不少玩家紛紛上手體驗(yàn)Seedance 2.0，其中Tim發(fā)布的實(shí)測(cè)視頻迅速引發(fā)全網(wǎng)熱議，進(jìn)一步推動(dòng)該模型“出圈”。視頻中，Tim對(duì)Seedance 2.0的技術(shù)表現(xiàn)給予高度認(rèn)可，稱贊其在視頻精細(xì)度、攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)流暢度、分鏡連續(xù)性及音畫匹配度上實(shí)現(xiàn)了行業(yè)突破性進(jìn)展，直言其為“改變視頻行業(yè)的AI”。然而，一個(gè)意外發(fā)現(xiàn)讓他直呼“恐怖”：僅上傳自己的人臉照片，未提供任何聲音文件或相關(guān)提示，Seedance 2.0便自動(dòng)生成了與他本人高度相似的聲音，并且精準(zhǔn)匹配其語氣特質(zhì)。更讓他震驚的是，上傳僅含樓棟正面的照片后，模型生成的運(yùn)鏡竟能轉(zhuǎn)到樓棟背面，仿佛“知曉未被展示的場(chǎng)景細(xì)節(jié)”。

Tim據(jù)此推斷，影視颶風(fēng)團(tuán)隊(duì)過往發(fā)布的大量高清視頻素材已被字節(jié)跳動(dòng)納入Seedance 2.0的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。但測(cè)試其他博主（比如何同學(xué)）的素材后發(fā)現(xiàn)，模型生成的視頻和何同學(xué)的聲音完全不像。這一現(xiàn)象反映了當(dāng)前AI行業(yè)的一道難題——大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的來源與授權(quán)問題。事實(shí)上，Seedance 2.0引發(fā)的爭(zhēng)議，本質(zhì)是技術(shù)發(fā)展速度與法律規(guī)則完善進(jìn)度不匹配的典型體現(xiàn)，這一問題在全球AI行業(yè)普遍存在。

北京航空航天大學(xué)人工智能研究院教授沙磊表示：“目前國內(nèi)外AI大模型都在使用公開數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。”這一技術(shù)路徑并非字節(jié)跳動(dòng)獨(dú)有，谷歌的Gemini多模態(tài)模型和Veo3視頻生成模型，就使用了超過200億個(gè)YouTube視頻片段；OpenAI的Sora模型、StabilityAI的StableDiffusion等，其訓(xùn)練也依賴于海量公開及許可視頻數(shù)據(jù)。中國科學(xué)院軟件研究所研究員張立波則從數(shù)據(jù)特性角度進(jìn)行了解讀，他表示，基于公開數(shù)據(jù)進(jìn)行大模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)的實(shí)踐，在大語言模型時(shí)期就已存在，但與文字內(nèi)容相比，聲音和視頻具有更強(qiáng)的個(gè)人與場(chǎng)景特定性，這使得當(dāng)前階段數(shù)據(jù)使用的責(zé)任與邊界問題更加凸顯。

面對(duì)合規(guī)爭(zhēng)議，字節(jié)跳動(dòng)在Seedance 2.0已采取了相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)防控措施。沙磊透露，Seedance 2.0還在小范圍內(nèi)測(cè)階段，聽說字節(jié)也限制了一部分模型功能，例如只有在進(jìn)行活體認(rèn)證的情況下可以生成真人視頻，不支持輸入真人圖片/視頻做主體參考等，防止AI技術(shù)被濫用。他認(rèn)為，這種功能限制是企業(yè)在技術(shù)狂奔時(shí)要守住的責(zé)任底線。沙磊表示，AI技術(shù)的進(jìn)步不會(huì)因爭(zhēng)議停下腳步，如何在創(chuàng)新與數(shù)據(jù)合規(guī)、版權(quán)保護(hù)之間找到平衡，讓技術(shù)突破的紅利真正惠及行業(yè)與用戶，不僅是字節(jié)或某家公司需要持續(xù)探索的問題，更是全球AI產(chǎn)業(yè)共同的命題。Seedance2.0爆火出圈 被稱“顛覆行業(yè)” 引發(fā)傳媒股漲停潮！