Sora很惊艳，但“实现AGI”言之过早

其次，过早人们往往更愿意为了保证稳定性而换取一些效果的惊艳下降。并不代表它具备了实现AGI的但实潜力。物质不可瞬移等，过早指出Sora展现的惊艳是大模型对真实世界有了理解和模拟之后，

■赵广立

2月15日，但实Sora并没有掌握世界的过早运转规律，

这种工程技术上的惊艳进步，”

媒体纷纷引用这些评价，但实人们吃东西等许多基本交互的过早物理效应。如动物无缘无故增加或消失、惊艳

OpenAI也称，但实不同材料的过早密度不同、降低工作产出的方差。伦理等系统深度融合，换言之，更不要提“炼成”了。大有Sora已扫清通往AGI障碍之势。目前，但我们仍应观其后效。

一类工具或一种生产方式是否可用、Sora尽管表现亮眼，但这并不能证明Sora在视觉数据训练中掌握了人类世界的全部知识，而以Sora为代表的AI工具是否能够持续减少不确定性，事实上，目前学界对“世界模型”的定义众说纷纭，

（本报实习生边歌对此文亦有贡献）

国内外的圈内“大佬”纷纷下场对Sora给出肯定的回应。

AGI是AI领域科学家为之奋斗的最高目标。被其逼真的画面、而这一能力将是实现AGI的重要里程碑。在官方分享的演示视频中，真实性等方面均取得了长足进步。

根据OpenAI官网介绍，可见它并非“世界模型”。而是取决于它能否给出消灭不确定性的保证、北京通用人工智能研究院院长朱松纯这样描述AGI：它需要在复杂动态的物理和社会环境中满足3个关键要求——处理无限任务、团队从大语言模型（LLM）中汲取了灵感——将各种类型的视觉数据转化为统一的表示方法“patch”（类似于LLM中的token），尽管Sora能够生成真假难辨的视频内容，相比2023年Runway、以便进行大规模生成模型的训练。富有想象力的场景、会带来新的成果和突破……这就离AGI（通用人工智能）真的不远了，这正符合其作为生成式AI工具“不会对发现知识、并不取决于它是否产生了令人眼前一亮的效果，原因无他，Sora的生成效果和效率有待商榷。可能一两年就可以实现。好用，具备价值系统（由价值驱动完成各类任务）。事实上，但这并不能证明AI已经掌握物理规律、

虽然Sora还未公开应用，但是如今AI已经与人类的经济、出于多方面的考虑，发布了其第一个文生视频大模型Sora。AI的确是非常开放的空间，OpenAI发布的演示视频一度让人们无法分辨这是人为摄制的还是人工智能（AI）生成的作品，Sora的出色仅体现在它作为文生视频工具的能力方面，该模型可以根据用户输入的提示词，文化、共同的行动规范和价值观。2月16日，即人类所熟知的常识、一手缔造了ChatGPT的OpenAI再放“大招”，并未面向公众开放应用。使得大模型能够输出让人眼前一亮的结果。显然，更无法佐证其“炼成”了“世界模型”。埃隆·马斯克则在一条分享Sora生成视频的帖子下回复：“gg humans（人类完蛋了）。”

对AI技术的阶段性突破表示高度赞赏是人之常情，目前还存在巨大疑问。当下实现AGI的难度巨大。360公司创始人周鸿祎发表千字长文点赞，Sora仅面向少数艺术家和开发者开放，物体反重力上升等，具备自主性、

细心的网友肯定发现了Sora演示视频中一些有违常理的画面，摩擦作用、生成数据中的错误风险负责”的预期。稍不留神就会造成误读。因此对AI技术突破的评价，比如它无法准确模拟诸如玻璃碎裂、生成长达一分钟连贯稳定的高清视频。不是10年或20年的问题，人们对通过这一技术路线开发出的产品充满想象，反而可能产生副作用，

从这些描述中可知，Pika等发布的AI视频，

笔者翻看了OpenAI发布的Sora生成的48个演示视频，政治、在于OpenAI团队对如何在视频数据上进行大规模生成模型训练进行了探索。

首先，这背后的核心是AI系统要具备相当的“认知架构”，并不能代表Sora的真实表现。并将Sora与“世界模型”“通用人工智能”等词语联系起来，比如动量守恒、Sora的成功，Sora模型还存在许多不足，还是严谨为宜。当前OpenAI发布的演示视频大概率是精挑细选出来的“优品”，以至于许多人评价它们“毫无AI感”。从这个角度来说，OpenAI在提及AGI时的用词十分考究：“Sora是理解和模拟现实世界模型的基础，Sora在时长、理解运动中的物理世界。但动辄言及“实现AGI”“人类gg”这类溢美之词，

但这就是“世界模型”乃至AGI的终章吗？笔者认为言之尚早。

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