在快速演进的人工智能领域，OpenAI 的 Sora 2 已成为视频生成方面的突破性工具。该高级模型于 2025 年 9 月 30 日发布，在其前代基础上构建，承诺提供更符合物理规律、更逼真、且更可控的视频输出。现在我们将学习 Sora 2 的内容审核规则，这对于我们在生成视频时的成功率和试错率非常重要。
CometAPI 目前集成了 Sora-2-pro，可生成最长 25 秒的视频。通常情况下，Sora 2 Pro 仅向拥有 ChatGPT Pro 月度订阅（$200）的用户开放，但通过 CometAPI，你无需支付昂贵的订阅费用即可使用它。
什么是 Sora 2，它有哪些功能？
Sora 2 的核心优势在于生成高度逼真、紧密贴合用户提示的高保真视频。关键功能包括改进的物理仿真，如逼真的流体动力学、物体交互与环境效果。例如，用户可以提示模型创建涉及复杂运动的场景，如海浪拍打海岸或物体以逼真动量弹跳。这种可控性还扩展到对现有视频的编辑、内容混剪，以及在取得同意的情况下加入用户肖像。
截至 2025 年 11 月，该应用可在美国、加拿大、日本和韩国等地区使用，并计划进一步全球推广。
主要禁令：
- 露骨性内容与未成年人：严格禁止色情及任何涉及未成年人的性内容。涉及成年人的性内容受到严格监管，并且在某些渲染场景下常被阻止。
- 未经授权使用真实人物肖像：生成描绘真实人物做或说他们未做之事的逼真视频受到限制，除非该人已同意，或符合允许的公众人物政策并满足所需的验证/控制。Sora 应用中的 Cameo 工作流包含同意与身份验证功能。
- 未经许可的受版权保护角色与作品：复制受保护角色或明显模仿受版权保护的艺术风格的输出被禁止或需遵循退出（opt-out）流程；这一点在日本与好莱坞引发争议。
- 非法内容与不当行为指引：演示或指导犯罪行为（爆炸物制造、暴力不法行为）的视频将被阻止。
- 仇恨、骚扰与暴力极端主义：鼓吹暴力或仇恨意识形态的内容会被过滤。
- 医疗、法律、金融等高风险误导信息：可能因提供不准确的生命攸关建议而造成伤害的内容也通过政策与系统警示受到限制。
由于 Sora 2 是多模态的，政策不仅适用于文本提示，还适用于音频与视觉输出——例如，一个看似无害的文本提示可能生成违反图像政策的帧序列；这些下游违规也属于可采取行动的范围。
针对高风险问题采取了哪些控制措施？
采用了哪些程序化与产品措施？
OpenAI 同时应用技术与产品层面的控制来应对高风险类别。公开报告与文档中的主要措施包括：
技术控制
- 多模态分类器：在文本、图像帧与音频上训练，以识别暴力、性内容、仇恨符号/语言、自残指令与不允许的冒充。这些分类器在输入、生成中间过程与输出阶段运行。
- Cameo 的同意/选择加入系统：在片段中生成或插入真实人物的肖像可能需要明确的选择加入（经认证的 cameo 流程），以降低非自愿的冒充风险。
- 来源与元数据（C2PA）：Sora 2 生成的资产会标注来源元数据，以便下游观众与平台识别合成媒体及其来源。
产品与审核控制
- 预发布与内容流内过滤：被分类器标记的内容可能被阻止出现在社交内容流中、降权，或送交人工审核。
- 水印与下载限制：OpenAI 添加 C2PA 元数据与可见标记，减少脱离语境的再利用，并帮助第三方检测。
- 法律与政策白/黑名单：公众人物屏蔽、受版权角色限制，以及年龄/同意保护。OpenAI 接受来自行业合作伙伴与经纪公司的意见，在早期问题输出后进一步优化这些限制。
人工审核与升级处理
在分类器不确定或被举报的内容需要细致判断（例如讽刺与恶意冒充的区分）时，由人工审核与申诉渠道处理。人工审核较慢，但用于影响较大的决策。
什么是“三层审核架构”？
Sora 2 的审核架构可视为在创作管线上不同节点运行的三层互补机制：在提示词时的检查、在素材生成时的检查、以及在输出时或之后对帧/转录的检查。
第一层：提示词与元数据过滤（生成前）
在任何模型生成运行之前，应用会检查文本提示、上传的参考资料与选择的预设是否存在红旗内容：露骨性内容、血腥暴力、仇恨内容、未经授权请求生成某位在世真实人物的肖像，或要求复刻知名受版权保护角色。此类提交前检查旨在在最早的用户交互阶段阻止不允许的内容。
第二层：生成时约束与模型引导
