選擇實現論》第 6／12 篇正式 UTF-8 Markdown 原稿。其完成、法律資料查核與格式校驗，不代表真人授權市場合約樣本、觀察者實驗、產業淘汰效應或自動化權利判定系統已經通過實證。正式研究狀態為 EMPIRICAL_NOT_VALIDATED。