周鸿祎:Sora意味着AGI实现将从10年缩短到1年

朋友问我怎么看 Sora,我谈几个观点,总体来说就是我认为 AGI很快会实现,就这几年的事儿了。

年前我在风马牛演讲上分享了大模型十大趋势预测,没想到年还没过完,就验证了好几个,从Gemini、英伟达的Chat With RTX到OpenAl发布Sora,大家都觉得很炸裂。

朋友问我怎么看 Sora,我谈几个观点,总体来说就是我认为 AGI很快会实现,就这几年的事儿了:

第一,科技竞争最终比拼的是让人才密度和深厚积累。很多人说Sora的效果吊打 Pika和 Runway。这很正常,和创业者团队比,OpenAI 这种有核心技术的公司实力还是非常强劲的。

有人认为有了 AI 以后创业公司只需要做个体户就行,实际今天再次证明这种想法是非常可笑的。

第二,AI不一定那么快颠覆所有行业,但它能激发更多人的创作力。今天很多人谈到Sora 对影视工业的打击,我倒不觉得是这样,因为机器能生产一个好视频,但视频的主题、脚本和分镜头策划、台词的配合,都需要人的创意,至少需要人给提示词。一个视频或者电影是由无数个60秒组成的。

今天Sora可能给广告业、电影预告片、短视频行业带来巨大的颠覆,但它不一定那么快击败TikTok,更可能成为TikTok的创作工具。

第三,我一直说国内大模型发展水平表面看已经接近GPT-3.5了,但实际上跟4.0比还有一年半的差距。而且我相信 OpenAl手里应该还藏着一些秘密武器,无论是GPT-5,还是机器自我学习自动产生内容,包括AIGC。

奥特曼是个营销大师,知道怎样掌握节奏,他们手里的武器并没有全拿出来。这样看来中国跟美国的AI差距可能还在加大。

第四,大语言模型最牛的是,它不是填空机,而是能完整地理解这个世界的知识。这次很多人从技术上、从产品体验上分析Sora,强调它能输出 60秒视频,保持多镜头的一致性,模拟自然世界和物理规律,实际这些都比较表象,最重要的是 Sora 的技术思路完全不一样。

因为这之前我们做视频做图用的都是Diffusion,你可以把视频看成是多个真实图片的组合,它并没有真正掌握这个世界的知识。现在所有的文生图、文生视频都是在2D平面上对图形元素进行操作,并没有适用物理定律。

但Sora 产生的视频里,它能像人一样理解坦克是有巨大冲击力的,坦克能撞毁汽车,而不会出现汽车撞毁坦克这样的情况。

所以我理解这次 OpenAl 利用它的大语言模型优势,把LLM 和 Diffusion 结合起来训练,让 Sora 实现了对现实世界的理解和对世界的模拟两层能力,这样产生的视频才是真实的,才能跳出2D的范围模拟真实的物理世界。这都是大模型的功劳。

这也代表未来的方向。有强劲的大模型做底子,基于对人类语言的理解,对人类知识和世界模型的了解,再叠加很多其他的技术,就可以创造各个领域的超级工具,比如生物医学、蛋白质和基因研究,包括物理、化学、数学的学科研究上,大模型都会发挥作用。

这次Sora对物理世界的模拟,至少将会对机器人具身智能和自动驾驶带来巨大的影响。原来的自动驾驶技术过度强调感知层面,而没有工作在认知层面。其实人在驾驶汽车的时候,很多判断是基于对这个世界的理解。比如对方的速度怎么样,能否发生碰撞,碰撞严重性如何,如果没有对世界的理解就很难做出一个真正的无人驾驶。

所以这次 Sora 只是小试牛刀,它展现的不仅仅是一个视频制作的能力,它展现的是大模型对真实世界有了理解和模拟之后,会带来新的成果和突破。

第五,Open Al训练这个模型应该会阅读大量视频。大模型加上Diffusion 技术需要对这个世界进行进一步了解,学习样本就会以视频和摄像头捕捉到的画面为主。

一旦人工智能接上摄像头,把所有的电影都看一遍,把YouTube上和 TikTok 的视频都看一遍,对世界的理解将远远超过文字学习,一幅图胜过千言万语,而视频传递的信息量又远远超过一幅图,这就离AGI真的就不远了,不是10年20年的问题,可能一两年很快就可以实现。

来源公众号:周鸿祎微博

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李坤锦
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