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2024年10月河南社会科学Oct.,2024
第32卷第10期HENANSOCIALSCIENCESVol.32No.10
文生视频类人工智能的数据风险
及其法律规制
——以Sora为例
逯达
(山东社会科学院法学研究所,山东济南250002)
摘要:Sora具有较强的视频生成能力,被OpenAI定位为“物理世界模拟器”,引领着文生视频类AI的
发展。数据是文生视频类AI的质料,在AI运行过程中可能存在安全风险,具体包括预训练数据来源合法性
风险,人工操纵标注的数据可能导致的意识形态等风险,抓取虚假数据或非法数据的风险等。而这些数据
风险可能衍生出国家与个人的数据安全风险、生成视频数据的著作权风险、深度伪造视频等虚假视频数据
传播风险以及意识形态渗透风险。建立健全多维法律规制体系成为文生视频类AI数据风险治理的关键所
在。我国应以科技向上向善、包容审慎等为原则,明确服务提供者等主体的数据安全法律义务,健全数据分
类分级保护制度,完善数据伦理规范,建立健全包容审慎数据监管、风险防控数据监管以及全过程风险预警
与应急处置监管相关机制,明确公众数据风险防范与救济路径。
关键词:文生视频类人工智能;Sora;数据风险;法律规制
中图分类号:D9文献标识码:A文章编号:1007-905X(2024)10-0077-11
Sora是美国OpenAI公司于2024年2月发布的产生一系列安全问题。为了平衡文生视频类AI发
人工智能文生视频大模型,其能够根据用户输入的展与风险防范的关系,抓住数据这一关键点显得尤
文字描述、图片等信息生成60秒的高清视频。Sora为重要。
基于生成模型开发而成,能够理解时间与空间等复一、Sora引领文生视频类AI的发展
[1]
杂关系并生成动态时空视频。Sora等文生视频类厘清Sora的技术逻辑与技术特性,能够为分析
人工智能(以下简称文生视频类AI)在给经济社会其数据风险及法律规制路径奠定技术基础。通过对
发展带来机遇及推动新质生产力发展的同时,易产现有涉及文生视频类AI的法律、法规等进行整理、
生数据安全风险、意识形态风险、版权侵权风险及分析,能够为后续法律规范的完善提供有益思路。
虚假信息传播风险等。其中,数据是文生视频类AI(一)Sora的技术逻辑
的“质料”,在数据来源、数据抓取、数据生成等方面Sora本质上是一种生成式AI,其技术逻辑主要
收稿日期:2024-07-15
基金项目:国家社会科学基金青年项目“新兴权利保障的地方立法创新研究”(19CFX026)
作者简介:逯达,男,法学博士,山东社会科学院法学研究所助理研究员,山东社会科学院与山东大学(威海)联合培养博士
后,主要从事民法、科技法、环境与资源保护法研究。
·77·
是采用数据训练学习、深度学习大模型、算法设计(二)Sora的技术特性
等深度训练学习方式。一是数据训练学习。Sora收Sora能够准确理解自然语言。OpenAI利用
集并处理大量的视频和图像等数据,这些数据将用GPT技术将简短的用户提示转换为详细内容,并将
于训练生成模型,并采用“原生规模训练”方式,这其传达到模型,这使Sora能够按照用户提示生成高
保证了视频生成的质量。二是深度学习大模型。质量的视频。基于对语言提示词的理解,Sora可以
Sora技术是建立在GPT和DALL·E等模型的基础之
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