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原文链接：https://openai.com/index/sora-feed-philosophy
原文作者：OpenAI
2026年2月3日
Sora 信息流理念
原则 (Principles)
Sora 信息流的目的是很简单的：帮助人们了解什么是有可能的，并激励他们去创造。以下是一些将这一愿景变为现实的核心初始原则：
- 优化创造力 (Optimize for creativity)：我们设计的排序机制旨在优先考虑创造力和积极参与，而不是被动滚动。我们认为这使得 Sora 使用起来充满乐趣。
- 让用户掌控 (Put users in control)：信息流提供可引导的排序，因此您可以确切告诉算法您现在想看什么。家长还可以通过 ChatGPT 家长控制功能，为青少年关闭信息流个性化设置并控制连续滚动。
- 优先考虑连接 (Prioritize connection)：我们希望 Sora 能帮助人们加强和建立新的联系，特别是通过有趣、神奇的 Cameo 流程。已建立连接的内容将比全局、未连接的内容更受青睐。
- 平衡安全与自由 (Balance safety and freedom)：信息流的设计旨在广泛可访问且安全。强大的护栏旨在从一开始就防止不安全或有害的生成内容，并且我们会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、创造力和社区留出空间。我们知道推荐系统是不断变化的、有生命力的事物。随着我们从实际使用中学习，我们将根据这些原则调整细节。
工作原理 (How it works)
我们的推荐算法旨在为您提供个性化的推荐，激发您和其他人的创造力。每个人都有独特的兴趣和品味，因此我们构建了一个个性化系统来最好地实现这一使命。
为了个性化您的 Sora 信息流，我们可能会考虑以下信号：
- 您在 Sora 上的活动：这可能包括您的帖子、关注的账户、点赞和评论的帖子以及混音内容等活动。它还可能包括您的设备访问 Sora 的大致位置（例如城市），这基于您 IP 地址等信息。
- 您的 ChatGPT 数据：我们可能会考虑您的 ChatGPT 历史记录，但您可以在设置中的 Sora 数据控制中随时关闭此功能。
- 内容互动信号：这可能包括诸如观看次数、点赞、评论、“少看此类内容”的指令以及混音等信号。
- 作者信号： 这可能包括关注者数量、其他帖子以及过去的帖子互动情况。
- 安全信号：帖子是否被视为违规或不当。
我们可能会使用这些信号来预测您可能喜欢看到并在此基础上进行创作的内容。
家长还可以使用 ChatGPT 中的家长控制功能，为他们的青少年关闭信息流个性化设置并管理连续滚动。
我们如何平衡安全与表达 (How we balance safety & expression)
让 Sora 信息流对每个人都安全有趣，意味着要走一条谨慎的路线：在保护用户免受有害内容侵害的同时，为创造力的蓬勃发展留下足够的自由空间。
我们可能会删除违反我们全球使用政策的内容。此外，根据我们的Sora 分发指南，可能被认为对用户不当的内容可能会从信息流和其他分享平台（如用户图库和侧边角色）中移除。这包括：
- 色情内容；
- 图形化暴力或宣扬暴力的内容；
- 极端主义宣传；
- 仇恨内容；
- 宣扬或描绘自我伤害或饮食失调的内容；
- 不健康的节食或运动行为；
- 基于外貌的批评或比较；
- 欺凌内容；
- 很可能被未成年人模仿的危险挑战；
- 美化抑郁的内容；
- 宣传受年龄限制的商品或活动，包括非法药物或有害物质；
- 以参与度诱饵为主要目的的低质量内容；
- 在未经在世个人同意的情况下重现其形象，或未经许可在特定情境下使用已故公众人物的形象；
- 可能侵犯他人知识产权的内容。
我们第一道防线是在创建时。 因为每个帖子都是在 Sora 内部生成的，所以我们可以建立强大的护栏，在内容生成之前就防止不安全或有害的内容产生。如果一个生成内容绕过了这些护栏，我们可能会移除该内容的分享。
在生成之外，信息流的设计应适合所有 Sora 用户。对于青少年账户，有害、不安全或不适合该年龄段的内容都会被过滤掉。我们使用自动化工具来扫描所有信息流内容，以符合我们的 全球使用政策和信息流资格要求。 随着我们对新风险的了解不断加深，这些系统也在不断更新。如果您看到不符合我们使用政策的内容，您可以举报。
我们用人工审核来补充这一点。 我们的团队会监控用户报告并主动检查信息流活动，以捕捉自动化可能遗漏的内容。如果您看到不符合我们使用政策的内容，您可以举报。
但安全不仅仅是严格的过滤器。 过多的限制会扼杀创造力，而过多的自由会破坏信任。我们的目标是实现平衡：在风险最高的地方采取主动护栏，辅以反应式的“举报+下架”系统，让用户有探索和创造的空间，同时确保我们能在问题出现时迅速采取行动。这种方法在 ChatGPT 的 4o 图像生成模型中对我们非常有效，我们正在将这一理念应用到 Sora 中。
我们还知道，我们不可能从第一天起就完美地实现这种平衡。推荐系统和安全模型是不断发展和演进的系统，您的反馈对于帮助我们完善它们至关重要。我们期待着共同学习并随着时间的推移不断改进。
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