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資料圖。本文來源:澎湃新聞 記者 范佳來
Seedance爆火背后:真假難辨和個人隱私受關注,AI創作如何守住邊界?
近日,字節跳動旗下AI視頻生成模型Seedance2.0在小范圍內測階段席卷海內外互聯網,憑借多模態輸入、文本/圖片生成電影級視頻等優勢,這款AI大模型迅速引爆網絡。
《黑神話·悟空》制作人、游戲科學CEO馮驥評價這是“Kill the game(殺死比賽)”級別的產品,并表示“AIGC的童年時代結束了”。
馮驥認為,Seedance是當前地表最強視頻生成模型、AI理解多模態信息能力完成飛躍、呼吁有條件者親自體驗以直觀感受其“領先”與“全能”、視頻制作成本將趨近算力邊際成本、視頻將向定制化實時化游戲化演進,以及假視頻泛濫可能引發信任危機。
針對AI技術帶來的信任危機,馮驥建議:“請大家盡快提醒父母與不熟悉AI的親友,未來一切缺乏官方權威渠道背書的視頻內容(尤其是包含個人形象與聲音的)都可能是偽造的。請務必通過多渠道交叉確認,避免上當。”
模型在真實感上的突出表現,不少網友擔憂,大量真假難辨以及未經本人許可的AI視頻在網絡傳播可能混淆現實,引發AI相關的安全質疑。
2月9日,即夢創作者社群中,平臺運營人員發布消息稱:“Seedance 2.0 在內測期間收獲了遠超預期的關注,感謝大家的使用反饋。為了保障創作環境的健康可持續,我們正在針對反饋進行緊急優化,目前暫不支持輸入真人圖片或視頻作為主體參考”,并表示平臺深知創意的邊界是尊重,產品調整后會以更完善的面貌與大家正式見面。
一位AI業內人士向記者評論稱,Seedance 2.0 真正“恐怖”的地方在于,它表面是視頻生成工具,實際上干的是導演和剪輯的工作,同樣的素材,給不同的人剪,結果天差地別。這和素材本身關系不大,本質是剪輯思維的差距:分鏡和分鏡之間如何找剪輯點,哪怕只錯幾幀,觀感都會完全變樣,這是影視從業者相對于 AI 視頻最大的壁壘,也是一直以來的護城河。
“Seedance 2.0 的出現在于直接拆這條護城河:Seedance 2.0 成片,厲害的并不是一致性,而是那種非常自然、甚至接近專業剪輯水平的分鏡切換——要做到這種效果,甚至不需要精確指定每幾秒切一個分鏡,只給一個統籌層面的提示詞就夠了。”該人士坦言,這也意味著AI視頻和真人的界限正在逐漸模糊。
澎湃新聞記者體驗發現,目前在即夢web端、小云雀等平臺使用Seedance 2.0,平臺會提示暫不支持真人人臉參考;在即夢app和豆包app,用戶需要錄制本人形象與聲音完成真人校驗后才可以制作數字分身,在AI視頻中出鏡。
一名AI創作者介紹,自己第一時間參加Seedance 2.0內測,當時就發現不支持上傳名人明星真人形象作為參考,說明平臺還是很重視安全性,但確實模型效果非常突出,只靠審核攔截可能有一定滯后性。他表示,目前Seedance 2.0限制真人人臉上傳后,自己的一些創作腦洞已經無法生成,“但從行業長期發展的角度來看,當下的限制是很負責任的。”
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北京航空航天大學人工智能研究院教授沙磊認為,現在Seedance 2.0還在小范圍內測階段,字節也限制了一部分模型功能,比如只有在進行活體認證的情況下可以生成真人視頻,不支持輸入真人圖片或視頻做主體參考等,以防止AI技術被濫用,“這種嘗試是企業在技術狂奔時要守住的責任底線”。他表示,AI 的進步從不會因爭議停下腳步,而如何在技術創新與數據合規、版權保護之間找到平衡,讓技術突破的紅利真正惠及行業與用戶,不僅是字節或某家公司需要持續探索的問題,更是全球 AI 產業共同的命題。
中國科學院軟件研究所研究員張立波向記者表示,基于公開數據進行大模型的訓練與調優,是全球AI行業普遍采用的技術路徑。這一實踐在大語言模型時期就已存在,模型訓練使用了海量的書籍、博客、論壇等文本數據。由于文字內容的歸屬感相對較低,而聲音和視頻則具有更強的個人與場景特定性,因此當前階段,數據使用的責任與邊界問題更加凸顯。
大部分生成模型也普遍遵循這一路徑,例如谷歌的Gemini多模態模型和Veo 3視頻生成模型,使用了超過200億個YouTube視頻片段;OpenAI的Sora模型以及Stability AI的Stable Diffusion等,其訓練也依賴于海量的公開及許可視頻數據。
張立波認為,技術發展往往領先于行業規則的建立,為了實現更好的模型效果,就需要更多的公開數據進行訓練。與此同時,訓練過程中可能涉及的內容借鑒、版權關聯等議題,也成為技術突破和行業發展必須面對的共性挑戰。但也清醒認識到,如何在此過程中更好地保護公眾個人隱私,并確保生成內容的安全可靠,是亟待社會各界共同推動解決的重要課題。
互聯網巨頭的AI春節大戰已經一觸即發。
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