W dynamicznie rozwijającym się świecie sztucznej inteligencji, Sora 2 firmy OpenAI stała się przełomowym narzędziem do generowania filmów. Ten zaawansowany model, wydany 30 września 2025 roku, bazuje na swoim poprzedniku, obiecując bardziej precyzyjne, realistyczne i kontrolowane generowanie wideo. Teraz poznamy zasady moderacji treści Sora 2, które są niezwykle istotne dla naszego wskaźnika sukcesu i metody prób i błędów w generowaniu filmów.
Interfejs API Comet obecnie integruje Sora-2-pro, który może generować filmy o długości do 25 sekund. Zazwyczaj Sora 2 Pro jest dostępna tylko dla użytkowników z miesięczną subskrypcją ChatGPT Pro (200 USD), ale dzięki CometAPI można z niej korzystać bez konieczności płacenia wysokiej opłaty abonamentowej.
Czym jest Sora 2 i jakie ma funkcje?
W swojej istocie Sora 2 wyróżnia się generowaniem filmów o wysokiej jakości, ściśle odpowiadających monitom użytkownika. Do kluczowych funkcji należą ulepszone symulacje fizyczne, takie jak realistyczna dynamika płynów, interakcje obiektów i efekty środowiskowe. Użytkownicy mogą na przykład zmusić model do tworzenia scen obejmujących złożone ruchy, takie jak fale rozbijające się o brzeg lub obiekty odbijające się z realistycznym pędem. Ta kontrola obejmuje edycję istniejących filmów, remiksowanie treści i dodawanie podobizn użytkowników za ich zgodą.
Od listopada 2025 r. aplikacja jest dostępna w takich regionach jak USA, Kanada, Japonia i Korea, a w planach jest jej dalsze wdrożenie na całym świecie.
Najważniejsze zakazy:
- Treści o charakterze seksualnym i osoby nieletniePornografia i wszelkie treści seksualne z udziałem nieletnich są surowo zabronione. Treści seksualne z udziałem osób dorosłych za ich zgodą są ściśle regulowane i często blokowane w niektórych kontekstach renderowania.
- Nieautoryzowane wykorzystanie wizerunków prawdziwych osób: Generowanie fotorealistycznych filmów przedstawiających prawdziwą osobę robiącą lub mówiącą rzeczy, których nie zrobiła, jest zabronione, chyba że osoba ta wyraziła na to zgodę lub jest reprezentowana przez dozwoloną politykę dotyczącą osób publicznych, a wszelkie wymagane weryfikacje/kontrole zostały spełnione. Przepływy pracy Cameo obejmują funkcje zgody i weryfikacji tożsamości w aplikacji Sora.
- Postacie i dzieła chronione prawem autorskim bez pozwolenia:Utwory, które powielają chronione postacie lub wyraźnie imitują chronione prawem autorskim style artystyczne, są niedozwolone lub podlegają procesowi rezygnacji; kwestia ta stała się punktem zapalnym w Japonii i Hollywood.
- Treści niedozwolone i instrukcje dotyczące niewłaściwego postępowania:Filmy instruktażowe lub demonstrujące czyny przestępcze (budowa z użyciem materiałów wybuchowych, brutalne przestępstwa) są blokowane.
- Nienawiść, nękanie i brutalny ekstremizm:Treści propagujące przemoc lub ideologie nienawiści są filtrowane.
- Dezinformacja medyczna, prawna i finansowa o wysokim ryzyku:Treści, które mogą wyrządzić krzywdę poprzez udzielanie nieprawdziwych porad zagrażających życiu, są również ograniczane za pomocą zasad i ostrzeżeń systemowych.
Ponieważ Sora 2 jest multimodalna, zasady te dotyczą nie tylko komunikatów tekstowych, ale także wyników dźwiękowych i wizualnych. Przykładowo komunikat może wyglądać niegroźnie w tekście, ale wygenerować sekwencję klatek naruszającą zasady dotyczące obrazów. Takie dalsze naruszenia również podlegają karze.
Jakie środki kontroli stosuje się w przypadku problemów wysokiego ryzyka?
Jakie środki programowe i produktowe są stosowane?
OpenAI stosuje zarówno kontrole techniczne, jak i produktowe, aby sprostać kategoriom wysokiego ryzyka. Główne zgłoszone i udokumentowane środki obejmują:
Kontrole techniczne
- Klasyfikatory multimodalne Przeszkoleni w zakresie tekstu, ramek graficznych i dźwięku, aby identyfikować przemoc, treści seksualne, symbole/język nienawiści, instrukcje samookaleczenia i niedozwolone podszywanie się. Klasyfikatory te działają na etapie wejściowym, pośrednim i wyjściowym.
- Systemy zgody/opt-in dla cameo: generowanie lub wstawianie podobizny prawdziwej osoby do klipu może wymagać wyraźnej zgody (uwierzytelnionego przepływu cameo) w celu ograniczenia przypadków podszywania się bez zgody.
- Pochodzenie i metadane (C2PA):zasoby wygenerowane w Sora 2 są oznaczane metadanymi pochodzenia, dzięki czemu odbiorcy i platformy mogą identyfikować zsyntetyzowane media i ich pochodzenie.
