I det raskt utviklende landskapet innen kunstig intelligens har OpenAIs Sora 2 dukket opp som et banebrytende verktøy innen videogenerering. Denne avanserte modellen, som ble utgitt 30. september 2025, bygger på forgjengeren og lover mer fysisk nøyaktige, realistiske og kontrollerbare videoutganger. Nå skal vi lære om Sora 2s regler for innholdsmoderering, som er ganske viktige for suksessraten og prøving-og-feiling-raten vår når vi genererer videoer.
CometAPI integrerer for tiden Sora-2-pro, som kan generere videoer på opptil 25 sekunder. Normalt er Sora 2 Pro bare tilgjengelig for brukere med et månedlig ChatGPT Pro-abonnement ($ 200), men med CometAPI kan du bruke det uten å betale den dyre abonnementsavgiften.
Hva er Sora 2 og hva er dets funksjoner?
I kjernen utmerker Sora 2 seg ved å generere videoer med høy kvalitet som følger brukerens instruksjoner nøye. Viktige funksjoner inkluderer forbedrede fysiske simuleringer, som realistisk væskedynamikk, objektinteraksjoner og miljøeffekter. For eksempel kan brukere be modellen om å lage scener som involverer komplekse bevegelser, som bølger som slår mot en strand eller objekter som spretter med naturtro momentum. Denne kontrollerbarheten strekker seg til å redigere eksisterende videoer, remikse innhold og innlemme brukerlikheter med samtykke.
Fra november 2025 er appen tilgjengelig i regioner som USA, Canada, Japan og Korea, med planer om videre global utrulling.
Viktige forbud:
- Seksuelt eksplisitt innhold og mindreårigePornografi og alt seksuelt innhold som involverer mindreårige er strengt forbudt. Seksuelt innhold som involverer samtykkende voksne er strengt regulert og ofte blokkert i visse gjengivelseskontekster.
- Uautorisert bruk av avbildninger av virkelige personerDet er begrenset å generere fotorealistiske videoer som viser en ekte person som gjør eller sier ting de ikke gjorde, med mindre personen har samtykket til eller er representert av en policy for tillatte offentlige personer, og all nødvendig verifisering/kontroll er oppfylt. Cameo-arbeidsflyter inkluderer samtykke- og identitetsverifiseringsfunksjoner i Sora-appen.
- Opphavsrettsbeskyttede figurer og verk uten tillatelseUtdata som gjengir beskyttede tegn eller tydelig imiterer opphavsrettsbeskyttede kunststiler er ikke tillatt eller underlagt prosesser for å reservere seg mot dette. Dette har blitt et flammepunkt i Japan og Hollywood.
- Ulovlig innhold og instruksjoner for urettmessig handlingVideoer som instruerer eller demonstrerer kriminelle handlinger (eksplosiv konstruksjon, voldelig forseelse) blokkeres.
- Hat, trakassering og voldelig ekstremismeInnhold som fremmer vold eller hatefulle ideologier filtreres.
- Medisinsk, juridisk og økonomisk feilinformasjon med høy innsatsInnhold som kan forårsake skade ved å gi unøyaktige livskritiske råd er også begrenset gjennom retningslinjer og systemadvarsler.
Fordi Sora 2 er multimodal, gjelder policyen ikke bare for tekstmeldinger, men også for lyd- og visuelle utganger – for eksempel kan en melding se uskyldig ut i tekst, men produsere en sekvens av rammer som bryter med bildepolicyen. Disse bruddene nedstrøms er også tiltaksmessige.
Hvilke kontrolltiltak brukes for høyrisikoproblemer?
Hvilke programmatiske og produktmessige tiltak brukes?
OpenAI bruker både tekniske og produktmessige kontroller for å håndtere høyrisikokategorier. De viktigste tiltakene som er rapportert og dokumentert inkluderer:
Tekniske kontroller
- Multimodale klassifikatorer trent på tekst, bilderammer og lyd for å identifisere vold, seksuelt innhold, hatefulle symboler/språk, instruksjoner om selvskading og forbudte etterligninger. Disse klassifikatorene opererer på input-, intermediate- og output-stadier.
- Samtykke-/påmeldingssystemer for gjesteopptredenerGenerering eller innsetting av en ekte persons likhet i et klipp kan kreve eksplisitt samtykke (en autentisert cameo-flyt) for å redusere ikke-samtykke etterligning.
