I det hastigt udviklende landskab inden for kunstig intelligens er OpenAIs Sora 2 blevet et banebrydende værktøj inden for videogenerering. Denne avancerede model, der blev udgivet den 30. september 2025, bygger videre på sin forgænger og lover mere fysisk præcise, realistiske og kontrollerbare videooutput. Nu vil vi lære om Sora 2's regler for indholdsmoderering, som er ret vigtige for vores succesrate og forsøgsfrekvens i forbindelse med generering af videoer.
CometAPI integrerer i øjeblikket Sora-2-pro, som kan generere videoer på op til 25 sekunder. Normalt er Sora 2 Pro kun tilgængelig for brugere med et månedligt ChatGPT Pro-abonnement ($200), men med CometAPI kan du bruge det uden at betale det dyre abonnementsgebyr.
Hvad er Sora 2, og hvad er dets funktioner?
I sin kerne udmærker Sora 2 sig ved at generere videoer i høj kvalitet, der nøje følger brugerens instruktioner. Nøglefunktioner inkluderer forbedrede fysiske simuleringer, såsom realistisk væskedynamik, objektinteraktioner og miljøeffekter. For eksempel kan brugerne bede modellen om at skabe scener, der involverer komplekse bevægelser, som bølger, der slår mod en kyst, eller objekter, der hopper med naturtro momentum. Denne kontrollerbarhed strækker sig til redigering af eksisterende videoer, remixing af indhold og inkorporering af brugerbilleder med samtykke.
Fra november 2025 er appen tilgængelig i regioner som USA, Canada, Japan og Korea, med planer om yderligere global udrulning.
Vigtigste forbud:
- Seksuelt eksplicit indhold og mindreårigePornografi og alt seksuelt indhold, der involverer mindreårige, er strengt forbudt. Seksuelt indhold, der involverer samtykkende voksne, er strengt reguleret og blokeres ofte i visse gengivelsessammenhænge.
- Uautoriseret brug af virkelige personers afbildningerGenerering af fotorealistiske videoer, der viser en rigtig person, der gør eller siger ting, de ikke har gjort, er begrænset, medmindre personen har givet samtykke til eller er repræsenteret af en politik for tilladte offentlige personer, og alle nødvendige verifikationer/kontroller er opfyldt. Cameo-arbejdsgange inkluderer funktioner til samtykke og identitetsbekræftelse i Sora-appen.
- Ophavsretligt beskyttede figurer og værker uden tilladelseUdskrifter, der replikerer beskyttede tegn eller tydeligt imiterer ophavsretligt beskyttede grafikstile, er ikke tilladte eller underlagt fravalgsprocesser; dette er blevet et brandpunkt i Japan og Hollywood.
- Ulovligt indhold og instruktioner til forseelserVideoer, der instruerer i eller demonstrerer kriminelle handlinger (eksplosivt byggeri, voldelig forseelse), blokeres.
- Had, chikane og voldelig ekstremismeIndhold, der fremmer vold eller hadefulde ideologier, filtreres.
- Medicinsk, juridisk og økonomisk misinformation med stor indflydelseIndhold, der kan forårsage skade ved at give unøjagtige, livskritiske råd, er også begrænset gennem politik- og systemadvarsler.
Fordi Sora 2 er multimodal, gælder politikken ikke kun for tekstprompter, men også for lyd- og visuelt output – for eksempel kan en prompt se harmløs ud i tekst, men producere en sekvens af billeder, der overtræder billedpolitikken; disse overtrædelser downstream er også retslige.
Hvilke kontrolforanstaltninger anvendes ved højrisikoproblemer?
Hvilke programmatiske og produktmæssige foranstaltninger anvendes?
OpenAI anvender både tekniske og produktmæssige kontroller for at håndtere højrisikokategorier. De vigtigste rapporterede og dokumenterede foranstaltninger omfatter:
Tekniske kontroller
- Multimodale klassifikatorer trænet i tekst, billedrammer og lyd til at identificere vold, seksuelt indhold, hadefulde symboler/sprog, instruktioner om selvskade og ikke-tilladte efterligninger. Disse klassifikatorer opererer på input-, mellem- og outputstadier.
- Samtykke-/tilmeldingssystemer til gæsteoptrædenerGenerering eller indsættelse af en rigtig persons billede i et klip kan kræve eksplicit tilmelding (et autentificeret cameo-flow) for at reducere ikke-samtykke efterligning.