Kontrola produktu i moderacji
- Filtry przed uruchomieniem i w kanale informacyjnym:treści oznaczone przez klasyfikatory mogą zostać zablokowane i nie będą wyświetlane w kanale społecznościowym, obniżona ich ranga lub zostaną one przesłane do recenzji przez człowieka.
- Znaki wodne i ograniczenia dotyczące pobierania:OpenAI dodaje metadane C2PA i widoczne oznaczenia, aby ograniczyć ponowne wykorzystanie bez kontekstu i ułatwić wykrywanie przez osoby trzecie.
- Białe/czarne listy prawne i polityczne: blokady osób publicznych, ograniczenia dotyczące postaci chronionych prawem autorskim oraz ochrona wieku/zgody. OpenAI uwzględniło sugestie partnerów branżowych i agencji zajmujących się talentami, aby doprecyzować te ograniczenia po problematycznych wczesnych wynikach.
Recenzja i eskalacja przez człowieka
Moderatorzy ludzcy i kanały odwoławcze Działają w sytuacjach, gdy klasyfikatory są niepewne lub gdy zgłaszane elementy wymagają niuansowej oceny (np. satyra kontra złośliwe podszywanie się). Przegląd ludzki jest wolniejszy, ale wykorzystywany w przypadku decyzji o dużym znaczeniu.
Czym jest trójwarstwowa architektura moderacji?
Architekturę moderacji Sora 2 można postrzegać jako trzy uzupełniające się warstwy, które działają w różnych punktach procesu tworzenia: kontrole uruchamiane w momencie gotowości, kontrole uruchamiane w trakcie generowania materiału oraz kontrole uruchamiane na ramkach/transkryptach w momencie lub po wyjściu.
Warstwa 1: Filtrowanie monitów i metadanych (wstępne generowanie)
Przed uruchomieniem generowania modelu aplikacja sprawdza komunikat tekstowy, przesłane odniesienia i wybrane ustawienia pod kątem sygnałów ostrzegawczych: treści o charakterze pornograficznym, drastycznej przemocy, treści szerzących nienawiść, próśb o wygenerowanie podobizny żyjącej osoby bez zezwolenia lub nawoływań do reprodukcji znanych postaci chronionych prawem autorskim. Ta kontrola przed wysłaniem ma na celu zatrzymanie niedozwolonej treści przy pierwszej interakcji użytkownika.
Warstwa 2: Ograniczenia czasowe generacji i sterowanie modelem
Podczas generowania, wewnętrzne mechanizmy Sora 2 kierują dane wyjściowe z dala od niedozwolonej zawartości – poprzez blokowanie tokenów, próbkowanie w inny sposób lub stosowanie ograniczeń stylistycznych, które zmniejszają ryzyko generowania realistycznych podobizn lub treści o charakterze pornograficznym. Ta warstwa to egzekwowanie zasad na poziomie modelu, osadzone w sposobie, w jaki system waży i wybiera dane wyjściowe. Karta modelu i wskazówki systemowe OpenAI wskazują, że inżynieria bezpieczeństwa na poziomie modelu jest kluczowa dla projektu Sora 2.
Warstwa 3: analiza po generowaniu, znakowanie wodne i kontrola platformy
Po wyrenderowaniu klipu, automatyczne detektory skanują wygenerowany film w poszukiwaniu niedozwolonych elementów (podobizny celebrytów, postaci chronionych prawem autorskim, nagość itp.). Platforma stosuje również widoczne znaki wodne do wygenerowanych filmów i korzysta z mechanizmów kontroli na poziomie konta, takich jak weryfikacja tożsamości, flagi opt-in/opt-out dla osób publicznych oraz kolejki moderacyjne do usuwania lub zgłaszania treści. Mechanizmy te umożliwiają usuwanie treści, składanie odwołań i pomagają w śledzeniu pochodzenia.
Jak te warstwy oddziałują na siebie
Te trzy warstwy wzajemnie się uzupełniają: filtrowanie wstępne zmniejsza liczbę problematycznych zadań; sterowanie na poziomie modelu zmniejsza prawdopodobieństwo, że błąd graniczny zwróci niedozwolony wynik; a analiza końcowa wychwytuje wszystko, co przeoczy, i wiąże treść z kontem w celu egzekwowania i ewentualnej weryfikacji przez człowieka. To wielowarstwowe podejście jest powszechne we współczesnych systemach generatywnych, ponieważ żaden pojedynczy mechanizm nie jest wystarczająco niezawodny sam w sobie.
Jaka technologia stoi za „nieocenzurowaną” treścią AI?
Jak w praktyce wyglądają złośliwe i nieocenzurowane wyniki?
