近日，字节跳动旗下AI视频生成模型Seedance2.0在小范围内测阶段席卷海内外互联网，凭借多模态输入、文本/图片生成电影级视频等优势，这款AI大模型迅速引爆网络。
《黑神话·悟空》制作人、游戏科学CEO冯骥评价这是“Kill the game（杀死比赛）”级别的产品，并表示“AIGC的童年时代结束了”。
冯骥认为，Seedance是当前地表最强视频生成模型、AI理解多模态信息能力完成飞跃、呼吁有条件者亲自体验以直观感受其“领先”与“全能”、视频制作成本将趋近算力边际成本、视频将向定制化实时化游戏化演进，以及假视频泛滥可能引发信任危机。
针对AI技术带来的信任危机，冯骥建议：“请大家尽快提醒父母与不熟悉AI的亲友，未来一切缺乏官方权威渠道背书的视频内容（尤其是包含个人形象与声音的）都可能是伪造的。请务必通过多渠道交叉确认，避免上当。”
模型在真实感上的突出表现，不少网友担忧，大量真假难辨以及未经本人许可的AI视频在网络传播可能混淆现实，引发AI相关的安全质疑。
2月9日，即梦创作者社群中，平台运营人员发布消息称：“Seedance 2.0 在内测期间收获了远超预期的关注，感谢大家的使用反馈。为了保障创作环境的健康可持续，我们正在针对反馈进行紧急优化，目前暂不支持输入真人图片或视频作为主体参考”，并表示平台深知创意的边界是尊重，产品调整后会以更完善的面貌与大家正式见面。
一位AI业内人士向记者评论称，Seedance 2.0 真正“恐怖”的地方在于，它表面是视频生成工具，实际上干的是导演和剪辑的工作，同样的素材，给不同的人剪，结果天差地别。这和素材本身关系不大，本质是剪辑思维的差距：分镜和分镜之间如何找剪辑点，哪怕只错几帧，观感都会完全变样，这是影视从业者相对于 AI 视频最大的壁垒，也是一直以来的护城河。
“Seedance 2.0 的出现在于直接拆这条护城河：Seedance 2.0 成片，厉害的并不是一致性，而是那种非常自然、甚至接近专业剪辑水平的分镜切换——要做到这种效果，甚至不需要精确指定每几秒切一个分镜，只给一个统筹层面的提示词就够了。”该人士坦言，这也意味着AI视频和真人的界限正在逐渐模糊。
澎湃新闻记者体验发现，目前在即梦web端、小云雀等平台使用Seedance 2.0，平台会提示暂不支持真人人脸参考；在即梦app和豆包app，用户需要录制本人形象与声音完成真人校验后才可以制作数字分身，在AI视频中出镜。
一名AI创作者介绍，自己第一时间参加Seedance 2.0内测，当时就发现不支持上传名人明星真人形象作为参考，说明平台还是很重视安全性，但确实模型效果非常突出，只靠审核拦截可能有一定滞后性。他表示，目前Seedance 2.0限制真人人脸上传后，自己的一些创作脑洞已经无法生成，“但从行业长期发展的角度来看，当下的限制是很负责任的。”
北京航空航天大学人工智能研究院教授沙磊认为，现在Seedance 2.0还在小范围内测阶段，字节也限制了一部分模型功能，比如只有在进行活体认证的情况下可以生成真人视频，不支持输入真人图片或视频做主体参考等，以防止AI技术被滥用，“这种尝试是企业在技术狂奔时要守住的责任底线”。他表示，AI 的进步从不会因争议停下脚步，而如何在技术创新与数据合规、版权保护之间找到平衡，让技术突破的红利真正惠及行业与用户，不仅是字节或某家公司需要持续探索的问题，更是全球 AI 产业共同的命题。
中国科学院软件研究所研究员张立波向记者表示，基于公开数据进行大模型的训练与调优，是全球AI行业普遍采用的技术路径。这一实践在大语言模型时期就已存在，模型训练使用了海量的书籍、博客、论坛等文本数据。由于文字内容的归属感相对较低，而声音和视频则具有更强的个人与场景特定性，因此当前阶段，数据使用的责任与边界问题更加凸显。
大部分生成模型也普遍遵循这一路径，例如谷歌的Gemini多模态模型和Veo 3视频生成模型，使用了超过200亿个YouTube视频片段；OpenAI的Sora模型以及Stability AI的Stable Diffusion等，其训练也依赖于海量的公开及许可视频数据。
张立波认为，技术发展往往领先于行业规则的建立，为了实现更好的模型效果，就需要更多的公开数据进行训练。与此同时，训练过程中可能涉及的内容借鉴、版权关联等议题，也成为技术突破和行业发展必须面对的共性挑战。但也清醒认识到，如何在此过程中更好地保护公众个人隐私，并确保生成内容的安全可靠，是亟待社会各界共同推动解决的重要课题。
互联网巨头的AI春节大战已经一触即发。
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