文本到语音 (TTS) 技术中的语音克隆引发了重大的伦理问题，主要围绕同意、滥用和责任。 语音克隆的核心在于，它允许开发人员使用在音频样本上训练的算法来复制一个人的声音。 最直接的伦理问题是未经授权使用的可能性。 例如，一个人的声音可以在未经他们明确许可的情况下被克隆，以创建虚假音频内容，例如深度伪造诈骗或被操纵的政治声明。 即使获得同意，关于如何在克隆后使用声音也存在歧义——比如将配音演员的克隆声音重新用于他们未批准的项目。 法律框架通常滞后于这项技术，在执行声音肖像所有权方面留下了漏洞。
另一个关键问题是偏见和代表性。 语音克隆模型通常在大型数据集上进行训练，这些数据集可能缺乏口音、方言或语言的多样性。 这可能导致少数群体或区域性语音模式的代表性不足，从而加剧了语音应用程序中的排斥。 例如，主要在北美英语使用者上训练的 TTS 系统可能难以真实地复制印度或非洲的区域口音，从而限制了可访问性。 此外，恶意行为者可能会利用克隆的声音来冒充受信任的人物（例如，首席执行官指示员工转移资金），或者生成具有情感操纵性的内容，例如在网络钓鱼攻击中模仿家庭成员的声音。 这些风险凸显了需要严格的数据管理和保障措施来防止伤害。
最后，开发人员必须解决问责制问题。 如果克隆的声音被滥用，谁来负责？ 如果银行的语音验证系统被使用克隆音频攻破，则开发人员、部署组织或数据提供商可能面临责任。 诸如对合成声音加水印或实施访问控制（例如，需要对语音克隆工具进行多因素身份验证）之类的技术措施可以减轻风险。 但是，开发人员还需要与政策制定者合作以定义道德准则。 例如，欧盟的《人工智能法案》提出了对人工智能生成内容的透明度要求，这可能强制披露语音何时被克隆。 通过优先考虑道德设计（例如选择加入同意协议和偏见审核），开发人员可以减少伤害，同时培养对 TTS 进步的信任。