Kiedy ludzie mówią o „nieocenzurowanej” treści AI, zazwyczaj mają na myśli wyniki generowane przez modele lub łańcuchy narzędzi, które nie posiadają solidnej moderacji na jednym lub kilku poziomach — lub wyniki generowane w wyniku celowych prób obejścia tych poziomów. Technicznie rzecz biorąc, istnieje kilka powodów, dla których pojawiają się problematyczne treści:
- Możliwości modelu + słabe zabezpieczenia. Zaawansowane architektury generatywne (multimodalne modele oparte na transformatorach, dyfuzja ramek, neuronowa synteza dźwięku dla mowy) mogą generować wysoce realistyczne treści; jeśli klasyfikatory moderacji są nieobecne, źle skonfigurowane lub nie są multimodalne, model wygeneruje treść, do której utworzenia został poproszony. Złożoność Sora 2 (klatki wideo + zsynchronizowany dźwięk + tekst) zwiększa trudność wykrycia.
- Luki w szkoleniu lub klasyfikatorach. Żaden klasyfikator nie jest idealny. Klasyfikatory trenowane oddzielnie na tekście, obrazach lub dźwięku mogą nie korelować sygnałów w różnych modalnościach (np. nieszkodliwe klatki + szkodliwy dźwięk). Właściwości pośrednie lub pojawiające się podczas generowania mogą również generować nowe tryby awarii, niewidoczne w danych treningowych klasyfikatora.
- Wirusowość powierzchni i treści produktu. Nawet drobne błędy moderacji mogą być spotęgowane przez media społecznościowe, co może sprawić, że niewielka liczba szkodliwych klipów stanie się viralem, zanim moderatorzy zdążą zareagować. Wczesne relacje po publikacji ujawniły przykłady virali, które wywołały natychmiastową reakcję.
Jaka technologia jest wykorzystywana do generacji (wysokiego poziomu)?
- Sieci szkieletowe transformatorów multimodalnych lub architektur hybrydowych, które warunkują klatki wideo na podstawie komunikatów tekstowych (i opcjonalnie odniesień do obrazów), często w połączeniu z procesami dyfuzji lub autoregresyjną syntezą klatek w celu uzyskania spójnego ruchu.
- Synteza dźwięku neuronowego i modele mowy, aby tworzyć zsynchronizowane dialogi i pejzaże dźwiękowe. Sora 2 podkreśla natywną synchronizację dźwięku jako czynnik różnicujący.
Technologie te są narzędziami neutralnymi — ich wpływ na społeczeństwo zależy od warstwy zarządzania zbudowanej wokół nich.
Podsumowanie końcowe
Sora 2 stanowi istotny postęp w multimodalnej generatywnej sztucznej inteligencji – generując zsynchronizowany dźwięk i wysokiej jakości wideo na podstawie komunikatów tekstowych – a OpenAI odpowiedziało na to wielowarstwowym pakietem zabezpieczeń: kontrolami przed generacją, monitorowaniem w trakcie generacji oraz kontrolą po generacji (w tym metadanymi pochodzenia i ograniczeniami produktu). Niemniej jednak, wczesne doświadczenia po premierze ujawniły realne zagrożenia (pojawiające się w kanałach klipy o charakterze przemocy i rasizmu), które wzbudziły zainteresowanie prasy i oczekiwania interesariuszy, podkreślając ciągłe wyzwania związane z wdrażaniem wysoce wydajnych modeli multimedialnych na dużą skalę.
Ciekawość może skłonić ludzi do zbadania potencjału Sora 2 i próby obejścia barier (Mogę zapewnić skuteczne podpowiedzi), ale pewne zasady i etyka powinny być przestrzegane także w procesie twórczym.
Jak zacząć
CometAPI to ujednolicona platforma API, która agreguje ponad 500 modeli AI od wiodących dostawców — takich jak seria GPT firmy OpenAI, Gemini firmy Google, Claude firmy Anthropic, Midjourney, Suno i innych — w jednym, przyjaznym dla programistów interfejsie. Oferując spójne uwierzytelnianie, formatowanie żądań i obsługę odpowiedzi, CometAPI radykalnie upraszcza integrację możliwości AI z aplikacjami. Niezależnie od tego, czy tworzysz chatboty, generatory obrazów, kompozytorów muzycznych czy oparte na danych potoki analityczne, CometAPI pozwala Ci szybciej iterować, kontrolować koszty i pozostać niezależnym od dostawcy — wszystko to przy jednoczesnym korzystaniu z najnowszych przełomów w ekosystemie AI.
Deweloperzy mogą uzyskać dostęp API Sora-2-pro oraz Sora 2 API poprzez CometAPI, najnowsza wersja modelu jest zawsze aktualizowany na oficjalnej stronie internetowej. Na początek zapoznaj się z możliwościami modelu w Plac zabaw i zapoznaj się z Przewodnik po API aby uzyskać szczegółowe instrukcje. Przed uzyskaniem dostępu upewnij się, że zalogowałeś się do CometAPI i uzyskałeś klucz API. Interfejs API Comet zaoferuj cenę znacznie niższą niż oficjalna, aby ułatwić Ci integrację.
Gotowy do drogi?→ Zarejestruj się w CometAPI już dziś !
Jeśli chcesz poznać więcej wskazówek, poradników i nowości na temat sztucznej inteligencji, obserwuj nas na VK, X oraz Discord!