No cenário da inteligência artificial em rápida evolução, o Sora 2 da OpenAI emergiu como uma ferramenta inovadora na geração de vídeos. Lançado em 30 de setembro de 2025, este modelo avançado se baseia em seu antecessor, prometendo vídeos mais precisos fisicamente, realistas e controláveis. Agora, vamos aprender sobre as regras de moderação de conteúdo do Sora 2, que são cruciais para nossa taxa de sucesso e para a redução de erros na geração de vídeos.
CometAPI integra atualmente Sora-2-pro, que pode gerar vídeos de até 25 segundos de duração. Normalmente, o Sora 2 Pro está disponível apenas para usuários com uma assinatura mensal do ChatGPT Pro (US$ 200), mas com a CometAPI, você pode usá-lo sem pagar essa cara taxa de assinatura.
O que é Sora 2 e quais são suas funcionalidades?
Em sua essência, o Sora 2 se destaca na geração de vídeos de alta fidelidade que seguem rigorosamente as instruções do usuário. Os principais recursos incluem simulações físicas aprimoradas, como dinâmica de fluidos realista, interações entre objetos e efeitos ambientais. Por exemplo, os usuários podem instruir o modelo a criar cenas com movimentos complexos, como ondas quebrando na praia ou objetos quicando com impulso realista. Essa capacidade de controle se estende à edição de vídeos existentes, à remixagem de conteúdo e à incorporação da imagem do usuário com consentimento.
A partir de novembro de 2025, o aplicativo estará disponível em regiões como EUA, Canadá, Japão e Coreia, com planos para uma expansão global.
Principais proibições:
- **Conteúdo sexualmente explícito e menores de idade.**Pornografia e qualquer conteúdo sexual envolvendo menores são estritamente proibidos. Conteúdo sexual envolvendo adultos que consentem é rigorosamente regulamentado e frequentemente bloqueado em determinados contextos de exibição.
- Uso não autorizado da imagem de pessoas reaisA geração de vídeos fotorrealistas que retratam uma pessoa real fazendo ou dizendo coisas que ela não fez é restrita, a menos que a pessoa tenha consentido ou seja representada por uma política de figura pública permitida e que todas as verificações/controles necessários sejam atendidos. Os fluxos de trabalho do Cameo incluem recursos de consentimento e verificação de identidade no aplicativo Sora.
- **Personagens e obras protegidos por direitos autorais sem permissão.**Conteúdos que reproduzem caracteres protegidos ou imitam claramente estilos artísticos protegidos por direitos autorais são proibidos ou sujeitos a processos de exclusão; isso se tornou um ponto crítico no Japão e em Hollywood.
- Conteúdo ilícito e instruções para atos ilícitosVídeos que instruem ou demonstram atos criminosos (construção com explosivos, atos violentos) são bloqueados.
- Ódio, assédio e extremismo violentoConteúdos que promovem violência ou ideologias de ódio são filtrados.
- Desinformação de alto risco nas áreas médica, jurídica e financeiraConteúdos que possam causar danos ao fornecer conselhos imprecisos sobre questões críticas de vida também são restringidos por meio de políticas e avisos do sistema.
Como o Sora 2 é multimodal, a política se aplica não apenas a comandos de texto, mas também a saídas de áudio e visuais — por exemplo, um comando pode parecer inofensivo em texto, mas produzir uma sequência de frames que viola a política de imagem; essas violações subsequentes também são passíveis de ação.
Quais medidas de controle são utilizadas para questões de alto risco?
Quais medidas programáticas e de produto são aplicadas?
A OpenAI aplica controles técnicos e de produto para lidar com categorias de alto risco. As principais medidas relatadas e documentadas incluem:
Controles técnicos
- Classificadores multimodais Treinados com base em texto, imagens e áudio, esses classificadores identificam violência, conteúdo sexual, símbolos/linguagem de ódio, instruções de automutilação e representações indevidas. Eles operam nas etapas de entrada, intermediária e de saída.
- Sistemas de consentimento/adesão para participações especiaisGerar ou inserir a imagem de uma pessoa real em um vídeo pode exigir consentimento explícito (um fluxo de participação especial autenticado) para reduzir a representação indevida de pessoas.