- **Proveniens og metadata (C2PA)**Aktiver genereret i Sora 2 er mærket med proveniensmetadata, så downstream-seere og platforme kan identificere syntetiserede medier og deres oprindelse.
Produkt- og modereringskontroller
- Pre-launch- og In-feed-filtreIndhold, der er markeret af klassifikatorer, kan blive blokeret fra at blive vist på sociale medier, degraderet eller sendt til menneskelig gennemgang.
- Vandmærker og begrænsninger for downloadbare filerOpenAI tilføjer C2PA-metadata og synlige markeringer for at reducere genbrug uden kontekst og for at hjælpe tredjeparter med at opdage det.
- Juridiske og politiske hvidlister/sortlisterBlokeringer af offentlige personer, begrænsninger af ophavsretligt beskyttede karakterer og alders-/samtykkebeskyttelse. OpenAI accepterede input fra branchepartnere og talentbureauer for at forfine disse restriktioner efter problematiske tidlige resultater.
Menneskelig gennemgang og eskalering
Menneskelige moderatorer og appelkanaler fungere hvor klassifikatorer er usikre, eller når rapporterede elementer kræver nuanceret vurdering (f.eks. satire vs. ondsindet efterligning). Menneskelig gennemgang er langsommere, men bruges til beslutninger med stor indflydelse.
Hvad er trelagsmodereringsarkitekturen?
Sora 2's modereringsarkitektur kan betragtes som tre komplementære lag, der opererer på forskellige punkter i oprettelsesprocessen: kontroller, der kører ved prompt-tidspunktet, kontroller, der kører under materialegenerering, og kontroller, der kører på frames/transskriptioner ved eller efter output.
Lag 1: Filtrering af prompter og metadata (før-generering)
Før en modelgenerering kører, inspicerer appen tekstprompten, uploadede referencer og valgte forudindstillinger for røde flag: eksplicit seksuelt indhold, grafisk vold, hadefuldt indhold, anmodninger om at generere et billede af en navngiven levende person uden tilladelse eller opfordringer til at reproducere velkendte ophavsretligt beskyttede figurer. Denne kontrol før indsendelse har til formål at stoppe ikke-tilladt indhold ved den tidligste brugerinteraktion.
Lag 2: Generationstidsbegrænsninger og modelstyring
Under generering styrer Sora 2's interne mekanismer output væk fra ikke-tilladt indhold – enten ved at undertrykke tokens, sample forskelligt eller anvende stilbegrænsninger, der reducerer chancen for at producere realistiske ligheder eller eksplicit materiale. Dette lag er håndhævelse af politikker på modelniveau, der er indlejret i, hvordan systemet vægter og vælger output. OpenAI's modelkort og systemvejledning indikerer, at sikkerhedsteknik på modelniveau er centralt for Sora 2's design.
Lag 3: Analyse efter generation, vandmærkning og platformkontroller
Efter et klip er gengivet, scanner automatiserede detektorer den producerede video for ikke-tilladte elementer (kendisbilleder, ophavsretligt beskyttede karakterer, nøgenhed osv.). Platformen anvender også synlige vandmærker på genererede videoer og bruger kontroller på kontoniveau såsom identitetsbekræftelse, tilmeldings-/frameldingsflag for offentlige personer og modereringskøer til at fjerne eller markere indhold. Disse foranstaltninger muliggør fjernelse, understøtter appeller og hjælper med at spore oprindelse.
Hvordan disse lag interagerer
De tre lag er komplementære: præfiltrering reducerer antallet af problematiske job; styring på modelniveau reducerer sandsynligheden for, at en grænsetilfælde giver et ikke-tilladt resultat; og efteranalyse fanger alt, der slipper igennem, og knytter indhold tilbage til en konto med henblik på håndhævelse og eventuel menneskelig gennemgang. Denne flerlagstilgang er almindelig i moderne generative systemer, fordi ingen enkelt mekanisme er pålidelig nok i sig selv.
Hvad er teknologien bag "ucensureret" AI-indhold?
Hvordan fremstår ondsindede eller ucensurerede output i praksis?
