在人工智慧快速發展的領域，OpenAI 的 Sora 2 已成為視訊生成領域的突破性工具。這款先進的車型於 2025 年 9 月 30 日發布，它在其前代產品的基礎上進行了改進，承諾提供更符合物理規律、更逼真、更可控的視訊輸出。接下來，我們將了解 Sora 2 的內容審核規則，這些規則對於提高影片產生的成功率和減少試誤次數至關重要。
彗星API 目前已整合 Sora-2-pro它可以生成最長 25 秒的影片。通常情況下，Sora 2 Pro 僅供每月訂閱 ChatGPT Pro（200 美元）的用戶使用，但藉助 CometAPI，您無需支付這筆昂貴的訂閱費即可使用它。
什麼是 Sora 2？它的特點是什麼？
Sora 2 的核心優勢在於能夠產生高度逼真且高度符合使用者指令的影片。其主要功能包括改進的物理模擬，例如逼真的流體動力學、物體互動和環境效果。例如，使用者可以指示模型創建包含複雜運動的場景，例如海浪拍打海岸或物體以逼真的動量彈跳。這種可控性也延伸至編輯現有影片、混音內容以及在獲得用戶許可的情況下添加用戶肖像。
截至 2025 年 11 月，該應用程式已在美國、加拿大、日本和韓國等地區推出，並計劃進一步在全球推廣。
主要禁令：
- 包含露骨性內容和未成年人嚴禁發布色情內容以及任何涉及未成年人的性內容。涉及成年人自願參與的性內容也受到嚴格監管，並在某些渲染環境下會被封鎖。
- 未經授權使用真實人物肖像除非當事人同意或符合公眾人物授權政策，且滿足所有必要的驗證/控制要求，否則禁止產生描繪真人做出或說出其未曾做過的事情的逼真影片。 Cameo 的工作流程在 Sora 應用程式中包含同意和驗證功能。
- 未經許可使用受版權保護的角色和作品：複製受保護角色或明顯模仿受版權保護的藝術風格的作品是被禁止的，或者需要選擇退出；這在日本和好萊塢已成為一個爭議焦點。
- 非法內容和作惡指導：指導或示範犯罪行為（爆炸性建築、暴力犯罪）的影片將被封鎖。
- 仇恨、騷擾和暴力極端主義宣揚暴力或仇恨思想的內容將會被過濾。
- 醫療、法律、金融領域涉及高風險的虛假訊息：透過政策和系統警告，限制可能因提供不準確的生命攸關建議而造成傷害的內容。
由於 Sora 2 是多模態的，因此該策略不僅適用於文字提示，還適用於音訊和視覺輸出——例如，一個提示在文字中可能看起來無害，但會產生一系列違反圖像策略的幀；這些下游違規行為也是可以採取行動的。
針對高風險問題，採取了哪些控制措施？
應用了哪些程序化和產品化措施？
OpenAI 採取技術和產品控制措施來應對高風險類別。已報告和記錄的主要措施包括：
技術控制
- 多模態分類器 這些分類器經過訓練，能夠識別文字、圖像幀和音訊中的暴力、色情內容、仇恨符號/語言、自殘指導以及被禁止的冒充行為。它們在輸入、中間和輸出階段均有運作。
- 客串演出的同意/選擇加入系統在影片片段中產生或插入真人肖像可能需要明確的選擇加入（經過認證的客串流程），以減少未經同意的冒名頂替。
- **出處和元資料（C2PA）**在 Sora 2 中產生的資產會標記出處元數據，以便下游觀眾和平台能夠識別合成媒體及其來源。
產品和審核控制
- 預發射和進料過濾器被分類器標記的內容可能會被阻止出現在社交動態中、降低排名或送交人工審核。
- 浮水印和下載限制OpenAI 新增了 C2PA 元資料和可見標記，以減少在沒有情境的情況下重複使用，並協助第三方進行偵測。
- 法律與政策白名單/黑名單包括公眾人物屏蔽、受版權保護的角色數量限制以及年齡/同意保護。 OpenAI 在早期版本出現問題後，接受了產業夥伴和經紀公司的回饋，對這些限制進行了改進。
人工審核與升級
人工審核員和申訴管道 當分類結果不確定或報告內容需要細緻判斷（例如，諷刺作品與惡意冒充）時，系統會進行自動審核。人工審核速度較慢，但用於處理影響重大的決策。
什麼是三層審核架構？