- **Proveniens og metadata (C2PA)**Ressurser generert i Sora 2 er merket med proveniensmetadata slik at nedstrøms seere og plattformer kan identifisere syntetiserte medier og deres opprinnelse.
Produkt- og modereringskontroller
- Filtre før lansering og i feedenInnhold som er flagget av klassifikatorer kan bli blokkert fra å vises i sosiale medier, degradert eller sendt til menneskelig vurdering.
- Vannmerker og nedlastbare begrensningerOpenAI legger til C2PA-metadata og synlige merker for å redusere gjenbruk uten kontekst og for å hjelpe tredjeparter med å oppdage data.
- Hvite-/svartelister for juridiske og politiske formål: blokkeringer av offentlige personer, begrensninger for opphavsrettsbeskyttede karakterer og alders-/samtykkebeskyttelse. OpenAI godtok innspill fra industripartnere og talentbyråer for å forbedre disse restriksjonene etter problematiske tidlige resultater.
Menneskelig gjennomgang og eskalering
Menneskelige moderatorer og ankekanaler operere der klassifikatorer er usikre eller når rapporterte elementer krever nyansert vurdering (f.eks. satire kontra ondsinnet etterligning). Menneskelig gjennomgang er tregere, men brukes til beslutninger med stor innvirkning.
Hva er trelagsmodereringsarkitekturen?
Sora 2s modereringsarkitektur kan betraktes som tre komplementære lag som opererer på forskjellige punkter i opprettelsesprosessen: sjekker som kjører ved prompt-tidspunktet, sjekker som kjører under materialgenerering, og sjekker som kjører på rammer/transkripsjoner ved eller etter utdata.
Lag 1: Filtrering av ledetekster og metadata (førgenerering)
Før noen modellgenerering kjører, inspiserer appen tekstmeldingen, opplastede referanser og valgte forhåndsinnstillinger for røde flagg: eksplisitt seksuelt innhold, grafisk vold, hatefullt innhold, forespørsler om å generere en navngitt levende persons likhet uten autorisasjon, eller oppfordringer om å reprodusere kjente opphavsrettsbeskyttede tegn. Denne forhåndskontrollen er ment å stoppe ikke tillatt innhold ved første brukerinteraksjon.
Lag 2: Generasjonstidsbegrensninger og modellstyring
Under generering styrer Sora 2s interne mekanismer utdata vekk fra ikke-tillatt innhold – enten ved å undertrykke tokener, sample annerledes eller bruke stilbegrensninger som reduserer sjansen for å produsere realistiske likheter eller eksplisitt materiale. Dette laget er håndheving av policyer på modellnivå som er innebygd i hvordan systemet vekter og velger utdata. OpenAIs modellkort og systemveiledning indikerer at sikkerhetsteknikk på modellnivå er kjernen i Sora 2s design.
Lag 3: Analyse etter generasjon, vannmerking og plattformkontroller
Etter at et klipp er rendret, skanner automatiserte detektorer den produserte videoen for ikke-tillatte elementer (kjendisbilder, opphavsrettsbeskyttede karakterer, nakenhet osv.). Plattformen bruker også synlige vannmerker på genererte videoer og bruker kontroller på kontonivå, som identitetsverifisering, varsling av offentlige personer om å delta/bortfalle, og modereringskøer for å fjerne eller flagge innhold. Disse tiltakene muliggjør fjerning, støtter anker og hjelper med sporing av opprinnelse.
Hvordan disse lagene samhandler
De tre lagene er komplementære: forhåndsfiltrering reduserer antallet problematiske jobber; styring på modellnivå reduserer sannsynligheten for at en grensetilfelle gir et ikke-tillatt resultat; og etteranalyse fanger opp alt som slipper gjennom og knytter innhold tilbake til en konto for håndheving og mulig menneskelig gjennomgang. Denne flerlagstilnærmingen er vanlig i moderne generative systemer fordi ingen enkelt mekanisme er pålitelig nok alene.
Hva er teknologien bak «usensurert» AI-innhold?
Hvordan fremstår ondsinnede eller usensurerte utdata i praksis?
