AI文生视频效果“炸裂”，未来扔一部小说出一部大片？
中新网2月19日电(中新财经记者 吴涛 吴家驹)扔进去一段文字，分分钟生成“大片”级别的视频内容？近日，OpenAI发布首个视频生成模型Sora，随即引发关注。
在短视频流行的今天，这意味着什么？又将带来哪些影响？
图自OpenAI网站AI生成视频效果“炸裂”
几只巨大的毛茸茸的猛犸象踏着白雪皑皑的草地走近、一个毛茸茸的小怪物跪在融化的红蜡烛旁边、女子在街头漫步……OpenAI称，这些几乎可以乱真视频均由Sora直接生成，未经修改。
根据OpenAI的官方简介，Sora可以制作长达60秒的视频，视频包括高清晰度的场景、复杂的镜头动作，并可支持多个角色的创作。
OpenAI称，该模型不仅能理解用户在提示中提出的要求，还能理解这些事物在物理世界中是如何存在的。
Sora目前暂未对外开放使用，但对于已公开视频的“炸裂”效果，不少网友给出好评，同时不忘模仿一些“大厂”的口吻进行调侃：我们早就布局，(内心希望Sora赶紧开源)。
很多网友也充满期待：“我想看一下什么才是真正的万剑归宗！”“我想看微观的蚂蚁洞穴到底长什么样！”
图自OpenAI网站扔一部小说出一部大片？
除了生成的画面更接近现实物理世界，OpenAI介绍，Sora可以实现视频中的主题始终保持一致，即使暂时离开视野也不会发生变化，并可以一次性生成多机位视频。
基于这样的技术，已有网友设想，用多个1分钟视频连接起来生产一部微短剧甚至电影，同时保证其主题不变。“扔一部小说出一部大片”将成为现实。
国盛证券17日发布的研报显示，Sora相比此前其他文生视频模型，已经跨越到实用生产力工具，1分钟长度有望大规模应用在短视频领域，扩展视频的能力也有望制作长视频。
360创始人、董事长周鸿 近日公开对此表示，这意味着AGI(人工通用智能)实现将从10年缩短到1年。
当然，Sora也并非毫无弱点。OpenAI称，它可能难以准确模拟复杂场景的物理原理，并且可能无法理解因果关系的具体实例。例如，一个人咬了一口饼干，但之后饼干可能没有咬痕。
此外，该模型还可能混淆提示的空间细节，例如混淆左右，并且可能难以精确描述随着时间推移发生的事件，例如遵循特定的相机轨迹。
图自OpenAI网站一夜“干翻”影视拍摄和剪辑？
但另一方面，担忧的声音也在网络占有一席之地。
分分钟生成媲美“大片”的视觉质量，视频拍摄者和剪辑人员是否已显得“多余”？以后演员会不会消失？是不是可以喜欢谁让谁来当主演？
类似“开脑洞”的想法，或许已经离现实不远。
有观点认为，Sora有可能一夜“干翻”视频剪辑和拍摄人员，以后要比拼谁的创意好。有证券公司研报就称，这是文生视频的里程碑事件，有可能带来内容创作产业革命。
清华大学新闻与传播学院教授沈阳接受中新财经记者采访时称，Sora对影视相关的产业影响比较大，它能大幅拉低制作成本，如果普遍使用的话，成本至少可以是原来的十分之一，所以Sora对视频、游戏、教育等行业都会带来比较明显的影响。
DCCI互联网研究院院长刘兴亮认为，传统影视制作流程和商业模式，也可能被迫转型。但他同时指出，这是一个与AI携手共舞的机会，探索新的艺术形式和表达方式，续写影视行业的辉煌。
刘兴亮表示，Sora是给内容创作者的超级大礼包，不仅可以降低成本、加速创作，还能让观众的视觉体验丰富到爆表。AI未来的画卷，将比我们想象的还要精彩。
周鸿 则认为，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。
图自OpenAI网站如何应对AI可能带来的风险？
此外，也有声音认为，这一新技术可能会带来一系列风险乃至社会问题。
刘兴亮指出，AI内容制作，让现实与虚拟的界线变得模糊。内容真实性、版权、隐私、数据、安全等问题纷至沓来。社会需要一套完善的政策、法律和伦理规范来应对，确保技术发展不脱轨，保护每个人的利益。
对此，OpenAI称，在将Sora应用于OpenAI的产品之前，将采取几个重要的安全措施。相关领域专家将对模型进行对抗性测试。公司还在开发一些工具来帮助检测误导性内容，例如检测分类器，它可以分辨出视频是由Sora生成的。
OpenAI还称，将与世界各地的政策制定者、教育工作者和艺术家接触，以了解他们的担忧，并确定这项新技术的积极应用案例。尽管进行了广泛的研究和测试，但公司无法预测所有人们使用公司技术的有益方式，也无法预测所有人们滥用技术的方式。
值得注意的是，OpenAI去年就曾发布公告，宣布启动全球招募“红队”网络成员，旨在引入外部力量，提前挖掘出AI系统存在的缺陷和风险。
而在此之前，已有相关领域专家呼吁，国际社会应共同推进人工智能监管，以确保其安全性。
2023年11月，包括中国、美国、英国和欧盟在内的28个国家和地区，在首届人工智能安全峰会上签署《布莱奇利宣言》，同意协力打造一个“具有国际包容性”的前沿人工智能安全科学研究网络，以对尚未被完全了解的人工智能风险和能力加深理解。(完)
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