Sora與未來敘事：AI如何顛覆內容創作

文_陳光

2024 年2 月16 日，OpenAI 發布了其首個文生視頻模型Sora。這一突破性模型的發布在行業內引起了轟動，重新定義了當前AI 文生視頻技術的極限，徹底顛覆了生成式AI 在視頻領域的全球市場格局。Sora不僅僅是一個技術突破，更是對人類敘事方式的一次深刻挑戰，預示著內容生產領域未來的無限可能，也讓我們對通用人工智能（AGI）的進步更加期待。

在此之前，盡管AI在圖像和音頻生成方面取得了令人矚目的成果，但高質量、長時間的視頻生成仍是一個難以攀越的峰頂。Sora的出現，一次性將視頻生成時長提升了15倍，達到60秒，遠超行業水平。不但如此，Sora還能生成復雜的多機位視頻，場景連貫，角色豐滿，細節精致，幾乎可以與現實中的場景媲美，這在以往的技術中是難以想象的。這種能力不僅極大提高了視頻內容的創作效率，也為內容創作者提供了前所未有的自由度。想象一下，只需輸入一段描述，Sora 就能為你呈現出一個完整、生動的故事場景，這無疑將極大地激發創作者的想象力和創造力。

還原世界并超出想象的模型

用文字自動生成視頻，其技術難點主要體現在如何處理并理解視覺信息的高維特性和動態變化。視頻不僅包含了靜態圖像的空間信息，還包含時間序列上的動態信息，因此對計算資源和模型處理能力的要求極高。實現這一技術需要借助深度學習中的生成模型，如擴散模型(Diffusion Model)，以及強大的時空變換架構，例如Transformer。Sora能驚艷亮相，其背后得益于以下方面取得的技術突破：首先，Sora 采用了將視頻和圖像數據轉換為統一表示形式的方法，使得模型能在大規模數據集上進行訓練；其次，模型能處理不同持續時間、分辨率和寬高比的視覺數據；再次，Sora 利用了擴散Transformer（Diffusion Transformer）結構，成功將擴散模型與Transformer結合起來，以有效處理視頻數據；最后，Sora在語言理解方面也有所突破，通過DALL·E 3 中采用的視頻再描述（re-captioning）技術獲得大量配有描述文本的訓練視頻數據，進而提高了文本到視頻生成系統的質量。這些技術能力的結合，使得Sora能根據文本提示生成高保真度的視頻內容。

除了在長度和質量上的量級飛躍，我們還可以從Sora 生成的視頻中，看到它對真實世界物理規律、運動規律的部分掌握和遵循，也就是所謂的“世界模型”能力。比如，Sora 生成的視頻中，走路的人會帶起塵土，畫家的筆畫會留在畫布上，這表明Sora 已經初步具備通過學習對現實世界進行有限的模擬。它不再是簡單地拼湊現成的視頻數據，而是試圖預測物體運動對環境的影響，這為構建能像人一樣感知并交互的通用智能奠定了基礎。

OpenAI 在Sora 官方技術報告中提出“用視頻生成模型作為世界模擬器”，其核心思想在于利用Sora強大的視頻生成能力，創造一個虛擬世界。這個世界可以高度還原甚至超越現實，為人工智能提供一個無限寬廣、可控制且安全的實驗和學習空間。在這個模擬環境中，人工智能可以接受各種任務和挑戰，通過與虛擬世界的互動學習，不僅能理解物理規律和世界運行法則，還能進行決策訓練、策略優化和行為預測。Sora的文本到視頻映射能力，使這個世界模擬器可以通過自然語言來控制和指導，大幅降低了模擬器的使用門檻，擴大了其應用范圍。此外，Sora 生成的高保真視頻，使得模擬世界可以非常真實地反映出復雜的環境動態，這對于自動駕駛、虛擬現實、機器人學習等領域的研究與發展具有重大意義。因此，Sora不僅僅是視頻生成的工具，更擁有成為下一代人工智能研究和開發平臺的巨大潛力。

世界模擬器是實現AGI的一個潛在工具。AGI需要能理解和操作物理世界，世界模擬器提供了一個虛擬環境，AGI可以在其中學習物理規律、社交規則和其他復雜的系統動態，進而無風險地探索和理解現實世界的復雜性。