- **Proveniência e metadados (C2PA)**Os recursos gerados no Sora 2 são etiquetados com metadados de proveniência para que os visualizadores e plataformas subsequentes possam identificar a mídia sintetizada e sua origem.
Controles de produto e moderação
- Filtros de pré-lançamento e de alimentaçãoConteúdo sinalizado pelos classificadores pode ser bloqueado e não aparecer no feed social, ter sua visibilidade reduzida ou ser enviado para revisão humana.
- Marcas d'água e restrições de downloadA OpenAI adiciona metadados C2PA e marcas visíveis para reduzir a reutilização sem contexto e facilitar a detecção por terceiros.
- Listas brancas/listas negras legais e políticasBloqueios de figuras públicas, limitações de personagens protegidos por direitos autorais e proteções de idade/consentimento. A OpenAI aceitou contribuições de parceiros da indústria e agências de talentos para aprimorar essas restrições após resultados iniciais problemáticos.
Revisão humana e escalonamento
Moderadores humanos e canais de apelação Operam em situações onde os classificadores são incertos ou quando os itens relatados exigem julgamento criterioso (por exemplo, sátira versus personificação maliciosa). A revisão humana é mais lenta, mas utilizada para decisões de grande impacto.
O que é a arquitetura de moderação de três camadas?
A arquitetura de moderação de Sora 2 pode ser vista como três camadas complementares que operam em diferentes pontos do processo de criação: verificações executadas no momento da solicitação, verificações executadas durante a geração de materiais e verificações executadas em frames/transcrições no momento da saída ou após ela.
Camada 1: Filtragem de prompts e metadados (pré-geração)
Antes de qualquer geração de modelo ser executada, o aplicativo inspeciona o texto solicitado, as referências enviadas e as predefinições selecionadas em busca de indícios de conteúdo inadequado: conteúdo sexual explícito, violência gráfica, conteúdo de ódio, solicitações para gerar a imagem de uma pessoa viva sem autorização ou tentativas de reproduzir personagens conhecidos protegidos por direitos autorais. Essa verificação prévia ao envio tem como objetivo impedir a exibição de conteúdo não permitido logo na primeira interação do usuário.
Camada 2: Restrições de tempo de geração e direcionamento do modelo
Durante a geração, os mecanismos internos do Sora 2 direcionam as saídas para longe de conteúdo proibido — seja suprimindo tokens, realizando amostragens diferentes ou aplicando restrições de estilo que reduzem a probabilidade de produzir representações realistas ou material explícito. Essa camada é uma aplicação de política em nível de modelo incorporada à forma como o sistema pondera e seleciona as saídas. O guia do modelo e as diretrizes do sistema da OpenAI indicam que a engenharia de segurança em nível de modelo é fundamental para o design do Sora 2.
Camada 3: Análise pós-geração, marca d'água e controles da plataforma
Após a renderização de um clipe, detectores automatizados analisam o vídeo produzido em busca de elementos proibidos (imagens de celebridades, personagens protegidos por direitos autorais, nudez, etc.). A plataforma também aplica marcas d'água visíveis aos vídeos gerados e utiliza controles em nível de conta, como verificação de identidade, opções de ativação/desativação para figuras públicas e filas de moderação para remover ou sinalizar conteúdo. Essas medidas permitem a remoção do conteúdo, dão suporte a recursos e auxiliam no rastreamento da origem do mesmo.
Como essas camadas interagem
As três camadas são complementares: a pré-filtragem reduz o número de tarefas problemáticas; o direcionamento em nível de modelo reduz a probabilidade de que uma solicitação limítrofe produza um resultado não permitido; e a pós-análise detecta qualquer erro que passe despercebido e vincula o conteúdo a uma conta para aplicação de regras e possível revisão humana. Essa abordagem multicamadas é comum em sistemas generativos modernos porque nenhum mecanismo isolado é suficientemente confiável por si só.
Qual é a tecnologia por trás do conteúdo de IA "sem censura"?
Como é que as saídas maliciosas ou não censuradas se manifestam na prática?
