2024年伊始，OpenAI再向世界扔了一枚AI炸彈——視頻生成模型Sora。
一如一年前的ChatGPT，Sora被認爲是AGI（通用人工智能）的又一個里程碑時刻。
“Sora意味著AGI實現將從10年縮短到1年”，360董事長周鴻祎作出預判。
但這個模型如此轟動，並不只是因爲AI生成的視頻時間更長、清晰度更高，而是OpenAI已經超越過去所有AIGC的能力，生成了一個與真實物理世界相關的視頻內容。
無厘頭的賽博朋克固然酷炫，但真實世界中的一切如何讓AI重現才更具意義。
爲此，OpenAI提出了一個全新的概念——世界模擬器。
在OpenAI官方出具的技術報告中，對Sora的定位爲“作爲世界模擬器的視頻生成模型”，“我們的研究結果表明，擴展視頻生成模型是構建物理世界通用模擬器的一條可行之路。”
（圖源：OpenAI官網）
OpenAI認爲，Sora爲能夠理解和模擬真實世界的模型奠定了基礎，這將是實現AGI的一個重要裏程碑。憑借這一點，就徹底與AI視頻賽道的Runway、Pika等公司拉開了一個段位。
從文字（ChatGPT）到圖片（DALL·E ）再到視頻（Sora），對OpenAI來說，仿佛在搜集一張張的拼圖，試圖通過影像媒介形態徹底打破虛擬與現實的邊界，成爲電影“頭號玩家”一般的存在。
如果說蘋果Vision Pro是頭號玩家的硬件外顯，那麽一個能自動構建仿真虛擬世界的AI系統，才是靈魂。
“語言模型近似人腦，視頻模型近似物理世界”，愛丁堡大學的博士生Yao Fu表示。
“OpenAI的野心大得超出了所有人的想象，但好像也只有它能做到”，多位AI創業者對光錐智能感歎道。
Sora如何成爲“世界模擬器”？
OpenAI新發布的Sora模型，一腳踹開了2024年AI視頻賽道的大門，徹底與2023年以前的舊世界劃出了分界線。
在其一口氣釋出的48個演示視頻中，光錐智能發現過去AI視頻被诟病的問題大部分得到了解決：更清晰的生成畫面、更逼真的生成效果、更准確的理解能力、更順暢的邏輯理解能力、更穩定和一致性的生成結果等等。
但這一切也不過是OpenAI顯現出的冰山一角，因爲OpenAI從一開始瞄准的就不是視頻，而是所有存在的影像。
影像是一個更大的概念，視頻是其中的一個子集，例如大街上滾動的大屏、遊戲世界的虛擬場景等等。OpenAI要做的事情，是要以視頻爲切入口，涵蓋一切影像，模擬、理解現實世界，也就是其強調的“世界模擬器”概念。
正如AI電影《山海奇境》制作人、星賢文化陳坤告訴光錐智能，“OpenAI在向我們展示它在視頻方面的能力，但真正的目的在于獲取人們的反饋數據，去探索、預測人們想要生成的視頻是什麽樣的。就像大模型訓練一樣，一旦工具開放，就相當于全世界的人在爲其打工，通過不斷標記、錄入，讓其世界模型變得越來越聰明。”
于是我們看到，AI視頻成爲了理解物理世界的第一個階段，主要突出其作爲“視頻生成模型”的屬性；發展到第二個階段，才能作爲“世界模擬器”提供價值。
抓住Sora“視頻生成”屬性的核心在于——找不同，即Sora和Runway、Pika的差異性體現在哪裏？這個問題至關重要，因爲某種程度上解釋了Sora能夠碾壓的原因。
首先的一點，OpenAI沿用了訓練大語言模型的思路，用大規模的視覺數據來訓練一個具備通用能力的生成模型。
這與文生視頻領域“專人專用”的邏輯完全不同。去年，Runway也有過類似的計劃，被其稱之爲“通用世界模型”，思路大致相似，但沒有後續，這回Sora倒是先一步完成了Runway的夢想。
據紐約大學助理教授謝賽甯推算，Sora參數量約爲30億，雖然對比GPT模型顯得微不足道，但是這個數量級已經遠超了Runway、Pika等一些公司，可以稱得上是降維打擊。
