每经记者：王郁彪    每经：文多

AI（人工智能）大潮汹涌，真实与虚拟，正在被无限模糊。2024年伊始，OpenAI用它的首个视频生成模型Sora宣告了AI新阶段的到来——仅凭简单的文字描述，便可深度模拟真实物理世界，生成最长60秒的拟真视频。

如果把AI比作刚出生的婴儿，大语言模型的诞生则意味着它开口讲话，Sora的面世相当于他/她睁开了双眼，并把自己观察到的一切转化为画面与声音。

随着AI技术不断发展与应用，在AI赋能过程中，如何平衡其中的创新与挑战？3月15日，由工业和信息化部工业文化发展中心牵头成立的AI应用工作组主办，每日经济新闻承办、数智未来场景实验室协办的“Sora的启示：AI应用再飞跃”主题沙龙活动在京成功举办。

北京航空航天大学计算机学院副教授巢文涵在主旨演讲环节表示，生成式AI的迭代速度降低了用户端的再训练必要性，因此，想要在生成式AI的应用中寻求进一步突破，应该从训练和创造AI，逐渐走向调用和激发AI潜力。

图为北京航空航天大学计算机学院副教授巢文涵进行主旨演讲 v每经记者 韩阳 摄

Sora尚有诸多局限性

当其他AI视频工具还在突破几秒内的连贯性时，Sora已经可以快速制作最长1分钟、准确反映用户提示、可一镜到底的视频。

对于Sora在技术上的突破，巢文涵认为，Sora实际上是一个“Diffusion＋Transformer模型”（Diffusion、Transformer分别为模型名称），是二者组合成的强大信息提取器。Sora继承了DallE3（OpenAI 开发的最新文本到图像转换工具）的画质和遵循指令的能力，可以深度模拟真实物理世界，能生成具有多个角色、包含特定运动的复杂场景。因其根据静态图像生成视频的能力，Sora在动图制作、广告设计等领域具有不小的应用前景。不过，Sora能够获取现有视频并对其进行扩展或填充缺失的帧，这一功能在视频、电影特效等领域也将有不俗的应用表现。

值得一提的是，用户还可以使用Sora连接两个输入视频，在完全不同的主题和场景组成的视频间实现无缝过渡。

Sora在技术上的突破及其未来广阔的应用前景，使得AI又上升到了全新的维度。“Sora虽被定义为一款人工智能文生视频大模型，但其实，OpenAI并未将其单纯视为视频模型，而是作为‘世界模拟器’。”巢文涵如此表示。

从时尚展示到动漫制作，从心理治疗到建筑规划，Sora可以为多个相关领域进行全新创造、再创造。

不过，巢文涵认为，目前Sora同样拥有诸多局限性。比如，Sora在处理复杂场景时对物理规则的应用不一致，因此出现无法准确模拟出因果关系的特定情况。这也可以解释，为什么在Sora生成的视频里，时常能看到变形的椅子飞向天空的画面。

巢文涵进一步补充说，在人机交互、充分理解空间和时间的复杂性以及使用限制上，Sora还有非常多的局限性。

难免引发一系列问题

那么，如何在AI技术不断突破的过程中，继续逐点击破AI赋能和应用的难点，平衡创新与挑战？巢文涵表示，生成式AI应用，应该从训练和创造AI，走向调用和激发AI潜力。

“生成式AI的迭代速度降低了用户端的再训练必要性，关键是用户怎么调用这些生成式AI。同时，大模型本身外部检索、多模态能力都非常强，本身是一个好的搜索入口。”他接着补充说，“应该进一步去APP化，提供更多维度的综合应用交互方式。”

在巢文涵看来，大模型本身具备生态插件及融合能力，其自身会调用服务接口，不需要打开APP，而是需要设计合理的API（应用程序编程接口）接口。此外，还需打破传统AI应用中语音、文字、图片等不同格式的界限，提供更多维度的综合应用交互方式。

从技术层面考量，Sora也面临一系列挑战，包括可扩展性和计算资源、隐私和伦理问题以及就业和社会变革等。在这些挑战中，巢文涵特别提到了深度伪造。他注意到，不法分子会利用机器的深度学习技术，进行图像、声音、视频的篡改、伪造和自动生成，产生高度逼真且难以甄别的。

巢文涵认为，Sora对社会生产力和产业发展的促进作用毋庸置疑，但同时，Sora创造的大量虚拟视频会污染现存的图像数据，引发一系列问题。因此，他建议，应该建立法律和监管框架，同时提供政策支持，增强创新意识，加强数据保护与安全。

每日经济新闻

随着AI技术的快速发展，尤其是生成式AI，越来越多的应用场景开始涌现。在OpenAI推出其首个视频生成模型Sora之后，生成式AI的概念再次引起了业界的关注。然而，我们也要认识到，生成式AI的发展并非一帆风顺，仍然面临着许多挑战和难题。
首先，生成式AI的技术进步可能会降低用户端的再训练必要性。当前，人们对于人工智能的理解和应用还处于初级阶段，对于生成式AI的训练和创造AI的过程还不熟悉，这可能会导致用户的反馈不够准确或者质量不高。解决这个问题的方法之一就是鼓励用户在训练和创造AI的过程中，更加关注反馈机制，提高系统的稳定性和准确性。
其次，生成式AI在技术上的突破并不是孤立存在的。在实际应用中，生成式AI往往需要与其他技术相配合，才能达到最佳效果。例如，用户可以通过选择不同的参数来调整生成的效果，从而创造出符合自己需求的视频。在这种情况下，我们需要研究和开发更多的API接口，以满足不同用户的需求。
另外，生成式AI的发展也会带来一些问题，如隐私和伦理问题。一方面，生成式AI可能会收集大量的用户数据，这对用户的隐私权构成了威胁。另一方面，如果生成的违反了道德规范或者法律制度，可能会给社会带来负面影响。因此，我们需要建立相应的法律法规，对生成式AI的行为进行规范和约束。
最后，随着生成式AI的发展，它将对就业和社会结构产生深远影响。一方面，由于生成式AI可以创造大量的就业机会，可能会推动相关行业的经济发展。另一方面，它也可能加剧现有的职位空缺，尤其是在创意和设计等方面。因此，我们需要思考如何在推进AI技术的同时，也要考虑到这些问题，以确保AI的发展能够真正地造福人类。