Các mô hình video AI của bạn có tuân thủ quy định không?

Vài tuần trước, chúng tôi đang chuẩn bị ra mắt quy trình chuyển đổi từ bảng phân cảnh (storyboard) sang video. Mục tiêu chính của tính năng này là tính nhất quán của nhân vật: bạn xác định các diễn viên của mình một lần và họ vẫn giữ nguyên hình dáng trong mọi phân cảnh. Để thực hiện điều đó, chúng tôi gửi hình ảnh tham chiếu của những diễn viên đó vào mô hình video trong mỗi lần tạo.

Và tất cả các yêu cầu đó đều bắt đầu bị từ chối.

Mô hình mà chúng tôi đang sử dụng để tạo video chất lượng cao vào thời điểm đó là Seedance, từ công ty ByteDance của Trung Quốc (cùng công ty sở hữu TikTok). Hóa ra Seedance thực hiện quy trình phát hiện khuôn mặt trên mọi hình ảnh được tải lên trước khi nó đọc lời nhắc (prompt) của bạn và nó chặn cứng bất kỳ hình ảnh nào có khuôn mặt người dễ nhận biết. Các diễn viên của chúng tôi là toàn bộ tính năng đó, nhưng mô hình lại từ chối nhìn vào họ. Điều này đã được ghi chép rõ ràng: những người sáng tạo liên tục gặp phải rào cản tương tự, và thậm chí các nhà cung cấp API bên thứ ba cũng cảnh báo rằng "hình ảnh có khuôn mặt người thật bị chặn bởi chính sách nội dung của ByteDance." Không có cách viết lại lời nhắc nào khắc phục được điều đó, vì lời nhắc không bao giờ là vấn đề: hình ảnh bị từ chối ở một giai đoạn quét riêng biệt trước khi lời nhắc được đọc.

Chúng tôi đã có thể đưa ra một giải pháp thay thế tạm thời. Thay vào đó, chúng tôi đã chuyển toàn bộ phân cấp đó ra khỏi Seedance. Và thời điểm thực hiện hóa ra lại quan trọng hơn nhiều so với dự kiến của chúng tôi.

Đây không bao giờ chỉ là vấn đề của riêng chúng tôi

Trong khi chúng tôi đang xử lý bộ lọc nội dung, thì Washington đang bận rộn biến câu hỏi "bạn đang sử dụng mô hình AI nào" thành một câu hỏi về tuân thủ pháp luật.

Chính phủ Hoa Kỳ đang thắt chặt hai bộ quy tắc liên quan nhưng riêng biệt xung quanh AI.

Bộ quy tắc đầu tiên đã trở thành luật. Chương trình Bảo mật Dữ liệu của Bộ Tư pháp hạn chế một số giao dịch cho phép Trung Quốc và các "quốc gia đáng lo ngại" khác tiếp cận dữ liệu cá nhân nhạy cảm quy mô lớn của Hoa Kỳ hoặc dữ liệu liên quan đến chính phủ. Chương trình này được ban hành theo Sắc lệnh Hành pháp 14117, có hiệu lực vào ngày 8 tháng 4 năm 2025 và bắt đầu thực thi tích cực vào ngày 8 tháng 7 năm 2025. Trung Quốc, bao gồm cả Hồng Kông và Ma Cao, là một trong sáu quốc gia được chỉ định là đáng lo ngại. Các danh mục được áp dụng bao gồm nhận dạng sinh trắc học, vị trí địa lý chính xác, dữ liệu sức khỏe cá nhân, dữ liệu tài chính cá nhân, dữ liệu bộ gen và một số định danh cá nhân nhất định. Đây không phải là lệnh cấm toàn diện đối với việc gửi bất kỳ dữ liệu nào ra ngoài Hoa Kỳ: khả năng áp dụng phụ thuộc vào loại và khối lượng dữ liệu, giao dịch, nhà cung cấp và quyền sở hữu hoặc quyền tài phán của nhà cung cấp. Xem thêm quy tắc cuối cùng trên Công báo Liên bang.Bộ quy tắc thứ hai mới hơn và đang thay đổi nhanh chóng. Ngay trong tuần này, Bộ trưởng Tài chính Scott Bessent đã đe dọa trừng phạt các công ty AI Trung Quốc vì hành vi đánh cắp tài sản trí tuệ, và Nhà Trắng đã cáo buộc Moonshot AI chắt lọc mô hình Fable của Anthropic, với các chỉ định vào Danh mục Thực thể đang được "xem xét". Các báo cáo từ Tom's Hardware và MLQ mô tả một nỗ lực rộng lớn hơn (các hạn chế mua sắm, tư vấn bảo mật và các quy tắc trách nhiệm pháp lý) chưa đến mức lệnh cấm chính thức nhưng đã tạo ra những trở ngại thực sự cho bất kỳ doanh nghiệp Mỹ nào được xây dựng dựa trên mô hình của Trung Quốc.

