合成语音生成带来了一些伦理方面的担忧，主要围绕着同意、滥用和透明度。这项技术仅需少量数据即可复制一个人的声音，从而带来了冒充或未经授权使用的风险。例如，开发者可能在未经说话者明确许可的情况下，使用公开可用的音频片段（如播客或社交媒体帖子）来训练模型。这侵犯了隐私，可能导致合成语音被用于诈骗、虚假信息传播或深度伪造内容。即使出于善意，缺乏明确的同意获取和验证指南也会造成法律和道德上的灰色地带。
另一个问题是可能加剧有害偏见或排斥代表性不足的群体。语音合成模型通常依赖大型数据集，这些数据集可能在口音、方言或语言方面缺乏多样性。例如，主要通过英语语音训练的系统对于带有地方口音的用户或非英语使用者来说性能可能较差，这会加剧现有的不平等现象。开发者还必须考虑合成语音如何可能固化刻板印象——例如，在未经用户选择的情况下，为客服机器人指定性别化声音（如“女性”声音）。如果不对这些选择进行审查，它们会将社会偏见嵌入技术中，影响用户信任和可访问性。
最后，合成语音对问责框架提出了挑战。如果生成的语音被恶意使用（例如，传播虚假政治信息），则不清楚谁应负责：是开发者、托管模型的平台，还是最终用户。关于诽谤或欺诈的现有法律可能无法充分解决人工智能生成的内容。此外，合成语音可能会扰乱创意产业——例如，复制名人语音用于未经授权的广告。像为人工智能生成的音频添加水印或制定严格的使用政策等解决方案可以降低风险，但实施情况并不一致。开发者必须在创新与保障措施之间取得平衡，以防止损害，并强调语音创建和部署方式的透明度。