萬興科技AI創新中心總經理齊镗泉，評價Sora的成功再次驗證了“大力出奇迹”的可能性，“Sora依然遵循OpenAI的Scaling Law，靠大力出奇迹，大量數據，大模型和大量算力。Sora底層采用了遊戲、無人駕駛和機器人領域驗證的世界模型，構建文生視頻模型，達到模擬世界的能力。”
其次，在Sora身上第一次展現了擴散模型與大模型能力的完美融合。
AI視頻就像一部電影大片，取決于劇本和特效兩個重要元素。其中，劇本對應著AI視頻生成過程中的“邏輯”，特效則對應著“效果”。爲了實現“邏輯”和“效果”，背後分化出了兩條技術路徑擴散模型和大模型。
去年年底，光錐智能就曾預判到，爲了同時能夠滿足效果和邏輯，擴散和大模型兩條路線終將走向融合。沒想到，OpenAI如此迅速地就解決了這個難題。
（圖源：OpenAI官網）
OpenAI 在技術報告中畫重點提到：“我們將各種類型的視覺數據轉化爲統一表示法的方法，這種表示法可用于生成模型的大規模訓練。”
具體來看，OpenAI將視頻畫面的每一幀都編碼轉化爲了一個個的視覺補丁（patches），每個補丁都類似于GPT中的一個token，成爲了視頻、圖像中的最小衡量單位，並且可以隨時隨地被打破、被重組。找到了統一數據的方式，統一了度量衡，也就找到了打通擴散模型和大模型的橋梁。
在整個生成的過程中，擴散模型仍在負責生成效果的部分，增加大模型Transformer的注意力機制後，就多了對生成的預測、推理能力，這也就解釋了Sora爲什麽能夠從現有獲取的靜態圖像中生成視頻，還能擴展現有視頻或填充缺失的畫面幀。
發展至今，視頻模型已經呈現出複合的趨勢，模型走向融合的同時，技術也在走向複合。
把之前沈澱的技術積累運用到視覺模型上，也成爲了OpenAI的優勢。在Sora文生視頻的訓練過程中，OpenAI就引入了 DALL-E3和GPT的語言理解能力。據OpenAI表示，DALL-E3、GPT基礎上進行訓練，能夠使Sora准確地按照用戶提示生成高質量的視頻。
一套組合拳下來，結果就是出現了模擬能力，也就構成了“世界模擬器”的基礎。
“我們發現，視頻模型在進行大規模訓練時，會表現出許多有趣的新興能力。這些能力使Sora能夠模擬物理世界中的人、動物和環境的某些方面。這些特性的出現並沒有對三維、物體等産生任何明確的歸納偏差——它們純粹是規模現象”，OpenAI表示道。
“模擬”之所以能夠如此炸裂，根本的原因在于，用大模型創造出不存在的事物人們已經習以爲常，但是能夠准確地理解物理世界運轉邏輯，例如力是如何相互作用的，摩擦是如何産生的，籃球是如何打出抛物線的等等，這些都是以前任何模型都無法完成的事情，也是Sora超越視頻生成層面的根本意義所在。
不過，從demo到實際成品，可能是驚喜也可能是驚嚇。Meta首席科學家楊立昆就直接對Sora提出了質疑，他表示：“僅憑能夠根據提示生成逼真的視頻，並不能說明系統真正理解了物理世界。生成過程與基于世界模型的因果預測不同，生成式模型只需要從可能性空間中找到一個合理的樣本即可，而無需理解和模擬真實世界的因果關系。”
齊镗泉也表示，雖然OpenAI驗證了基于世界模型的文生視頻大模型是可行的，但也存在物理交互的准確性難點，盡管Sora能夠模擬一些基本的物理交互，但它在處理更複雜的物理現象時可能會遇到困難；長期依賴關系的處理存在挑戰，即如何保持時間上的一致性和邏輯性；空間細節的精確性，處理空間細節方面如果不夠精確，可能影響到視頻內容的准確性和可信度。
顛覆視頻，但遠不止視頻
Sora成爲世界模擬器或許是很久以後的事情，但是就生成視頻而言，已經對現在的世界産生了影響。
第一類就是解決之前技術上面無法突破的問題，推動一些行業邁向新的階段。
最典型的就是影視制作行業，Sora這回最具革命性的能力就是最長生成視頻長度達到了1分鍾。作爲參考，大熱門Pika所能生成的長度在3秒、Runway的Gen-2生成長度在18秒，這意味著有了Sora以後，AI視頻將能成爲真正的生産力，實現降本增效。
