OpenAI 詳解 Sora 動態流：不做刷屏資訊流，讓使用者自己調演算法

各大社交平臺最怕的是你不刷影片，OpenAI 卻反過來表示，Sora 的資訊流不想讓你一直無腦刷下去。

9 月 30 日，OpenAI 公佈了 Sora 資訊流的推薦演算法哲學。官方表示，這套演算法的目標不是追求使用者的停留時長，而是為了激發使用者的創作欲，甚至直接引入了允許使用者自己指揮演算法的機制。

讓演算法聽話，而不是讓人上癮

傳統的短影片資訊流往往以演算法精準投餵為主，恨不得把使用者鎖在無限滾動的螢幕前。Sora 則提出要把排序權重交給主動創作和參與，弱化純粹被動的刷屏行為。

在具體的推薦機制上，Sora 引入了可調控的排序功能。使用者可以直接告訴演算法自己當下的偏好，想看什麼型別的靈感就看什麼。

推薦系統使用的訊號不僅包括 Sora 站內的點贊、關注、評論和混剪行為，還會參考粗略的 IP 城市位置。如果使用者不介意，它甚至能結合使用者的 ChatGPT 歷史對話來推算喜好，不過這個資料關聯選項可以在設定裡隨時關閉。

針對未成年人，家長還可以通過 ChatGPT 的家長控制功能，直接關掉 Sora 的個性化推薦，並限制無限滾動功能。

除了常規的個性化，Sora 還明確表示會優先推薦有人際連線的內容，比如利用 Cameo 功能生成的互動影片，這種連線型內容的推薦權重會高於泛化的陌生人內容。

創作入口直接攔截，把低質博眼球內容擋在門外

在內容安全上，Sora 最大的不同在於所有影片都是在站內生成的。這意味著防線可以直接前置到生成環節，把絕大部分違規內容扼殺在製作階段。

萬一有生成漏網，自動化掃描和人工稽核會跟進處理。對於青少年賬號，潛在危險或年齡不適的內容會被自動遮蔽。

在分發規則裡，OpenAI 列出了一長串限制清單。除了常規的暴力、色情、仇恨言論和侵權，還明確限制了外貌對比評判、美化抑鬱傾向、危險模仿挑戰，以及純粹為了騙互動的低質量博眼球內容。

同時，未經授權生成現實在世人物的肖像，或者未經許可使用已故公眾人物形象的內容，也都在禁止之列。

不過，隨著後來官方在頁面上補充的說明，Sora 這款獨立產品已在 2026 年 4 月 26 日停止服務。但當時 OpenAI 為它設計的這套內容分發框架，依然記錄了生成式 AI 嘗試改造社交媒體的思路。

為什麼重要

我們認為，OpenAI 這套資訊流哲學最核心的突破，在於試圖打破傳統演算法靠刺激神經元讓人上癮的商業邏輯。它把被動消費改成主動創作，把混剪和靈感觸發當成了核心指標，這在產品邏輯上是相當高階的設想。

對於創作者來說，這套機制原本能帶來更公平的曝光環境。平臺不鼓勵 engagement bait 這類純博流量的內容，反而偏愛 Cameo 這種協作互動，意味著有想法、能帶起二創的影片更容易被推出來，而不是被搬運號和標題黨淹沒。

但問題也很明顯。資訊流推薦本質上是靠海量內容和極高頻次的反饋跑出來的，靠生成式 AI 現做現發，供給規模、算力成本和審查代價都極其高昂。

看起來，想讓 AI 既扮演生產工具又充當社交平臺，這道題的難度遠超做一款純粹的模型呼叫工具。後來 Sora 產品的停擺也說明，再理想的資訊流演算法，最終依然要面對產品形態與運營成本的現實考驗。