Quando as pessoas se referem a conteúdo de IA "sem censura", geralmente estão falando de resultados produzidos por modelos ou conjuntos de ferramentas que não possuem moderação robusta em uma ou mais camadas — ou resultados produzidos por meio de tentativas deliberadas de burlar essas camadas. Tecnicamente, existem alguns motivos pelos quais conteúdo problemático aparece:
- Capacidade do modelo + salvaguardas fracas. Arquiteturas generativas avançadas (modelos multimodais baseados em Transformers, difusão para frames, síntese neural de áudio para fala) podem produzir conteúdo altamente realista; se os classificadores de moderação estiverem ausentes, mal configurados ou não forem multimodais, o modelo produzirá o conteúdo que lhe for solicitado. A complexidade do Sora 2 (frames de vídeo + áudio sincronizado + texto) aumenta a dificuldade de detecção.
- Lacunas no treinamento ou nos classificadores. Nenhum classificador é perfeito. Classificadores treinados separadamente em texto, imagens ou áudio podem falhar na correlação de sinais entre diferentes modalidades (por exemplo, quadros inócuos + áudio prejudicial). Propriedades intermediárias ou emergentes durante a geração também podem produzir novos modos de falha não observados nos dados de treinamento do classificador.
- Superfície do produto e viralidade do conteúdo. Mesmo falhas modestas na moderação podem ser amplificadas pelas redes sociais, que podem fazer com que um pequeno número de vídeos prejudiciais se tornem virais antes que os moderadores humanos possam agir. A cobertura inicial após o lançamento mostrou exemplos virais que desencadearam uma análise imediata.
Que tecnologia é usada para geração (alto nível)?
- Redes backbone de transformadores multimodais ou arquiteturas híbridas que condicionam quadros de vídeo a instruções de texto (e opcionalmente referências de imagem), frequentemente combinadas com processos de difusão ou síntese autorregressiva de quadros para movimento coerente.
- Síntese de áudio neural e modelos de fala para produzir diálogos e paisagens sonoras sincronizadas. O Sora 2 destaca a sincronização de áudio nativa como um diferencial.
Essas tecnologias são ferramentas neutras — seu efeito na sociedade depende da camada de governança construída em torno delas.
Resumo de fechamento
O Sora 2 representa um avanço significativo na IA generativa multimodal — produzindo áudio sincronizado e vídeo de alta fidelidade a partir de comandos de texto — e a OpenAI respondeu com uma estrutura de segurança multicamadas: verificações pré-geração, monitoramento durante a geração e controles pós-geração (incluindo metadados de procedência e restrições de produto). Contudo, a experiência inicial após o lançamento revelou danos reais (vídeos violentos e racistas exibidos em transmissões) que atraíram a atenção da imprensa e demandas de partes interessadas, ressaltando os desafios persistentes da implementação em larga escala de modelos multimídia altamente capazes.
A curiosidade pode levar as pessoas a explorar o potencial de Sora 2 e tentar contornar as barreiras (Posso fornecer sugestões eficazes.), mas certos limites e princípios éticos também devem ser mantidos no processo criativo.
Começando a jornada
A CometAPI é uma plataforma de API unificada que agrega mais de 500 modelos de IA de provedores líderes — como a série GPT da OpenAI, a Gemini do Google, a Claude da Anthropic, a Midjourney e a Suno, entre outros — em uma interface única e amigável ao desenvolvedor. Ao oferecer autenticação, formatação de solicitações e tratamento de respostas consistentes, a CometAPI simplifica drasticamente a integração de recursos de IA em seus aplicativos. Seja para criar chatbots, geradores de imagens, compositores musicais ou pipelines de análise baseados em dados, a CometAPI permite iterar mais rapidamente, controlar custos e permanecer independente de fornecedores — tudo isso enquanto aproveita os avanços mais recentes em todo o ecossistema de IA.
Os desenvolvedores podem acessar API Sora-2-pro e API Sora 2 através do CometAPI, a versão mais recente do modelo está sempre atualizado com o site oficial. Para começar, explore as capacidades do modelo no Playground e consulte o Guia de API para obter instruções detalhadas. Antes de acessar, certifique-se de ter feito login no CometAPI e obtido a chave da API. CometAPI oferecem um preço muito mais baixo que o preço oficial para ajudar você a se integrar.
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