Hızla gelişen yapay zeka dünyasında, OpenAI'nin Sora 2'si video üretiminde çığır açan bir araç olarak ortaya çıktı. 30 Eylül 2025'te piyasaya sürülen bu gelişmiş model, önceki modelin üzerine inşa edilerek fiziksel olarak daha doğru, gerçekçi ve kontrol edilebilir video çıktıları sunuyor. Şimdi, video oluşturmadaki başarı oranımız ve deneme-yanılma oranımız için oldukça önemli olan Sora 2'nin içerik denetim kurallarını öğreneceğiz.
Kuyrukluyıldız API'si şu anda entegre oluyor Sora-2-pro, 25 saniyeye kadar uzunlukta videolar üretebilir. Normalde Sora 2 Pro, yalnızca aylık ChatGPT Pro aboneliği (200 $) olan kullanıcılar için mevcuttur, ancak CometAPI ile bu pahalı abonelik ücretini ödemeden kullanabilirsiniz.
Sora 2 nedir ve özellikleri nelerdir?
Sora 2, özünde kullanıcı isteklerine sıkı sıkıya bağlı, yüksek kaliteli videolar üretmede mükemmeldir. Temel özellikleri arasında gerçekçi akışkanlar dinamiği, nesne etkileşimleri ve çevresel etkiler gibi gelişmiş fiziksel simülasyonlar bulunur. Örneğin, kullanıcılar modele kıyıya vuran dalgalar veya gerçekçi bir ivmeyle zıplayan nesneler gibi karmaşık hareketler içeren sahneler oluşturması için komut verebilirler. Bu kontrol edilebilirlik, mevcut videoları düzenlemeye, içerikleri yeniden düzenlemeye ve kullanıcı benzerliklerini rızasıyla eklemeye kadar uzanır.
Kasım 2025 itibarıyla uygulama ABD, Kanada, Japonya ve Kore gibi bölgelerde kullanıma sunulacak ve küresel çapta daha fazla kullanıma sunulması planlanıyor.
Başlıca yasaklar:
- Cinsel içerik ve küçükler: Pornografi ve reşit olmayanları içeren her türlü cinsel içerik kesinlikle yasaktır. Rıza gösteren yetişkinleri içeren cinsel içerikler sıkı bir şekilde düzenlenir ve belirli içeriklerde sıklıkla engellenir.
- Gerçek kişilerin benzerlerinin izinsiz kullanımıGerçek bir kişinin yapmadığı şeyleri yapmasını veya söylemesini tasvir eden fotogerçekçi videolar oluşturmak, kişinin rızası olmadığı veya izin verilen bir kamu figürü politikası tarafından temsil edilmediği ve gerekli doğrulama/kontrollerin karşılanmadığı sürece sınırlıdır. Cameo iş akışları, Sora uygulamasında rıza ve kimlik doğrulama özelliklerini içerir.
- Telif hakkıyla korunan karakterler ve izinsiz eserler: Korunan karakterleri kopyalayan veya telif hakkıyla korunan sanat stillerini açıkça taklit eden çıktılar yasaklanıyor veya devre dışı bırakma süreçlerine tabi tutuluyor; bu durum Japonya ve Hollywood'da bir tartışma konusu haline geldi.
- Yasadışı içerik ve yanlış yapma talimatları: Suç eylemlerini (patlayıcı inşaat, şiddet içeren suistimal) öğreten veya gösteren videolar engellenmektedir.
- Nefret, taciz ve şiddet içeren aşırılık: Şiddeti veya nefret söylemlerini teşvik eden içerikler filtrelenmektedir.
- Tıbbi, hukuki, finansal yüksek riskli yanlış bilgiler:Hayata ilişkin yanlış tavsiyeler vererek zarara yol açabilecek içerikler de politika ve sistem uyarıları aracılığıyla kısıtlanmaktadır.