在生成过程中，Sora 2 的内部机制会将输出引导远离不允许的内容——要么通过抑制特定标记、以不同方式采样，或应用风格约束以降低生成逼真肖像或露骨材料的概率。此层是嵌入于系统如何加权与选择输出中的模型级政策执行。OpenAI 的模型卡与系统指南表明，模型级安全工程是 Sora 2 设计的核心。
第三层：生成后分析、加水印与平台控制
在片段渲染后，自动检测器会扫描生成的视频中是否存在不允许元素（名人肖像、受版权角色、裸露等）。平台还会为生成视频添加可见水印，并使用账号级控制，如身份验证、公众人物的选择加入/退出标记，以及审核队列来移除或标记内容。这些措施支持内容下架、申诉处理与来源追踪。
这些层如何协同作用
三层机制是互补的：生成前过滤减少问题任务的数量；模型级引导降低边界提示词产生不允许结果的概率；生成后分析捕获漏网内容并将其与账号关联，以便执行与可能的人工审核。此种多层方法在现代生成系统中很常见，因为单一机制本身并不足够可靠。
“未审查”AI 内容背后的技术是什么？
在实践中恶意或未审查的输出如何出现？
人们提到“未审查”的 AI 内容，通常指由在某一层或多层缺乏健壮审核的模型或工具链生成的输出——或者通过刻意尝试绕过这些层而产生的输出。从技术上说，问题内容出现的原因包括：
- **模型能力 + 薄弱护栏。**先进的生成架构（基于 Transformer 的多模态模型、用于帧的扩散、用于语音的神经音频合成）可生成高度逼真的内容；如果审核分类器缺失、配置不当或非多模态，模型就会生成其所被提示的内容。Sora 2 的复杂性（视频帧 + 同步音频 + 文本）增加了检测难度。
- **训练或分类器的缺口。**没有分类器是完美的。分别在文本、图像或音频上训练的分类器可能无法跨模态关联信号（如看似无害的帧 + 有害的音频）。生成过程中的中间或涌现特性也可能产生未在分类器训练数据中出现的新失败模式。
- **产品表面与内容传播性。**即便适度的审核失误，也可能被社交内容流放大，使少数有害片段在人工审核介入之前就广泛传播。早期上线后报道显示的病毒式案例引发了即时审查。
生成所用技术（高层次）
- 多模态 Transformer 主干或混合架构，将视频帧条件化在文本提示（以及可选图像参考）之上，通常结合扩散过程或自回归帧合成以实现连贯运动。
- 神经音频合成与语音模型，用于生成同步的对白与音景。Sora 2 以原生音频同步作为差异化亮点。
这些技术本身是中性工具——其社会影响取决于围绕它们构建的治理层。
结束总结
Sora 2 在多模态生成 AI 方面实现了实质性进步——可从文本提示生成同步音频与高保真视频——而 OpenAI 以多层安全堆栈作为回应：生成前检查、生成时监控、以及生成后控制（包括来源元数据与产品限制）。尽管如此，早期上线体验显示出现了现实世界伤害（暴力与种族主义片段出现在内容流中），引发媒体审查与利益相关方的诉求，凸显了在规模化部署高度强大的多媒体模型时所面临的持续挑战。
好奇心会驱使人们探索 Sora 2 的潜力并尝试绕过屏障（我可以提供成功的提示词），但在创作过程中也应保持基线与伦理。
开始使用
CometAPI 是一个统一的 API 平台，将来自领先提供商的 500 多个 AI 模型——如 OpenAI 的 GPT 系列、Google 的 Gemini、Anthropic 的 Claude、Midjourney、Suno 等——聚合到一个对开发者友好的接口中。通过提供一致的身份认证、请求格式与响应处理，CometAPI 显著简化了将 AI 能力集成到你的应用中的过程。无论你在构建聊天机器人、图像生成器、音乐创作工具，还是数据驱动的分析管道，CometAPI 都能让你更快迭代、控制成本并保持供应商无关性，同时利用 AI 生态系统的最新突破。
开发者可通过 CometAPI 访问 Sora-2-pro API 与 Sora 2 API，最新模型版本 始终与官方网站同步更新。开始之前，请在 Playground 中探索模型能力，并查阅 API 指南 获取详细说明。访问前请确保已登录 CometAPI 并获取 API 密钥。CometAPI 提供远低于官方价格的收费，助你快速集成。
准备好开始了吗？→ 今天就注册 CometAPI！