Er AI-videomodellene dine i samsvar med reglene?

For noen uker siden gjorde vi oss klare til å lansere arbeidsflyten vår fra storyboard til video. Hele poenget med den er karakterkonsistens: Du definerer skuespillerne dine én gang, og de forblir seg selv gjennom hver scene. For å få til det sender vi referansebilder av disse skuespillerne til videomodellen for hver generering.

Og hver eneste av disse forespørslene begynte å komme i retur som avvist.

Modellen vi brukte for video av høy kvalitet på det tidspunktet, var Seedance fra det kinesiske selskapet ByteDance (det samme selskapet som eier TikTok). Det viser seg at Seedance kjører en ansiktsgjenkjenningskontroll på hvert opplastede bilde før den i det hele tatt leser ledeteksten din, og den blokkerer alle bilder med et gjenkjennelig menneskeansikt. Skuespillerne våre var selve kjernen i funksjonen, og modellen nektet å se på dem. Dette er godt dokumentert: Skapere treffer den samme veggen hele tiden, og selv tredjeparts API-leverandører advarer om at "bilder med ekte menneskeansikter blokkeres av ByteDances innholdspolicy." Ingen omskriving av ledeteksten fikser det, fordi ledeteksten aldri er problemet: bildet blir avvist i et eget skannestadium før ledeteksten leses.

Vi kunne ha levert en midlertidig løsning. I stedet flyttet vi hele nivået bort fra Seedance. Og tidspunktet viste seg å bety mye mer enn vi forventet.

Dette var aldri bare vårt problem

Mens vi håndterte et innholdsfilter, var myndighetene i Washington opptatt med å gjøre «hvilken KI-modell bruker du» til et samsvarsspørsmål.

Den amerikanske regjeringen strammer inn to beslektede, men distinkte sett med regler rundt KI.

Den første er allerede lov. Justisdepartementets Data Security Program begrenser visse transaksjoner som gir Kina og andre «bekymringsland» tilgang til sensitive personopplysninger eller offentlige data fra USA i stor skala. Den ble utstedt i henhold til Executive Order 14117, trådte i kraft 8. april 2025 og gikk over i aktiv håndheving 8. juli 2025. Kina, inkludert Hongkong og Macau, er ett av de seks utpekte bekymringslandene. Dekkede kategorier inkluderer biometriske identifikatorer, presis geolokalisering, personlige helseopplysninger, personlige økonomiske data, genomiske data og visse personidentifikatorer. Det er ikke et generelt forbud mot å sende data ut av USA: Hvorvidt det gjelder, avhenger av datatype og volum, transaksjonen, tilbyderen og tilbyderens eierskap eller jurisdiksjon. Se også den endelige forskriften i Federal Register.Det andre regelsettet er nyere og utvikler seg raskt. Bare denne uken har finansminister Scott Bessent truet med sanksjoner mot kinesiske AI-selskaper på grunn av tyveri av åndsverk, og Det hvite hus har anklaget Moonshot AI for å ha destillert Anthropics Fable-modell, med Entity List-oppføringer «på bordet». Rapportering fra Tom's Hardware og MLQ beskriver et bredere press (innkjøpsrestriksjoner, sikkerhetsråd og ansvarsregler) som ikke er et formelt forbud, men som skaper reelle hindringer for alle amerikanske virksomheter bygget på en kinesisk modell.

Det handler ikke bare om én modell, eller ett land

Lærdommen vi satt igjen med var ikke «Seedance er dårlig». Det var at hver modell du bygger på kommer med en policy, en jurisdiksjon og et tilgjengelighetsvindu som du ikke kontrollerer, og hvilken som helst av dem kan endre seg over natten.

• De kinesiske videomodellene er mest åpenbart eksponert. ByteDances Seedance, Kuaishou Kling, og MiniMax sin Hailuo kombinerer hver for seg aggressive, ugjennomsiktige innholdsfiltre med et regulatorisk mål på ryggen.
• Moonshot AI sin Kimi, markedsført av skaperen som den største åpenvektede modellen i verden og populær nok til at Microsoft etter sigende har testet den for Copilot og Azure, er nå i sentrum av sanksjonskampen. Team som har standardisert på denne kan plutselig få behov for en exitplan.
• Selv vestlige leverandører har overraskelser. ElevenLabs, et ledende (ikke-kinesisk) taleselskap, forbyr i det stille offentlige etater fra å bruke tjenesten sin uten skriftlig forhåndsgodkjenning i sin policy for forbudt bruk. Hvis du selger til offentlig sektor, kan den klausulen blokkere deg like hardt som en geopolitisk en.Ingenting av dette handler om å velge "gode" leverandører én gang for så å gå videre. Utvalget av akseptable modeller er et bevegelig mål, og det beveger seg av grunner som ikke har noe med produktet ditt å gjøre.

Hva VideoGen gjør med dette

Vi mener ikke at du skal måtte spore noe av dette for å lage en video.

VideoGen er modellaget for AI-video. Vår modellruter ligger mellom arbeidsflyten din og de underliggende leverandørene, og den bestemmer hvilken modell som kjører hver generering basert på kvalitet, tilgjengelighet og egnethet, ikke hvilken logo som tilfeldigvis er populær.

Konkret, etter Seedance-episoden flyttet vi høykvalitets videogenerering over til Googles Omni-modell, med automatisk fallback til andre kontrollerte, ikke-kinesiske leverandører. Hvis en modell avviser en forespørsel, går ned, eller blir uegnet, ruter ruteren utenom den for den forespørselen, transparent, uten at du trenger å skrive om noe som helst. Våre aktører genererer rent nå, og samsvarssituasjonen for stakken er noe vi håndterer slik at du slipper.

Vi evaluerer kontinuerlig modellene og leverandørene som er tilgjengelige gjennom VideoGen, inkludert:

• Hvor kundedata behandles
• Hvilket selskap som driver hver modell
• Om data lagres eller brukes til trening
• Hvilke modeller som kan brukes for spesifikke kunder eller regioner
• Hvordan erstatte en begrenset modell uten å bryte arbeidsflyten

Dette er ikke en juridisk garanti for at selskapet ditt er i samsvar. Samsvar avhenger av dataene dine, kundene dine og din juridiske rådgiver. Det vi kan underbygge operasjonelt er modelegnethet, dataruteringskontroller og fallbacks som holder arbeidsflyten din i gang når en modell blir uegnet.

Oppsummering

Hvis du bygger AI-video inn i et produkt eller en intern arbeidsflyt, er det viktigste du kan gjøre å slutte å hardkode stakken din til en spesifikk modell. Lag en oversikt over hva stakken din faktisk kaller (inkludert gjennom aggregatorer), spør hvor data behandles og lagres, og foretrekk en plattform som kan bytte modeller uten at du trenger å sende en kodeendring.

Dette er hele utgangspunktet for VideoGen. Bygg på modellaget, så slipper du å lure på om dagens modell er den som samsvarer med kravene, for det er vår jobb, ikke din.

Start opprettelsen med VideoGen, eller snakk med oss om modelegnethet for virksomhetsbruk eller regulert bruk.