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Sora帶領(lǐng)AI時代飛躍，“U-AIGC”新概念即將崛起

發(fā)布時間：2024-05-16 11:28:04 瀏覽量：181次

2024年，以Sora為首的多模態(tài)大模型，或許將帶我們走向更超乎想象的遠(yuǎn)方。

將心中所想的文字直接變成視頻，過去只存在于科幻作品，而現(xiàn)在，幻想正無限接近現(xiàn)實。

即便尚未對公眾開放，由OpenAI發(fā)布的Sora已經(jīng)在短短幾天超越“GPT”們，成為大眾討論度最高的AI界“新晉頂流”——僅在Tik Tok平臺上發(fā)布的視頻，就為OpenAI在4天內(nèi)“吸粉”10萬。

“AI產(chǎn)品在以UGC為核心的平臺上驚艷亮相，可能是AI時代的一個重要轉(zhuǎn)折。”對于Sora帶來的影響力以及AI大模型領(lǐng)域的未來發(fā)展前景，復(fù)旦大學(xué)管理學(xué)院信息管理與商業(yè)智能系講師李文文分享了她的最新觀察。

在應(yīng)用層面，Sora會帶來哪些新變化？

首先，“真實”與“虛擬”的邊界將愈發(fā)模糊。

Sora能夠生成非常逼真、高清晰度的視頻和照片。因為具有多角色、特定類型運動以及細(xì)節(jié)準(zhǔn)確的主題背景構(gòu)建能力，乍看之下，人們甚至很難分辨哪些是真實拍攝的視頻，哪些又是Sora生成的視頻。

需要注意的是，Sora并非單純的“視頻模型”，而被視為一種“世界模擬器”， 是OpenAI“教AI理解和模擬運動中的物理世界”計劃中的一步，目的是幫助人們解決需要現(xiàn)實世界交互的問題。

在這個過程中，憑借以假亂真的視頻生成能力，Sora的出現(xiàn)勢必能為很多行業(yè)帶來新的機(jī)遇，例如短視頻和游戲行業(yè)等。與此同時，傳統(tǒng)的影視制作流程和商業(yè)模式也可能面臨重塑。例如，使用AI生成視頻的需求增加，相應(yīng)可能會減少對人類演員、編導(dǎo)等創(chuàng)造性角色的用人需求，影視行業(yè)的就業(yè)格局就很可能發(fā)生巨大變化。

另一方面，AI技術(shù)強大的圖片和視頻生成能力，已經(jīng)引發(fā)了人們對于偽造照片和視頻的擔(dān)憂。這類AI技術(shù)可能加劇虛假信息的泛濫，因此我們也需要多角度地思考“真實”與“虛擬”交融所帶來的影響。目前，Sora也正在進(jìn)行評估關(guān)鍵領(lǐng)域潛在危害或風(fēng)險的工作，OpenAI還邀請了一批視覺藝術(shù)家、設(shè)計師和電影制作人加入，期待這些反饋可以進(jìn)一步完善Sora的能力。

其次，人與AI之間的新交互與新關(guān)系。

GPT和Sora的出現(xiàn)徹底變革了人機(jī)交互模式，讓用戶通過直接說話與AI交流，讓自然語言交互成為可能，極大地提高了可操作性。較之于傳統(tǒng)的圖形用戶界面，自然語言是人類最自然的交互方式，幾乎不需要學(xué)習(xí)，且交互效率更高。

新的交互模型會如何影響組織中的人機(jī)協(xié)同？很多人都會提出這樣的問題：“AI到底會輔助人類的工作，與人類合作，還是取代人類的工作？”“人機(jī)共生是否不再遙遠(yuǎn)？”“人類與機(jī)器的關(guān)系將何去何從？”而眼下，這些疑問已經(jīng)不再是“遙遠(yuǎn)的想象”，而是近在咫尺，甚至“迫在眉睫”。

我認(rèn)為，對于個體而言，技術(shù)進(jìn)步雖然帶來了不少挑戰(zhàn)，但也提供了新的機(jī)遇。與其盲目擔(dān)憂工作被取代，不如思考我們應(yīng)該如何定位自己，如何適應(yīng)AI時代，如何將技術(shù)為我所用。

換一個角度來看，AI中的“A”可以解讀為assistance和augmentation，AI應(yīng)該作為人類的“輔助”“增強”工具，而不是替代工具，或者說，AI應(yīng)該是人類的工作伙伴。

AI的意義在于讓更多人從簡單重復(fù)的勞動中解脫出來，以更高的效率去創(chuàng)造更大的價值。當(dāng)自然語言的交互模式極大降低了AI技術(shù)的應(yīng)用門檻，任何人都能夠簡單地使用AI輔助自己的工作。例如，Sora讓視頻制作更加簡單高效，讓更多人將自己的想法轉(zhuǎn)化成生動的視頻，也可以讓人們更加聚焦于創(chuàng)意和故事本身，所以，未來基于Sora的U-AIGC可能會越來越多。

最后，中國科技企業(yè)“逐浪”還是“造浪”

從ChatGPT到Sora，大模型為科技公司不斷帶來充滿前景的新賽道。僅最近8個月內(nèi)，中國就誕生了238個大模型，幾乎一天一個。

然而，當(dāng)ChatGPT拉高了用戶和市場對于大模型性能的要求后，訓(xùn)練大模型將意味著投入更多人力、算力和數(shù)據(jù)量，以提升模型性能，滿足用戶需求以及市場的期待。

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