Sora 2 çok modlu olduğundan, politika yalnızca metin istemlerine değil aynı zamanda ses ve görsel çıktılarına da uygulanır; örneğin, bir istem metinde zararsız görünebilir ancak görüntü politikasını ihlal eden bir dizi çerçeve üretebilir; bu alt akış ihlalleri de işlem gerektirir.
Yüksek riskli konularda hangi kontrol önlemleri kullanılıyor?
Hangi programatik ve ürün ölçümleri uygulanıyor?
OpenAI, yüksek riskli kategorileri ele almak için hem teknik hem de ürün kontrolleri uygular. Raporlanan ve belgelenen başlıca önlemler şunlardır:
Teknik kontroller
- Çok modlu sınıflandırıcılar Şiddet, cinsel içerik, nefret dolu semboller/dil, kendine zarar verme talimatları ve izin verilmeyen taklitleri tespit etmek için metin, resim çerçeveleri ve ses üzerinde eğitilmiştir. Bu sınıflandırıcılar, girdi, ara ve çıktı aşamalarında çalışır.
- Kamera hücreleri için onay/katılım sistemleri: Gerçek bir kişinin benzerliğini bir klibe eklemek veya oluşturmak, rızaya dayanmayan taklitleri azaltmak için açık bir onay (kimlik doğrulaması yapılmış kamera hücresi akışı) gerektirebilir.
- Menşei ve meta veriler (C2PA): Sora 2'de oluşturulan varlıklar, alt akış izleyicilerinin ve platformların sentezlenen medyayı ve kökenini belirleyebilmesi için köken meta verileriyle etiketlenir.
Ürün ve moderasyon kontrolleri
- Lansman öncesi ve besleme içi filtreler: Sınıflandırıcılar tarafından işaretlenen içeriklerin sosyal akışta görünmesi engellenebilir, seviyesi düşürülebilir veya insan incelemesine gönderilebilir.
- Filigranlar ve indirilebilir kısıtlamalar: OpenAI, bağlam olmadan yeniden kullanımı azaltmak ve üçüncü taraflarca tespit edilmesini kolaylaştırmak için C2PA meta verileri ve görünür işaretler ekler.
- Yasal ve politika beyaz listeleri/kara listeleri: Kamuoyuna mal olmuş kişilerin engellenmesi, telif hakkıyla korunan karakter sınırlamaları ve yaş/rıza korumaları. OpenAI, sorunlu ilk çıktıların ardından bu kısıtlamaları iyileştirmek için sektör ortaklarından ve yetenek ajanslarından görüş aldı.
İnsan incelemesi ve yükseltme
İnsan moderatörler ve itiraz kanalları Sınıflandırıcıların belirsiz olduğu veya raporlanan öğelerin ayrıntılı bir yargı gerektirdiği durumlarda (örneğin, hiciv veya kötü niyetli taklit) çalışır. İnsan incelemesi daha yavaştır ancak yüksek etkili kararlar için kullanılır.
Üç Katmanlı Moderasyon Mimarisi Nedir?
Sora 2'nin moderasyon mimarisi, oluşturma hattının farklı noktalarında çalışan üç tamamlayıcı katman olarak düşünülebilir: istem anında çalışan kontroller, materyal oluşturma sırasında çalışan kontroller ve çıktı sırasında veya sonrasında çerçeveler/transkriptler üzerinde çalışan kontroller.
Katman 1: İstem ve meta veri filtreleme (ön üretim)
Herhangi bir model oluşturma işlemi başlamadan önce, uygulama metin istemini, yüklenen referansları ve seçili ön ayarları kırmızı bayraklar açısından inceler: açık cinsel içerik, şiddet içeren görseller, nefret içerikleri, adı geçen yaşayan bir kişinin benzerliğini izinsiz oluşturma talepleri veya telif hakkıyla korunan bilinen karakterleri çoğaltma çağrıları. Bu ön gönderim kontrolü, izin verilmeyen içeriğin en erken kullanıcı etkileşiminde durdurulmasını amaçlar.
