The Verge 的那篇测评
The Verge 记者 Sean Hollister 是最早拿到 Project Genie 测试资格的人之一。他的测评标题很直接："Google's AI helped me make bad Nintendo knockoffs"。
他在文章里描述了自己用 Project Genie 生成《超级马里奥 64》、《银河战士》、《塞尔达传说》等游戏风格的世界。效果粗糙，但能认出来是什么。
这篇文章暴露了一个问题：当用户可以生成任意内容时，平台怎么处理版权和合规？
Google 的第一反应
Project Genie 上线后不久，就有用户发现某些提示词被屏蔽了。
输入"Mario"相关的描述，生成会失败或被拒绝。输入"Nintendo style"，可能会被引导到其他风格。输入著名游戏的具体名称，同样会被阻止。
这是最简单的内容过滤：关键词黑名单。
关键词过滤的局限
问题是，黑名单挡不住创意绕过。
不让写"Mario"？那写"Italian plumber in a mushroom kingdom"。
不让写"Zelda"？那写"Elf boy with sword exploring ancient ruins"。
只要用户想，总能找到不触发过滤的描述方式，生成风格相似的内容。
这不是 Project Genie 特有的问题。所有生成式 AI 都面临这个困境：输入端过滤太容易绕过。
输出端审核的难度
另一种思路是审核生成的输出。如果生成的画面太像任天堂游戏，就阻止显示。
这比输入过滤难得多：
如何定义"太像"？
红色帽子加蓝色工装裤就算侵权吗？红砖配绿管道呢？金币呢？
每个元素单独看都不构成侵权，组合在一起就"感觉像马里奥"。这种判断很难自动化。
实时审核的性能压力
Genie 3 每秒生成 24 帧画面。如果每一帧都要过一遍版权检测模型，延迟会很明显。
而且版权检测模型本身也不完美，会有误报和漏报。
用户生成的二次创作
如果用户在生成的世界里加了自己的元素，这算用户作品还是 AI 作品？侵权责任怎么划分？
目前的做法
根据公开信息，Project Genie 采用了多层过滤：
输入层：关键词过滤
屏蔽明显的版权关键词。简单粗暴，但能挡住大部分"直接复制"的请求。
生成层：风格引导
模型本身可能被调整过，降低生成特定风格的倾向。这不是硬性阻止，而是让结果"不那么像"。
发布层：人工审核
如果用户要把生成的世界公开分享（remix 功能），可能会经过人工审核。
事后处理：举报机制
如果有版权方投诉，下架对应的内容。
这套体系不完美，但目前能用。问题是当用户量上去之后，人工审核会成为瓶颈。
更深层的问题
内容审核只是表面。更深的问题是：AI 能不能"模仿风格"？
如果答案是"能"，那每个有独特风格的创作者都面临被模仿的风险。你的画风、你的游戏风格、你的设计语言，都可以被 AI 学走。
如果答案是"不能"，那 AI 的能力会被大幅限制。不能模仿意味着不能学习，不能学习意味着不能泛化。
法律上，风格通常不受版权保护。你不能版权保护"蒸汽朋克风格"或"二次元画风"。但当 AI 可以精确模仿某个人的独特风格时，这个原则会被挑战。
对平台的建议
如果你在运营类似的生成式服务，几点考虑：
透明度
告诉用户什么能生成、什么不能生成。与其让用户猜测哪些词被屏蔽，不如公开规则。
分层发布
私人使用和公开分享可以有不同的标准。私人生成可以宽松一些，公开发布需要更严格的审核。
版权方合作
主动和大的版权方建立沟通渠道。与其等他们发律师函，不如提前协商。
技术投入
输出端审核的技术还不成熟，但值得投入研发。谁先做出准确高效的版权检测，谁就有竞争优势。
用户该怎么做
如果你在用 Project Genie 或类似工具：
了解平台规则。 每个平台的限制不同，先搞清楚边界在哪。
商业使用要谨慎。 生成的内容用于个人娱乐问题不大。用于商业项目，版权风险要自己承担。
保留原创性。 如果你基于 AI 生成的内容做二次创作，保留创作过程的记录。万一有争议，能证明哪些是你的贡献。
关注法律动态。 这个领域的法律还在形成中。今天合法的事，明天可能变成灰色地带。
结论
生成式 AI 的内容审核，比传统 UGC 平台难得多。用户不是上传现有内容，而是创造新内容。你没法提前建立一个"侵权内容库"来比对。
目前的解决方案都是临时的、不完美的。长期来看，需要技术和法律同步演进。
在那之前，平台在摸索，用户在试探，版权方在观望。这个三方博弈会持续一段时间。