世界模擬器雖然是實現AGI 的一種強有力的手段，但是不是通向AGI 的必由之路還有待商榷。AGI的發展可能需要多種技術和方法的結合，包括知識表示、推理、規劃、學習、感知和操控等多個方面的進展。世界模擬器可能是這個廣泛技術組合中的一部分，但未必是唯一或者必要的路徑。然而，世界模擬器無疑為AGI 提供了一個重要的實驗平臺，有助于推動AI朝著更通用、更高層次的智能發展。

Sora推動了內容生產行業的變革

Sora 的問世，不僅提供了顛覆性的視頻生成工具，也為各行各業帶來了前所未有的創新潛力和變革機遇。

在創意視頻行業，Sora能極大減輕視頻制作的工作量和技術門檻。傳統的視頻制作需要編劇、導演、攝影師、演員等多方合作完成，耗費時間長、成本高。Sora可以通過理解簡單的文本描述，自動生成視頻內容。這讓小型創意工作室甚至個人創作者也能以較低的成本制作高質量的視頻作品，極大地激發了創意產業的活力。

在教育領域，Sora 可以根據教學內容需求，創造出生動的教學視頻，使抽象的知識點變得形象易懂，增強學習的趣味性和有效性。學生們可以通過觀看由AI 生成的教育視頻，獲得更加直觀的學習體驗，這對于提高教學效果、激發學生興趣將起到積極作用。

在醫療領域，Sora的應用同樣具有重要價值。例如，它能生成手術過程的仿真視頻，幫助醫學生和專業醫生在無風險的環境中進行學習和培訓，可以提高手術技能的學習效率，降低實際操作中的風險。

對于電影和游戲產業，Sora的視頻生成能力將開辟全新的創作可能性。它可以快速生成復雜的特效場景或者角色動畫，減少人工制作的需求，使得電影和游戲的生產成本大幅度降低，同時還能加快產品從構思到市場的過程。

此外，在新聞報道、旅游、房地產等行業，Sora 都能提供強大的支持。例如，新聞記者可以利用Sora快速生成再現事件現場的視頻，增強新聞報道的可視化和臨場感；旅游公司可以通過Sora 制作虛擬旅游視頻，吸引潛在游客；而房地產商則可以利用Sora 生成房屋內外的虛擬漫游視頻，提升客戶的參觀體驗。

Sora開啟了AI賦能視覺內容創作的新時代，也將推動更多視覺領域任務實現自動化，并激發人類更豐富的創造力。然而，Sora也對現有工作模式帶來的沖擊，尤其是那些重復性、模式化的創意工作。隨著Sora的發展和應用，我們可能需要重新思考人類與AI在創意工作中的分工與合作方式。

Sora的視頻生成能力表明，AI可以承擔更多的創意執行任務，能在短時間內嘗試和生成大量不同的創意變體。這不僅能大幅提高工作效率，減少人力成本，還能推動創意界限的拓展。在這種情況下，人類創作者的角色可能會從執行者轉變為策劃者和指導者，他們需要指導AI 完成具體創意工作，確保生成的內容符合創意目標和主旨精神。

其次，Sora的語言理解和視頻生成能力還意味著AI可以參與到更初級的創意決策過程，為人類提供靈感和可能性。這種能力使得人類與AI 的合作更加緊密，人類創作者需要學會如何與AI 溝通，怎樣有效地利用AI的能力來促進創意過程。

再者，隨著AI技術在創意工作中的應用變得越來越普遍，行業內的工作流程和職業角色也可能發生變化。例如，在電影制作中，劇本創作、場景設計、特效生成等環節可能會越來越多地依賴于Sora 這樣的AI工具，從而改變這些工作的傳統方式。這不僅影響了從業者需要的技能集，也可能帶來新的工作機會，比如AI創意協調員或AI創意分析師等職位。

最后，隨著AI在創意領域的能力不斷增強，人類與AI的合作模式也需要不斷創新。我們可能會看到更多的協作平臺和工具的出現，以支持人類與AI之間的互動和合作。同時，也必然會帶來知識產權、創意歸屬和倫理等一系列新的問題，需要社會各界共同探討和解決。

