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Sora 动态信息流的理念
2026-02-03 · via OpenAI News

Sora 产品已于 2026 年 4 月 26 日正式关停。

原则

我们推出 Sora 动态信息流 (feed) 的目标很简单:帮助人们了解各种可能性,并激发他们的创造力。以下是实现这一愿景的部分核心原则:

  • 优化创意。我们设计的排名系统旨在鼓励创意和积极参与,而非被动浏览。我们深信,这正是让 Sora 使用起来充满乐趣的原因。
  • 用户自主掌控。该动态信息流功能内置可控排名功能,你可以告诉算法希望看到的内容。家长还可以通过 ChatGPT 家长控制功能,关闭动态信息流个性化设置,并管理青少年用户的连续滚动浏览。
  • 注重建立联系。我们希望 Sora 能帮助人们建立并加强联系,尤其是通过有趣、神奇的“客串”(Cameo) 互动流程。我们将优先考虑与用户相关的内容,而非与用户无关的全球性内容。
  • 平衡安全与自由。该动态信息流功能的设计初衷是广泛可用且安全可靠。我们设置了强大的安全防护措施,从一开始就防止出现不安全或有害的内容,并屏蔽可能违反我们使用政策的内容。同时,我们也希望为表达、创造和社区留出空间。我们深知推荐系统是一个动态且不断发展的系统。随着我们从实际使用中不断学习,我们将根据这些原则调整细节。

运作方式

我们的推荐算法旨在为你提供个性化推荐,激发你和他人的创造力。每个人都有独特的兴趣和品味,因此我们构建了个性化系统,以有效实现这一目标。

为了实现 Sora 动态信息流 (feed) 的个性化,我们可能会考虑诸如以下的信号:

  • 你在 Sora 上的活动:这可能包括你的帖子、关注的帐户、点赞和评论的帖子,以及混剪内容。这还可能包括你的设备访问 Sora 的大致位置(例如城市),该位置基于你的 IP 地址等信息。
  • 你的 ChatGPT 数据:我们可能会考虑你的 ChatGPT 历史记录,但你可以随时访问 Sora 的设置,在“数据管理”中将其关闭。
  • 内容互动信号:这可能包括浏览量、点赞数、评论数、“减少此类内容的显示”指令,以及混剪等信号。
  • 作者信号:这可能包括粉丝数量、其他帖子和过去帖子的互动情况。
  • 安全信号:帖子是否被认为违规或合适。

我们可以利用这些信号,来预测你是否会喜欢观看并以此为基础进行创作。

家长还可以使用 ChatGPT 中的家长控制功能,关闭青少年用户的动态信息流 (feed) 个性化功能,并管理连续滚动浏览。

我们平衡安全与表达的方式

要保证 Sora 动态信息流功能的安全性和趣味性,必须小心谨慎地行事:既要保护用户免受有害内容的侵害,又要给用户留出足够的自由空间来发挥创造力。

我们可能会移除违反全球使用政策的内容。此外,依据 Sora 分发指南,我们可能会从动态信息流和其他共享平台(如用户媒体库和角色客串)中,删除被认为不适合用户的内容。包括以下内容:

  • 露骨的性内容;
  • 血腥暴力或宣扬暴力的内容;
  • 极端主义宣传;
  • 仇恨内容;
  • 宣扬或描绘自残或饮食失调的内容;
  • 不健康的节食或锻炼行为;
  • 基于外貌的批评或比较;
  • 欺凌内容;
  • 未成年人可能会模仿的危险挑战;
  • 美化抑郁症的内容;
  • 推广受年龄限制的商品或活动,包括非法毒品或有害物质;以及
  • 主要目的是诱导用户参与的低质量内容;
  • 未经同意而再现真实在世个人肖像的内容,或在不允许使用已故公众人物肖像的情境中再现其肖像的内容;
  • 可能会侵犯他人知识产权的内容。

我们的第一道防线设在内容创作阶段。 由于所有帖子都是在 Sora 平台内生成的,我们可以构建强大的防护机制,在不安全或有害内容生成之前就加以阻止。如果某次内容生成绕过了这些防护机制,我们可能会禁止分享该内容。

除了内容生成之外,动态信息流也旨在适合所有 Sora 用户。对于青少年帐户,有害、不安全或不适合其年龄的内容会被过滤掉。我们使用自动化工具扫描所有动态信息流内容,以确保其符合我们的全球使用政策和动态信息流资格要求。随着我们对新风险的了解不断深入,这些系统也在持续更新。如果你发现不符合我们使用条款的内容,可以进行举报

我们还辅以人工审核。我们的团队会监控用户举报,并主动检查动态信息流活动,以发现自动化流程可能遗漏的内容。如果你发现不符合我们使用条款的内容,可以进行举报

但确保安全不仅仅关乎严格的过滤机制。过多的限制会扼杀创造力,而过多的自由则会削弱信任。我们力求保持平衡:在风险最高的地方设置主动防护措施,同时辅以被动的“举报+下架”系统,既能让用户有探索和创作的空间,又能确保我们在问题出现时可迅速采取行动。这种方法在 ChatGPT 的 4o 图像生成模型中取得了良好的效果,我们将在此基础上继续发展。

我们也知道,我们不可能从一开始就达成完美平衡。推荐系统和安全模型都是不断发展演进的动态系统,你的反馈对我们改进它们至关重要。我们期待与你共同学习,不断进步。