Når folk refererer til «usensurert» AI-innhold, mener de vanligvis resultater produsert av modeller eller verktøykjeder som mangler robust moderering på ett eller flere lag – eller resultater produsert gjennom bevisste forsøk på å omgå disse lagene. Teknisk sett er det noen grunner til at problematisk innhold dukker opp:
- Modellkapasitet + svake rekkverk. Avanserte generative arkitekturer (transformatorbaserte multimodale modeller, diffusjon for rammer, nevral lydsyntese for tale) kan produsere svært realistisk innhold. Hvis modereringsklassifikatorer mangler, er feilkonfigurerte eller ikke er multimodale, vil modellen produsere innholdet den blir bedt om å lage. Sora 2s kompleksitet (videorammer + synkronisert lyd + tekst) øker vanskelighetsgraden med deteksjon.
- Manglende opplæring eller klassifikatorer. Ingen klassifikator er perfekt. Klassifikatorer som er trent separat på tekst, bilder eller lyd, klarer kanskje ikke å korrelere signaler på tvers av modaliteter (f.eks. uskyldige rammer + skadelig lyd). Mellomliggende eller fremvoksende egenskaper under generering kan også produsere nye feilmoduser som ikke sees i klassifikatortreningsdata.
- Produktoverflate og innholdsviralitet. Selv beskjedne modereringsfeil kan forsterkes av sosiale medier, som kan føre til at et lite antall skadelige klipp går viralt før menneskelige moderatorer kan handle. Tidlig dekning etter lanseringen viste virale eksempler som utløste umiddelbar gransking.
Hvilken teknologi brukes til generering (høyt nivå)?
- Multimodale transformatorryggnett eller hybridarkitekturer som betinger videobilder på tekstprompter (og eventuelt bildereferanser), ofte kombinert med diffusjonsprosesser eller autoregressiv bildesyntese for koherent bevegelse.
- Nevral lydsyntese og talemodeller for å produsere synkronisert dialog og lydlandskap. Sora 2 fremhever innebygd lydsynkronisering som en differensierende faktor.
Disse teknologiene er nøytrale verktøy – deres samfunnsmessige effekt avhenger av styringslaget som er bygget rundt dem.
Avsluttende sammendrag
Sora 2 representerer et vesentlig fremskritt innen multimodal generativ AI – produksjon av synkronisert lyd og HD-video fra tekstmeldinger – og OpenAI har svart med en flerlags sikkerhetsstabel: kontroller før generasjon, overvåking i generasjon og kontroller etter generasjon (inkludert proveniensmetadata og produktbegrensninger). Likevel viste tidlige erfaringer etter lansering reelle skadevirkninger (voldelige og rasistiske klipp som dukket opp i feeder) som fikk pressen til å granske og interessentene måtte stille krav, noe som understreket de vedvarende utfordringene med å distribuere svært kapable multimediemodeller i stor skala.
Nysgjerrighet kan drive folk til å utforske Sora 2s potensial og prøve å omgå barrierene (Jeg kan gi vellykkede oppfordringer), men en viss bunnlinje og etikk bør også opprettholdes i den kreative prosessen.
Komme i gang
CometAPI er en enhetlig API-plattform som samler over 500 AI-modeller fra ledende leverandører – som OpenAIs GPT-serie, Googles Gemini, Anthropics Claude, Midjourney, Suno og flere – i ett enkelt, utviklervennlig grensesnitt. Ved å tilby konsistent autentisering, forespørselsformatering og svarhåndtering, forenkler CometAPI dramatisk integreringen av AI-funksjoner i applikasjonene dine. Enten du bygger chatboter, bildegeneratorer, musikkomponister eller datadrevne analysepipeliner, lar CometAPI deg iterere raskere, kontrollere kostnader og forbli leverandøruavhengig – alt samtidig som du utnytter de nyeste gjennombruddene på tvers av AI-økosystemet.
Utviklere har tilgang Sora-2-pro API og Sora 2 API gjennom Comet API, den nyeste modellversjonen er alltid oppdatert med den offisielle nettsiden. For å begynne, utforsk modellens muligheter i lekeplass og konsulter API-veiledning for detaljerte instruksjoner. Før du får tilgang, må du sørge for at du har logget inn på CometAPI og fått API-nøkkelen. CometAPI tilby en pris som er langt lavere enn den offisielle prisen for å hjelpe deg med å integrere.
Klar til å dra? → Registrer deg for CometAPI i dag !
Hvis du vil vite flere tips, guider og nyheter om AI, følg oss på VK, X og Discord!