Không chỉ là về một mô hình, hay một quốc gia

Bài học chúng tôi rút ra không phải là "Seedance tệ". Mà là mọi mô hình bạn xây dựng đều đi kèm với một chính sách, một quyền tài phán và một khung thời gian khả dụng mà bạn không kiểm soát, và bất kỳ yếu tố nào trong số đó cũng có thể thay đổi ngay lập tức.

• Các mô hình video của Trung Quốc là những thứ dễ bị tổn thương nhất. Seedance của ByteDance, Kling của Kuaishou, và Hailuo của MiniMax đều kết hợp các bộ lọc nội dung quyết liệt, thiếu minh bạch với một mục tiêu pháp lý đang nhắm vào họ.
• Kimi của Moonshot AI, được nhà sản xuất quảng cáo là mô hình trọng số mở lớn nhất thế giới và đủ phổ biến để Microsoft được cho là đã thử nghiệm nó cho Copilot và Azure, hiện đang là tâm điểm của cuộc chiến trừng phạt. Các đội ngũ chuẩn hóa trên mô hình này có thể đột nhiên cần một kế hoạch rút lui.
• Ngay cả các nhà cung cấp phương Tây cũng mang đến những bất ngờ. ElevenLabs, một công ty âm thanh hàng đầu (không phải của Trung Quốc), lặng lẽ cấm các thực thể chính phủ sử dụng dịch vụ của mình nếu không có văn bản cho phép trước trong Chính sách Sử dụng Bị cấm. Nếu bạn bán hàng cho khu vực công, điều khoản đó có thể chặn đứng bạn mạnh mẽ không kém gì một vấn đề địa chính trị.Không có điều nào trong số này nói về việc chọn các nhà cung cấp "tốt" một lần rồi thôi. Tập hợp các mô hình có thể chấp nhận được là một mục tiêu di động, và nó thay đổi vì những lý do chẳng liên quan gì đến sản phẩm của bạn.

VideoGen giải quyết vấn đề này như thế nào

Chúng tôi không nghĩ rằng bạn cần phải theo dõi tất cả những điều này để tạo ra một video.

VideoGen là lớp mô hình dành cho video AI. Bộ định tuyến mô hình của chúng tôi nằm giữa quy trình làm việc của bạn và các nhà cung cấp nền tảng, và nó quyết định mô hình nào thực hiện mỗi lần tạo dựa trên chất lượng, tính khả dụng và tính đủ điều kiện, chứ không phải dựa trên logo nào đang thịnh hành.

Cụ thể, sau sự kiện Seedance, chúng tôi đã chuyển việc tạo video chất lượng cao sang mô hình Omni của Google, với tính năng tự động chuyển đổi sang các nhà cung cấp khác đã được kiểm duyệt và không phải của Trung Quốc. Nếu một mô hình từ chối yêu cầu, gặp sự cố hoặc trở nên không phù hợp, bộ định tuyến sẽ tự động định tuyến lại yêu cầu đó mà bạn không cần phải viết lại bất cứ điều gì. Các tác nhân của chúng tôi hiện tạo video rất sạch, và trạng thái tuân thủ của hệ thống là điều chúng tôi quản lý để bạn không phải lo lắng.

Chúng tôi liên tục đánh giá các mô hình và nhà cung cấp có sẵn thông qua VideoGen, bao gồm:

• Dữ liệu khách hàng được xử lý ở đâu
• Công ty nào vận hành từng mô hình
• Dữ liệu có được lưu giữ hoặc sử dụng để huấn luyện hay không
• Những mô hình nào có thể được sử dụng cho các khách hàng hoặc khu vực cụ thể
• Cách thay thế một mô hình bị hạn chế mà không làm gián đoạn quy trình làm việc

Đây không phải là một cam kết pháp lý rằng công ty của bạn đã tuân thủ. Sự tuân thủ phụ thuộc vào dữ liệu, khách hàng và cố vấn của bạn. Những gì chúng tôi có thể xác nhận về mặt vận hành là tính đủ điều kiện của mô hình, kiểm soát định tuyến dữ liệu và cơ chế dự phòng giúp quy trình làm việc của bạn tiếp tục chạy khi một mô hình trở nên không phù hợp.

Bài học rút ra

Nếu bạn đang tích hợp video AI vào sản phẩm hoặc quy trình làm việc nội bộ, điều giá trị nhất bạn có thể làm là ngừng gắn chặt hệ thống của mình vào một mô hình cụ thể. Hãy kiểm kê những gì hệ thống của bạn thực sự gọi (bao gồm cả thông qua các bộ tổng hợp), hỏi xem dữ liệu đầu vào được xử lý và lưu giữ ở đâu, và ưu tiên một nền tảng có thể chuyển đổi mô hình mà bạn không cần phải thay đổi mã nguồn.

Đó chính là toàn bộ tiền đề của VideoGen. Hãy xây dựng trên lớp mô hình, và bạn sẽ không bao giờ phải tự hỏi liệu mô hình hôm nay có tuân thủ hay không, vì đó là công việc của chúng tôi, không phải của bạn.

Bắt đầu tạo với VideoGen, hoặc nói chuyện với chúng tôi về tính đủ điều kiện của mô hình cho doanh nghiệp hoặc mục đích sử dụng có quy định.