FCC 想将 AI 机器人骚扰电话定为刑事犯罪

AI 机器人呼叫的法律框架

• 现有美国法律（TCPA）已经限制在未经明确同意的情况下使用“人工或录制”语音的自动呼叫。
• FCC 领导层提议明确将 AI 生成的语音解释为该法律中的“人工”语音，而不是制定一部新法。
• 这一解释目前还没有在法庭上得到充分检验。
• 一些评论者认为 TCPA 只规定民事责任；它本身并未定义犯罪，因此关于“将其刑事化”的标题可能具有误导性。

有效性与执法担忧

• 许多人怀疑这一举措不会实质性减少垃圾电话，尤其是在流量转向短信的情况下。
• 反复被提出的更强措施包括：强制来电身份认证、不再允许匿名来电显示，以及可追溯到源头。
• 一些人建议让运营商对其无法归因的垃圾信息承担财务责任，认为这会迅速迫使其落实 KYC 并加强互联互通限制。
• 另一些人担心国际来电：跨境执行罚款可能导致广泛屏蔽，有人会欢迎这种做法（可选），也有人认为太过激进。

现实中的垃圾骚扰体验与应对

• 许多用户不再接听陌生号码，依赖语音信箱或转录，或使用操作系统功能，如“过滤未知发送者”和来电筛选。
• 这里存在张力：忽略陌生来电更安全，但对于需要医生、照护者或紧急服务联系的人来说并不现实。
• 有些人使用类似 Google Voice 的“按键接通”IVR 来过滤机器人呼叫；也有人指出，这种方法只能在垃圾发送者适应之前有效。

政治与短信垃圾信息

• 政治竞选和某些 NGO 往往利用豁免或漏洞，尤其是在短信方面。
• 一种被描述的手法是：使用真人操作员配合一次性手机，使消息被算作“人与人之间”的通信，从而绕开自动拨号规则。
• 几位用户反映，政治短信轰炸不断，完全无视“STOP”，并不断轮换号码，似乎没有任何有效救济。

国际比较

• 多位来自欧洲的评论者（尤其是德国）表示几乎没有机器人骚扰电话，这与美国的体验形成鲜明对比。
• 讨论中的解释包括：不同的监管、语言定向，以及美国较弱的执法或企业激励；确切原因仍不清楚。

其他结构性解决方案

• 被广泛讨论的想法：由发送方付费，或按每通电话/每条消息收费，并对合法、互相回应或白名单联系人给予退款。
• 变体包括对低于小额阈值的情况自动豁免，以及对未请求联系按用户设定“费率”，以扭转垃圾信息经济。
• 另一些人认为，强健的来电显示验证以及让运营商对伪造号码承担责任，就能解决大部分问题。