Voldoen uw AI-videomodellen aan de regelgeving?

Een paar weken geleden bereidden we ons voor op de lancering van onze workflow van storyboard naar video. Het hele punt daarvan is personageconsistentie: je definieert je acteurs één keer en ze blijven zichzelf in elke scène. Om dat te doen, sturen we bij elke generatie referentieafbeeldingen van die acteurs naar het videomodel.

En elk van die verzoeken werd afgewezen.

Het model dat we destijds gebruikten voor video van hoge kwaliteit was Seedance, van het Chinese bedrijf ByteDance (hetzelfde bedrijf dat eigenaar is van TikTok). Het blijkt dat Seedance een gezichtsdetectie uitvoert op elke geüploade afbeelding voordat het zelfs maar je prompt leest, en het blokkeert strikt elke afbeelding met een herkenbaar menselijk gezicht. Onze acteurs vormden de hele functie, en het model weigerde ze te bekijken. Dit is goed gedocumenteerd: makers lopen constant tegen dezelfde muur aan, en zelfs aanbieders van externe API's waarschuwen dat "afbeeldingen met echte menselijke gezichten worden geblokkeerd door het contentbeleid van ByteDance." Geen enkele herschrijving van de prompt lost dit op, omdat de prompt nooit het probleem is: de afbeelding wordt geweigerd in een aparte scanfase voordat de prompt wordt gelezen.

We hadden een tijdelijke oplossing kunnen uitbrengen. In plaats daarvan hebben we het hele niveau van Seedance gehaald. En de timing bleek veel belangrijker te zijn dan we hadden verwacht.

Dit was nooit alleen ons probleem

Terwijl wij bezig waren met een inhoudsfilter, was Washington druk bezig om van de vraag "welk AI-model gebruik je" een compliance-kwestie te maken.

De Amerikaanse overheid verscherpt twee gerelateerde maar afzonderlijke sets regels rondom AI.

De eerste is al wet. Het Data Security Program van het Ministerie van Justitie beperkt bepaalde transacties die China en andere 'landen van zorg' toegang geven tot grote hoeveelheden gevoelige Amerikaanse persoonlijke gegevens of overheidsgerelateerde gegevens. Het werd uitgevaardigd onder Executive Order 14117, trad in werking op 8 april 2025 en werd op 8 juli 2025 actief gehandhaafd. China, inclusief Hong Kong en Macau, is een van de zes aangewezen landen van zorg. Gedekte categorieën omvatten biometrische identificatoren, nauwkeurige geolocatie, persoonlijke gezondheidsgegevens, persoonlijke financiële gegevens, genomische gegevens en bepaalde persoonlijke identificatoren. Het is geen algemeen verbod op het verzenden van gegevens buiten de Verenigde Staten: de toepasbaarheid hangt af van het type en volume van gegevens, de transactie, de aanbieder en het eigendom of de jurisdictie van de aanbieder. Zie ook de definitieve regel in het Federal Register.De tweede reeks regels is nieuwer en ontwikkelt zich snel. Juist deze week dreigde minister van Financiën Scott Bessent met sancties tegen Chinese AI-bedrijven vanwege diefstal van intellectueel eigendom, en beschuldigde het Witte Huis Moonshot AI ervan het Fable-model van Anthropic te hebben gedistilleerd, waarbij plaatsing op de Entity List "bespreekbaar" is. Verslaggeving van Tom's Hardware en MLQ beschrijft een bredere inspanning (inkooprestricties, beveiligingsadviezen en aansprakelijkheidsregels) die niet zover gaat als een formeel verbod, maar wel reële belemmeringen creëert voor elk Amerikaans bedrijf dat is gebaseerd op een Chinees model.

Het gaat niet alleen om één model of één land

De les die wij hebben getrokken was niet "Seedance is slecht". De les was dat elk model waarop je bouwt, gepaard gaat met een beleid, een jurisdictie en een beschikbaarheidsvenster waarover je geen controle hebt, en dat elk van deze factoren van de ene op de andere dag kan veranderen.

• De Chinese videomodellen zijn het meest expliciet blootgesteld. Seedance van ByteDance, Kling AI van Kuaishou Kling, en Hailuo van MiniMax combineren elk agressieve, ondoorzichtige inhoudsfilters met een regelgevend doelwit op hun rug.
• Kimi van Moonshot AI, door de maker aangeprezen als het grootste open-weight model ter wereld en populair genoeg dat Microsoft het naar verluidt aan het testen is voor Copilot en Azure, staat nu in het middelpunt van de sanctiestrijd. Teams die hiervoor hebben gekozen als standaard, hebben mogelijk plotseling een exitplan nodig.
• Zelfs westerse aanbieders bevatten verrassingen. ElevenLabs, een toonaangevend (niet-Chinees) spraakbedrijf, verbiedt in zijn Prohibited Use Policy stilletjes overheidsinstanties om zijn dienst te gebruiken zonder voorafgaande schriftelijke toestemming. Als je verkoopt aan de publieke sector, kan die clausule je net zo hard blokkeren als een geopolitieke.Dit gaat er niet om dat je eenmalig de "goede" aanbieders kiest en het daarbij laat. De set van acceptabele modellen is een bewegend doel, en het beweegt om redenen die niets met jouw product te maken hebben.

Wat VideoGen eraan doet

Wij vinden niet dat jij dit allemaal moet volgen om een video te maken.

VideoGen is de modellayer voor AI-video. Onze model-router zit tussen jouw workflow en de onderliggende aanbieders in, en bepaalt welk model elke generatie uitvoert op basis van kwaliteit, beschikbaarheid en geschiktheid, niet op basis van welk logo toevallig populair is.

Concreet zijn we na de Seedance-aflevering overgestapt op Google's Omni-model voor het genereren van video van hoge kwaliteit, met een automatische fallback naar andere gecontroleerde, niet-Chinese aanbieders. Als een model een verzoek afwijst, uitvalt of ongeschikt wordt, leidt de router het verzoek eromheen, transparant, zonder dat jij iets hoeft te herschrijven. Onze acteurs genereren nu correct, en de compliance van de stack is iets wat wij beheren zodat jij dat niet hoeft te doen.

We evalueren continu de modellen en aanbieders die beschikbaar zijn via VideoGen, waaronder:

• Waar klantgegevens worden verwerkt
• Welk bedrijf elk model beheert
• Of gegevens worden bewaard of gebruikt voor training
• Welke modellen kunnen worden gebruikt voor specifieke klanten of regio's
• Hoe een beperkt model kan worden vervangen zonder de workflow te verbreken

Dit is geen juridische garantie dat jouw bedrijf compliant is. Compliance hangt af van jouw gegevens, jouw klanten en jouw juridisch adviseur. Wat wij operationeel kunnen onderbouwen is de geschiktheid van modellen, datageleidingscontroles en fallbacks die jouw workflow draaiende houden wanneer een model ongeschikt wordt.

De conclusie

Als je AI-video bouwt in een product of interne workflow, is het meest waardevolle wat je kunt doen stoppen met het hard-coden van je stack aan een specifiek model. Inventariseer wat je stack daadwerkelijk aanroept (inclusief via aggregators), vraag waar input wordt verwerkt en bewaard, en geef de voorkeur aan een platform dat modellen kan wisselen zonder dat jij een codewijziging hoeft te deployen.

Dat is het hele uitgangspunt van VideoGen. Bouw op de modellayer, en je hoeft je nooit af te vragen of het model van vandaag het compliant model is, want dat is onze taak, niet die van jou.

Begin met creëren met VideoGen, of praat met ons over modelgeschiktheid voor enterprise of gereguleerd gebruik.