Når folk refererer til "ucensureret" AI-indhold, mener de typisk output produceret af modeller eller værktøjskæder, der mangler robust moderering på et eller flere lag – eller output produceret gennem bevidste forsøg på at omgå disse lag. Teknisk set er der et par grunde til, at problematisk indhold opstår:
- Modelkapacitet + svage autoværn. Avancerede generative arkitekturer (transformerbaserede multimodale modeller, diffusion til frames, neural lydsyntese til tale) kan producere meget realistisk indhold; hvis modereringsklassifikatorer mangler, er forkert konfigurerede eller ikke er multimodale, vil modellen producere det indhold, den bliver bedt om at oprette. Sora 2's kompleksitet (videoframes + synkroniseret lyd + tekst) øger vanskeligheden ved detektion.
- Mangler i træning eller klassifikatorer. Ingen klassifikator er perfekt. Klassifikatorer, der trænes separat på tekst, billeder eller lyd, kan muligvis ikke korrelere signaler på tværs af modaliteter (f.eks. uskadelige billeder + skadelig lyd). Mellemliggende eller nye egenskaber under generering kan også producere nye fejltilstande, der ikke ses i klassifikatortræningsdata.
- Produktoverflade og indholdsviralitet. Selv beskedne modereringsfejl kan forstærkes af sociale feeds, som kan få et lille antal skadelige klip til at gå viralt, før menneskelige moderatorer kan handle. Tidlig dækning efter lanceringen viste virale eksempler, der udløste øjeblikkelig opmærksomhed.
Hvilken teknologi bruges til generering (højt niveau)?
- Multimodale transformer-rygrad eller hybridarkitekturer, der betinges af videobilleder på tekstprompter (og eventuelt billedreferencer), ofte kombineret med diffusionsprocesser eller autoregressiv billedsyntese for kohærent bevægelse.
- Neural lydsyntese og talemodeller til at producere synkroniseret dialog og lydlandskaber. Sora 2 fremhæver native lydsynkronisering som en differentiator.
Disse teknologier er neutrale værktøjer – deres samfundsmæssige effekt afhænger af det forvaltningslag, der er bygget op omkring dem.
Afsluttende opsummering
Sora 2 repræsenterer et væsentligt fremskridt inden for multimodal generativ AI — produktion af synkroniseret lyd og high-fidelity-video fra tekstprompter — og OpenAI har reageret med en flerlags sikkerhedsstak: kontrol før generation, overvågning i generation og kontrol efter generation (herunder proveniensmetadata og produktrestriktioner). Ikke desto mindre viste tidlige erfaringer efter lanceringen reelle skadevirkninger (voldelige og racistiske klip, der optrådte i feeds), som tiltrak pressens opmærksomhed og interessenters krav, hvilket understregede de vedvarende udfordringer ved at implementere yderst kapable multimediemodeller i stor skala.
Nysgerrighed kan drive folk til at udforske Sora 2's potentiale og forsøge at omgå barriererne (Jeg kan give succesfulde prompts), men en vis bundlinje og etik bør også opretholdes i den kreative proces.
Kom godt i gang
CometAPI er en samlet API-platform, der samler over 500 AI-modeller fra førende udbydere – såsom OpenAIs GPT-serie, Googles Gemini, Anthropics Claude, Midjourney, Suno og flere – i en enkelt, udviklervenlig grænseflade. Ved at tilbyde ensartet godkendelse, formatering af anmodninger og svarhåndtering forenkler CometAPI dramatisk integrationen af AI-funktioner i dine applikationer. Uanset om du bygger chatbots, billedgeneratorer, musikkomponister eller datadrevne analysepipelines, giver CometAPI dig mulighed for at iterere hurtigere, kontrollere omkostninger og forblive leverandøruafhængig – alt imens du udnytter de seneste gennembrud på tværs af AI-økosystemet.
Udviklere kan få adgang Sora-2-pro API og Sora 2 API gennem Comet API, den nyeste modelversion opdateres altid med den officielle hjemmeside. For at begynde, udforsk modellens muligheder i Legeplads og konsulter API guide for detaljerede instruktioner. Før du får adgang, skal du sørge for at være logget ind på CometAPI og have fået API-nøglen. CometAPI tilbyde en pris, der er langt lavere end den officielle pris, for at hjælpe dig med at integrere.
Klar til at gå? → Tilmeld dig CometAPI i dag !
Hvis du vil vide flere tips, guider og nyheder om AI, følg os på VK, X og Discord!