

我们对生成式 AI (Generative AI) 的态度,始终建立在对人类创造力的深切尊重之上。技术的设计初衷是为创作者赋能,而非取代他们,并坚持以创作者为核心、负责任的创新理念。
在 Chaos,我们始终相信:AI 的角色是增强人类创造力,而不是取而代之。我们构建的 AI 工具,致力于为建筑师、工程师、施工方与视觉艺术家赋能,不仅提升创意表达与工作效率,同时也守护创作者的署名权与原创价值。
随着生成式 AI 成为设计与可视化工作流程中的关键组成部分,我们的承诺也愈加坚定明确:在尊重创作者、保护知识产权的基础上,推动不妥协的创新,并在每一个环节提供清晰的法律与伦理保障。
我们将 AI 打造成共创平台 —— 在释放 AI 潜力的同时,让专业人士始终掌握主导权。AI 的使命是赋能创意,而非取代创意。
以下是我们确保始终秉持审慎、负责任、以创作者为本的方式的具体做法:
Veras 和 Chaos AI Enhancer 使用的是 Stable Diffusion 模型,该模型以 LAION-5B 数据集进行训练。LAION-5B 是一个公开的数据集,该数据集由 Common Crawl 抓取的网页图像与文字说明构成。对于其他模型,我们仅使用开源且适用于商业用途的数据集,或已经获得正式授权的数据集。
在 Veras 和 Glyph 中,仅当您主动选择共享时,系统才会收集匿名渲染与使用数据。您可以在初始设置中关闭该功能,或通过我们的 IT 配置指南全局关闭 Veras 与 Glyph 的数据共享。
对于 AI Enhancer,匿名的输入与输出图像仅用于质量保障(QA)与诊断分析。
只要您的合同允许,并且您遵守所使用的第三方模型或资产的相关规定,您的输出内容完全归您所有。
Chaos 不会对您的任何输出主张所有权。
我们的 AI 工具旨在鼓励并强化人类的创作主导地位。它们通过使用您的输入数据,并让您自主选择种子值、提示词、控制参数和输出结果,从而优化创作流程。同时,系统始终保留必要的人类创作成分要素,并确保符合美国版权法对著作权归属的要求。
我们设计的每一项 AI 功能,都体现了我们对公平性、安全性与责任感的坚定承诺,同时不牺牲创新速度。这些原则并非附属思考,而是从根本上塑造了我们的产品理念。
道德规范的数据训练
我们在训练数据的获取上秉持审慎态度,使用经过精心筛选的数据集,专为满足建筑可视化的特定需求。我们不会随意抓取网络内容,而是选择具备合法授权、语境贴切的数据资源,符合行业标准并尊重设计的多样性。我们的目标是:激发创意,同时坚守诚信。
通过持续测试确保质量
每一项 AI 功能在发布前都经过严格测试 —— 包括自动化系统检测与人工评审。测试不会在发布后结束,我们还会持续在真实使用场景中评估其性能,确保输出结果始终可靠、细腻,并符合用户预期。
从设计源头落实伦理审查
我们为每项 AI 能力设立结构化的评估流程,结合技术验证与多元化人类视角,主动识别潜在风险,如偏差或误导,并以公平、合乎伦理的方式构建面向广泛用户的工具。
以用户反馈为核心驱动力
您的声音是我们持续改进的关键所在。社区论坛、Alpha/Beta 测试计划,以及定向的客户沟通和圆桌会议,让我们始终贴近用户的真实体验。这种持续的对话机制确保我们的 AI 发展始终与您的需求同步,并始终扎根于现实场景。
随着 AI 越来越多地融入设计与可视化工作流程,我们深知知识产权(IP)与数据安全的透明性变得尤为关键。 本常见问题解答(FAQ)将为您明确说明:当您使用 Chaos 的 AI 工具时,您的数据是如何被管理的,以及您在创作过程中的权利保障。
以下是我们三款主要的 AI 工具:
针对每款工具,您将看到两个关键方面的详细说明:训练数据背后的知识产权,以及在使用过程中保障您数据安全的相关措施。我们的目标是,在您探索 AI 为创意流程带来的潜力时,能够充分了解信息并安心使用。若您有更多问题,欢迎随时与我们联系——我们很乐意为您提供帮助!