Sora 2 的審核架構可以看作是三個互補的層，它們在創作流程的不同階段運行：在提示時運行的檢查、在素材生成期間運行的檢查以及在輸出時或輸出後對幀/轉錄運行的檢查。
第1層： 提示和元資料過濾（預先產生）
在執行任何模型生成程式之前，該應用程式會檢查文字提示、上傳的參考資料和選定的預設，以發現任何違規行為：露骨的性內容、暴力畫面、仇恨內容、未經授權生成特定在世人物肖像的請求，或複製知名版權角色的請求。這種提交前檢查旨在儘早阻止違禁內容的出現。
第二層：生成時間限制與模型控制
在生成過程中，Sora 2 的內部機制會引導輸出避開違禁內容——透過抑制標記、採用不同的取樣方式或應用風格約束來降低生成逼真影像或露骨內容的機率。這一層是模型層面的策略執行，嵌入在系統對輸出進行加權和選擇的方式中。 OpenAI 的模型卡和系統指南表明，模型層面的安全工程是 Sora 2 設計的核心。
第三層：後生成分析、浮水印和平台控制
影片渲染完成後，自動偵測器會掃描產生的視頻，尋找違禁元素（例如名人肖像、受版權保護的角色、裸露鏡頭等）。平台還會為生成的影片添加可見水印，並採用帳戶級控制措施，例如身份驗證、公眾人物的啟用/停用標記以及審核隊列，以便移除或標記違禁內容。這些措施有助於下架違禁內容、支持申訴，並有助於追溯內容來源。
這些層如何相互作用
這三層機制相輔相成：預過濾減少了問題任務的數量；模型級控制降低了臨界提示產生違規結果的機率；後分析則捕獲所有漏網之魚，並將內容關聯到相應的帳戶，以便進行強制執行和可能的人工審核。這種多層方法在現代生成系統中十分常見，因為任何單一機制都無法單獨提供足夠的可靠性。
「未經審查」的人工智慧內容背後的技術是什麼？
惡意或未經審查的產出在實踐中是如何表現的？
人們所說的「未經審查」的人工智慧內容，通常指的是那些在一個或多個層面上缺乏有效審核的模型或工具鏈所產生的輸出，或者是透過故意繞過這些審核層面而產生的輸出。從技術角度來看，問題內容的出現有以下幾個原因：
- 模型能力 + 薄弱的防護措施。 先進的生成式架構（基於Transformer的多模態模型、幀擴散演算法、語音神經音訊合成）可以產生高度逼真的內容；如果缺少審核分類器、分類器配置錯誤或分類器並非多模態，則模型將產生其被要求創建的內容。 Sora 2的複雜性（視訊幀+同步音訊+文字）增加了偵測難度。
- 訓練或分類器有缺陷。 沒有完美的分類器。分別在文字、圖像或音訊上訓練的分類器可能無法關聯不同模態的訊號（例如，無害幀與有害音訊）。生成過程中出現的中間或新興特性也可能導致分類器訓練資料中未曾出現的新型故障模式。
- 產品表面和內容的病毒式傳播。 即使是輕微的審核失誤，也會被社群媒體放大，導致少量有害影片在人工審核員採取行動之前迅速傳播開來。上線初期的一些報導就展示了一些引發立即審查的病毒式傳播案例。
生成過程（高層次）採用什麼技術？
- 多模態Transformer骨幹網 或採用混合架構，根據文字提示（以及可選的影像參考）來控制視訊幀，通常結合擴散過程或自回歸幀合成來實現連貫的運動。
- 神經音頻合成 Sora 2 利用語音模型產生同步對話和音景，並將原生音訊同步作為其差異化優勢。
這些技術是中立的工具——它們對社會的影響取決於圍繞它們建立的治理層。
總結
Sora 2 代表了多模態生成式人工智慧領域的實質進步——它能夠根據文字提示生成同步音訊和高保真度視訊——OpenAI 也為此構建了多層安全機制：包括生成前檢查、生成中監控和生成後控制（例如來源元資料和產品限制）。然而，早期發布後的經驗表明，該技術在現實世界中造成了危害（例如，資訊流中出現了暴力和種族主義片段），引發了媒體的密切關注和利益相關者的強烈要求，凸顯了大規模部署高效能多媒體模型所面臨的持續挑戰。
好奇心可以驅使人們去探索 Sora 2 的潛力，並試圖克服各種障礙（我可以提供成功的提示），但在創作過程中也應該堅持一定的底線和道德準則。
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