陳坤告訴光錐智能，在Sora誕生前，其利用AI視頻工具制作科幻電影的成本已經下降至了一半，Sora落地後，更加值得期待。
Sora發布後，令他印象最深刻的是一個海豚騎車的demo。在那個視頻中，上半身是海豚，下半身是人的兩條腿，腿上還穿了鞋子，在一種極具詭異性的畫風中，海豚完成了作爲人騎自行車的動作。
“這對我們來說簡直太神奇了！這個畫面創造出了一種又有想象空間，又符合物理定律的荒誕感，既是情理之中又出乎意料，這才是觀衆能發出驚歎的影視作品”，陳坤道。
陳坤認爲Sora會像當年的智能手機、抖音一樣，把所有內容創作者門檻降低一大步，把內容創作者呈數量級放大。
“未來內容創作者可能都不需要拍攝，只需要說一段話或者一段詞，就能把腦子裏面獨特的想法表達出來，且可以被更多人看到。屆時，我覺得還有可能會出現比抖音更大的新的平台。再往前一步，或許是Sora能夠了解每個人潛意識的想法，自動去生成和創作內容，根本不需要用戶去主動尋求表達”，陳坤表示道。
同樣的行業還有遊戲，OpenAI 技術報告的結尾是一個《我的世界》的遊戲視頻，旁邊寫著這樣一句話：“ Sora可以通過基本策略同時控制Minecraft中的玩家，同時高保真地呈現世界及其動態。只需在Sora的提示字幕中提及‘Minecraft’，就能零距離激發這些功能。”
AI遊戲創業者陳希告訴我們，“任何遊戲從業者看到這句話，都是一身冷汗！OpenAI 毫無保留地展露了它的野心”。陳希解讀分析認爲，短短的一句話傳達了兩件事情：Sora能控制遊戲角色，同時能渲染遊戲環境。
“就如OpenAI 所說，Sora是一個模擬器，一個遊戲引擎，一個想象力和現實世界的轉換接口。未來的遊戲，只要言之所及，畫面就能被渲染出來。Sora現在學會了構建一分鍾的世界，還能生成穩定的角色，再配合自家的GPT-5，一個純AI生成的、數千平方公裏、活躍著各色生物的地圖，聽上去已經不是異想天開。當然，畫面是否能實時生成，是否支持多人聯機，這些都是很現實的問題。但無論怎麽說，新的遊戲模式已經呼之欲出，至少用Sora生成一個《完蛋我被美女包圍了》變得毫無問題了”，陳希道。
第二類是基于模擬世界的能力，在更多領域中創造出新的事物。
愛丁堡大學的博士生Yao Fu表示：“生成式模型學習生成數據的算法，而不是記住數據本身。就像語言模型編碼生成語言的算法（在你的大腦中）一樣，視頻模型編碼生成視頻流的物理引擎。語言模型可以視爲近似人腦，而視頻模型近似物理世界。”
學會了物理世界中的普遍規律，讓具身智能也更加接近人的智能。
例如在機器人領域，以前的傳導流程爲，先給到機器人大腦一個握手的指令，再傳遞到手這個部位，但是由于機器人無法真正理解“握手”的含義，所以只能把指令轉化爲“手的直徑縮小爲多少厘米”。若世界模擬器成爲現實後，機器人就可以直接跳過指令轉化的過程，一步到位理解人的指令需求。
跨維智能創始人、華南理工大學教授賈奎向光錐智能表示，顯式的物理模擬將來就有可能應用到機器人領域，“Sora的物理模擬是隱式的，它展示出了只有其內部對物理世界理解和模擬才能生成出來的效果，要對機器人直接有用，我覺得還是顯式的才行。”
“Sora能力還是通過海量視頻數據，還有recaptioning技術，實現出來的，甚至也沒有 3D 顯式建模，更不用說物理模擬了。雖然其生成出來的效果，已經達到/接近了通過物理模擬實現的效果。但物理引擎能做的事情不僅僅是生成視頻，還有很多訓練機器人必須有的其他要素”，賈奎表示道。
雖然Sora還有許多局限性，但在虛擬和現實世界之間已經建立了一個鏈接，這讓無論是頭號玩家式的虛擬世界，還是機器人更像人類，都充滿了更大的可能性。---來源: 钛媒體-