Sora可能帶來全新的敘事形式

當然，Sora并非完美無缺。它在生成視頻的連貫性方面并不總是完美，有時會出現物體無緣無故出現或消失的情況。此外，Sora在模擬復雜場景中的因果關系和物理交互方面還存在局限，不一定能準確模擬復雜的物理運動，比如玻璃破碎、液體傾倒等精細物理交互的準確模擬，這些都需要模型對現實世界的物理法則有更深入的理解。這些局限性提醒我們，盡管Sora代表了AI技術的巨大進步，但距離構建真正的世界模型、實現AGI還有很長的路要走。

Sora的技術細節目前幾乎沒有公開，其工作原理還不甚清楚。我們無法判斷它是否遵循了安全的開發方針。如果訓練數據存在問題，輸出也可能呈現出偏見或不當內容。我們不能因為幾個視頻demo就斷定它已經完美解決了視頻生成問題。此外，Sora生成的視頻長度和質量還無法與專業電影制作相提并論。它的應用受到長度、算力成本等限制，離全面替代人類創作還有一定距離。我們也應該清醒地認識到，Sora 仍然處于發展的初級階段，它所面臨的挑戰和局限性需要我們持續的關注和研究。

Sora的出現，無疑為內容生產領域帶來了新的活力和可能性，開啟了一個嶄新的內容創作工具時代。它不僅提高了內容創作的效率，也為AI在更廣泛領域的應用提供了新思路，使通用智能的遠景更加清晰可見。在未來，隨著技術的不斷進步，我們有理由相信，Sora及其后繼者將能夠在內容生產領域發揮更加重要的作用，甚至可能改變我們對敘事方式的根本理解。

Sora這樣的AI工具能通過學習海量數據，掌握豐富的敘事元素和風格。在未來，這些工具可以自動生成有吸引力的故事情節、復雜的人物關系和豐富的情感表達，能根據不同文化背景和觀眾喜好，調整故事內容和敘事風格，使敘事更加個性化和多元化。隨著Sora后繼者能力的增強，它們可以實時根據觀眾的反饋調整故事的走向。這種雙向互動的敘事方式將使內容生產更加動態化，參與感更強，觀眾將從被動接收故事變為參與創作故事的主體，這將徹底改變我們對敘事主體性的理解。Sora 后繼者在內容生產中的應用，將促進新敘事形式的誕生。例如，基于AI 的交互式敘事、多線程敘事和非線性敘事等新型敘事結構，這些敘事形式能提供更加豐富和立體的故事體驗，允許觀眾從不同角度和路徑探索故事，從而顛覆傳統的線性敘事模式。

此外，人工智能還將能發掘和創造新的敘事主題和題材，它們可以從大數據中挖掘潛在的敘事元素，甚至可以預測和引領內容生產的趨勢。這將使得內容生產更加豐富和前瞻，不斷推動敘事藝術的發展。

結語

Sora 作為一種工具，其核心價值在于服務于人類，幫助人們更高效地解決問題、產出創意和處理復雜信息。然而，我們也必須認識到，盡管Sora 等人工智能技術極具潛力，它們終究是工具，是由人類設計和控制的系統。它們的目標和功能，取決于人類的設定和指引。因此，我們應該保持一種積極理性的態度，既要充分利用AI 帶來的便利和創新，又要深入思考如何正確引導AI的發展，確保這些技術能夠符合倫理標準、服務于人類的長遠利益。

在探索通向通用智能的路途上，Sora僅僅是一個開始。未來的研究應當致力于讓AI 系統擁有更好的自適應能力、更廣泛的應用范圍和更深層次的理解力，最終達到與人類智能相媲美的通用智能。這一過程需要跨學科的合作，涉及計算機科學、認知科學、倫理學等多個領域，共同探索AI的最佳設計原則和應用方案。在人類與機器的合作中，我們應該視AI為伙伴而非對手。未來，人機合作的模式將不斷深化，人類將能夠更加專注于創造性思考、戰略規劃和情感交流等AI 難以替代的領域，而AI 則在數據分析、模式識別和繁瑣任務的自動化等方面發揮作用。這種互補式的合作關系必將極大地提升人類社會的整體生產力和創新能力，開創更加美好的未來。