在生成式 AI 时代引领负责任的创新
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。
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！