Katman 2: Nesil-zaman kısıtlamaları ve model yönlendirmesi
Üretim sırasında, Sora 2'nin dahili mekanizmaları çıktıları izin verilmeyen içerikten uzaklaştırır; bunu ya belirteçleri bastırarak, farklı örnekleme yaparak ya da gerçekçi benzerlikler veya açık materyal üretme olasılığını azaltan stil kısıtlamaları uygulayarak yapar. Bu katman, sistemin çıktıları nasıl ağırlıklandırıp seçtiğine yerleştirilmiş model düzeyinde politika uygulamasıdır. OpenAI'nin model kartı ve sistem kılavuzu, model düzeyinde güvenlik mühendisliğinin Sora 2 tasarımının temelini oluşturduğunu göstermektedir.
Katman 3: Nesil sonrası analiz, filigranlama ve platform kontrolleri
Bir klip işlendikten sonra, otomatik dedektörler üretilen videoyu izin verilmeyen öğeler (ünlü benzerlikleri, telif hakkıyla korunan karakterler, çıplaklık vb.) açısından tarar. Platform ayrıca, oluşturulan videolara görünür filigranlar uygular ve kimlik doğrulama, kamuya mal olmuş kişiler için katılım/kabulden çıkma işaretlemeleri ve içeriği kaldırmak veya işaretlemek için moderasyon kuyrukları gibi hesap düzeyinde kontroller kullanır. Bu önlemler, içeriğin kaldırılmasını sağlar, itirazları destekler ve menşe takibine yardımcı olur.
Bu katmanlar nasıl etkileşime giriyor?
Üç katman birbirini tamamlar: ön filtreleme, sorunlu işlerin sayısını azaltır; model düzeyinde yönlendirme, sınırda bir uyarının izin verilmeyen bir sonuç üretme olasılığını azaltır; ve son analiz, gözden kaçan her şeyi yakalar ve içeriği, yaptırım ve olası insan incelemesi için bir hesaba bağlar. Bu çok katmanlı yaklaşım, modern üretken sistemlerde yaygındır çünkü hiçbir mekanizma tek başına yeterince güvenilir değildir.
"Sansürsüz" yapay zeka içeriğinin arkasındaki teknoloji nedir?
Kötü niyetli veya sansürsüz çıktılar pratikte nasıl ortaya çıkıyor?
"Sansürsüz" yapay zeka içeriği dendiğinde, genellikle bir veya daha fazla katmanda güçlü bir denetimden yoksun modeller veya araç zincirleri tarafından üretilen çıktılar veya bu katmanları aşmak için kasıtlı girişimlerle üretilen çıktılar kastedilir. Teknik olarak, sorunlu içeriğin ortaya çıkmasının birkaç nedeni vardır:
- Model yeteneği + zayıf bariyerler. Gelişmiş üretken mimariler (dönüştürücü tabanlı çok modlu modeller, çerçeveler için difüzyon, konuşma için sinirsel ses sentezi) oldukça gerçekçi içerikler üretebilir; moderasyon sınıflandırıcıları yoksa, yanlış yapılandırılmışsa veya çok modlu değilse, model oluşturması istenen içeriği üretecektir. Sora 2'nin karmaşıklığı (video çerçeveleri + senkronize ses + metin), tespitin zorluğunu artırır.
- Eğitim veya sınıflandırıcılarda boşluklar. Hiçbir sınıflandırıcı mükemmel değildir. Metin, resim veya ses üzerinde ayrı ayrı eğitilen sınıflandırıcılar, sinyaller arasında (örneğin, zararsız çerçeveler + zararlı ses) ilişki kurmada başarısız olabilir. Üretim sırasında ortaya çıkan ara veya ortaya çıkan özellikler, sınıflandırıcı eğitim verilerinde görülmeyen yeni hata modları da üretebilir.