根据美国版权局(U.S. Copyright Office)的规定,当人类对图像进行创作贡献或具有实质性编辑时,AI 生成内容可以获得版权保护: 阅读官方指南。Veras 在渲染过程中使用您的 3D 模型和相机视角作为视觉基础(即“底层素材”),这意味着输出图像是基于您创作内容之上。同时,您在使用过程中还参与了提示词编写、种子设置、渲染选择等环节,这一过程体现了人机共创。因此,Veras 的使用过程中所包含的人类参与,明确符合美国版权局关于可版权内容的要求。
在欧盟,判断标准则更侧重于作品本身的原创性。不同国家可能对“足够的人类创作参与”或“独创性”的认定存在细微差异,因此,尽管“人类参与”仍是核心因素,但各国在法律适用上可能存在细微差别。
我们可以明确向您保证:Chaos 不会主张您通过 Veras 所生成输出内容的所有权。但出于产品运营与功能改进的目的,我们可能会保留部分有限的使用权。此外,我们可能会对产品、服务或内容的使用施加一些限制,例如:禁止违反适用法律的使用或涉及将我们专有内容“实体化”的行为。相关详细条款请参阅我们的《许可与服务协议》。
您对输出内容所拥有的权利,还取决于多种因素,特别是图像生成的具体背景(例如是否为独立创作、雇佣工作成果或客户委托项目),以及所使用模型或资产中是否包含第三方素材或权益等内容。
Veras 基于 Stable Diffusion 模型构建,该模型是在 LAION dataset 数据集上训练而成。LAION 是一个大规模、公开可获取的图文配对数据集,内容来源于互联网。
不是的。Veras 生成的输出并非对某一训练图像的复制,而是基于您提供的 3D 设计结构和文本提示,生成全新的内容。只要输入是您的原创,输出也完全归您所有。
Veras 仅将渲染所需的核心数据(如相机视角与几何快照)发送至云端进行处理。
归您所有。AI Enhancer 只是对您原始渲染图进行视觉增强处理,并不会引入新的内容或改变您的设计意图,因此其知识产权完全归您所有。
AI Enhancer 基于 Stable Diffusion 模型运行,该模型以 LAION dataset 进行训练。LAION 是一个大规模、公开可用的图文配对数据集,数据来源于互联网。同时,AI Enhancer 还结合了开源的图像处理技术,如降噪与细节增强等。该模型未使用任何用户生成内容进行训练,也不会引入任何外部图像。
我们在美国存储输入与输出图像,仅用于质量监控与诊断目的,符合最终用户许可协议(EULA)的规定。这些数据不会被用于模型训练,也没有任何训练计划。
归您所有。Glyph 完全在您的 BIM 环境中运行,其输出内容(如视图、图纸、标注和尺寸)均基于您的模型生成。生成结果由您的提示与输入驱动,所有输出均保留在您的项目中,始终处于您的控制之下。
Glyph Copilot 基于 OpenAI 的 ChatGPT(GPT-4),用于辅助执行 Glyph 的任务与流程。该大型语言模型(LLM)是在广泛的公开互联网数据上训练而成,不包含任何客户内容。
Glyph 不会使用您的数据对模型进行再训练或微调。
目前不会。但根据《最终用户许可协议》(EULA),我们保留未来可能使用的权利。在首次启动应用程序时,可以看到两个选项框,您可以将其关闭,以禁止匿名收集图像、提示词以及应用使用数据。
若要在全局范围内关闭此功能,IT 专业人员可按照以下说明操作:https://forum.evolvelab.io/t/installing-veras-msi-configurations-remote-deployment-for-it-managers/4717