OpenAI, Sora 信息流哲学公开：“不让人沉迷刷屏”
- 创作优先，消费最小化是核心原则
- 可用自然语言调整算法的新概念推荐系统
- 从生成阶段开始的安全装置，与 TikTok 完全相反的战略
发生了什么？
OpenAI 正式发布了 AI 视频生成应用 Sora 的推荐信息流设计哲学。[OpenAI] 核心信息很明确。“不是让人沉迷刷屏，而是为了创作的平台”。
在 TikTok 因优化观看时间而引发争议期间，OpenAI 选择了完全相反的方向。不优化信息流停留时间，而是优先展示用户更有可能受到启发并亲自制作视频的内容。[TechCrunch]
为什么重要？
坦率地说，这是社交媒体历史上相当有意义的实验。现有的社交平台为了广告收入，最大限度地延长了停留时间。用户停留时间越长，就越赚钱。其结果是令人上瘾的算法和精神健康问题。
OpenAI 已经通过订阅模式 (ChatGPT Plus) 盈利。不依赖广告，所以没有必要“留住用户”。简单来说，因为商业模式不同，信息流设计也可能不同。
我个人很好奇这是否真的可行。“鼓励创作”的信息流是否真的能维持用户参与度？还是最终会回到优化停留时间？
Sora 信息流的 4 个原则
- 优化创作：引导参与而不是消费。目标是积极创作而不是被动滚动。[Digital Watch]
- 用户控制权：可以用自然语言调整算法。可以发出“今天只显示喜剧”之类的指示。
- 连接优先：优先展示关注的人、认识的人的内容，而不是病毒式传播的全球内容。
- 安全-自由平衡：所有内容都在 Sora 内生成，因此在生成阶段阻止有害内容。
技术上有什么不同？
OpenAI 利用现有的 LLM 开发了一种新型的推荐算法。核心差异点是“自然语言指示”。用户可以直接用语言向算法描述想要的コンテンツ类型。[TechCrunch]
个性化信号包括 Sora 活动（点赞、评论、混音）、基于 IP 的位置、ChatGPT 使用记录（可以关闭）、作者粉丝数等。但同时也包含安全信号，有害内容会被抑制展示。
今后会怎样？
Sora 应用在发布 48 小时后就登上了应用商店榜首。第一天 5.6 万次下载，第二天增加了 3 倍。[TechCrunch] 初期的反应很热烈。
但问题是持续性。正如 OpenAI 所承认的那样，这个信息流是“活的系统”。会根据用户反馈不断变化。如果以创作为中心的哲学与实际用户行为发生冲突会怎么样？值得关注。
常见问题 (FAQ)
Q: Sora 信息流和 TikTok 有什么不同？
A: TikTok 的目标是优化观看时间，留住用户。Sora 正好相反，优先展示用户更有可能受到启发并亲自制作视频的内容。是侧重于创作而不是消费的设计。
Q: 用自然语言调整算法是什么意思？
A: 现有的应用只根据点赞、观看时间等行为数据来决定推荐。Sora 是用户可以直接输入“今天只显示科幻视频”之类的指示，算法会根据指示进行调整。
Q: 有青少年保护功能吗？
A: 有。可以通过 ChatGPT 父母控制来关闭信息流个性化或限制连续滚动。青少年账户默认限制每天可以生成的视频数量，Cameo（他人登场视频）功能也适用更严格的权限。
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参考资料
- The Sora feed philosophy – OpenAI (2026-02-03)
- How OpenAI designs Sora recommendation feed – Digital Watch Observatory (2026-02-03)
- OpenAI is launching the Sora app – TechCrunch (2025-09-30)