- Ürün yüzeyi ve içeriğinin viralliği. Sosyal medya paylaşımları, mütevazı moderasyon başarısızlıklarını bile daha da kötüleştirebilir ve bu da insan moderatörler harekete geçmeden önce az sayıda zararlı klibin viral olmasına neden olabilir. Lansman sonrası erken dönemde yapılan haberler, anında incelemeye tabi tutulan viral örnekler gösterdi.
Üretimde hangi teknoloji kullanılıyor (yüksek seviye)?
- Çok modlu trafo omurgaları veya video karelerini metin istemlerine (ve isteğe bağlı olarak görüntü referanslarına) göre koşullandıran hibrit mimariler, genellikle tutarlı hareket için difüzyon süreçleri veya otoregresif kare senteziyle birleştirilir.
- Nöral ses sentezi ve senkronize diyalog ve ses manzaraları üretmek için konuşma modelleri. Sora 2, farklılaştırıcı olarak yerel ses senkronizasyonunu öne çıkarır.
Bu teknolojiler tarafsız araçlardır; toplumsal etkileri etraflarında inşa edilen yönetişim katmanına bağlıdır.
Kapanış özeti
Sora 2, metin komutlarından senkronize ses ve yüksek kaliteli video üreterek çok modlu üretken yapay zekada önemli bir ilerlemeyi temsil ediyor ve OpenAI, çok katmanlı bir güvenlik paketiyle buna yanıt verdi: üretim öncesi kontroller, üretim içi izleme ve üretim sonrası kontroller (menşe meta verileri ve ürün kısıtlamaları dahil). Bununla birlikte, lansman sonrası erken deneyim, basının dikkatini çeken ve paydaşların taleplerini karşılayan gerçek dünya zararlarını (akışlarda şiddet ve ırkçı kliplerin görünmesi) ortaya koydu ve bu da yüksek kapasiteli multimedya modellerini büyük ölçekte dağıtmanın sürekli zorluklarını vurguladı.
Merak, insanları Sora 2'nin potansiyelini keşfetmeye ve engelleri aşmaya yöneltebilir (Başarılı istemler sağlayabilirim), ancak yaratıcı süreçte belirli bir temel çizginin ve etiğin de korunması gerekir.
Başlamak
CometAPI, OpenAI'nin GPT serisi, Google'ın Gemini, Anthropic'in Claude, Midjourney, Suno ve daha fazlası gibi önde gelen sağlayıcılardan 500'den fazla AI modelini tek bir geliştirici dostu arayüzde toplayan birleşik bir API platformudur. Tutarlı kimlik doğrulama, istek biçimlendirme ve yanıt işleme sunarak CometAPI, AI yeteneklerinin uygulamalarınıza entegrasyonunu önemli ölçüde basitleştirir. İster sohbet robotları, görüntü oluşturucular, müzik bestecileri veya veri odaklı analiz hatları oluşturuyor olun, CometAPI daha hızlı yineleme yapmanızı, maliyetleri kontrol etmenizi ve satıcıdan bağımsız kalmanızı sağlar; tüm bunları yaparken AI ekosistemindeki en son atılımlardan yararlanırsınız.
Geliştiriciler erişebilir Sora-2-pro API ve Sora 2 API CometAPI aracılığıyla, en son model versiyonu Resmi web sitesi aracılığıyla sürekli güncellenmektedir. Başlamak için, modelin yeteneklerini keşfedin. Oyun Alanı ve danışın API kılavuzu Ayrıntılı talimatlar için. Erişimden önce, lütfen CometAPI'ye giriş yaptığınızdan ve API anahtarını edindiğinizden emin olun. Kuyrukluyıldız API'si Entegrasyonunuza yardımcı olmak için resmi fiyattan çok daha düşük bir fiyat teklif ediyoruz.
Gitmeye hazır mısınız?→ Bugün CometAPI'ye kaydolun !
Yapay zeka hakkında daha fazla ipucu, kılavuz ve haber öğrenmek istiyorsanız bizi takip edin VK, X ve Katılın!