是的，但风险更高，门槛也更高。
语音信息：WhatsApp 广泛使用语音聊天，但要提取语音数据首先需得到每位参与者授权，其次需要准确的转录、情绪识别、语言识别等处理流程，属于多模态学习范畴，技术要求更高。
图片/视频：聊天中分享的图片和视频可能包含敏感内容（例如人脸、儿童、身份证明、位置等），一旦被 AI 模型“学习”，后果可能非常严重。
表情符号与贴图：虽然看似无害，但这类非文字表达也具有强烈的情绪和语义，需要进行符号语言建模（emoji embedding）。这类训练目前还不成熟。
所以，总体而言，非文本内容的学习处于技术探索阶段，且必须建立在更严苛的 瑞典 WhatsApp 电话号码列表 数据合规和伦理保护机制之上。
二十一、商业化风险：用户发现聊天机器人“复述了他们的内容”会发生什么？
一个最极端的风险场景是：
用户与机器人对话时，突然发现它说出了一段极像自己 WhatsApp 聊天内容的语言、语气、甚至私密表述。
即使这并非直接“复述”，而只是模型泛化后的产物，用户仍可能认为自己被“监控”或“泄密”了。这会导致以下后果：
用户投诉甚至法律诉讼；
平台声誉受损；
合规调查介入，可能被勒令下架产品；
如果模型在多个产品中复用，问题可能被放大成企业危机。
这不是假设，而是实际发生过的风险类型。 例如 Meta 早期的 AI 模型因使用社交网络公开内容训练，被质疑“侵犯用户人格权”，最后必须修改模型架构与数据源。