近日，AI（人工智慧）新銳巨頭OpenAI推出文生影片模型Sora，掀起了全球範圍內的熱烈討論。
由於在AI生成影片的時長上成功突破到一分鐘，再加上演示影片的高度逼真和高質量，Sora立刻引起了轟動，並引發外界的種種猜測：能在釋出ChatGPT不到兩年後就推出Sora，OpenAI是否“藏了一手”？表現驚豔的Sora是否已經具有世界模型的特點？
不過，OpenAI尚未宣佈Sora對公眾正式開放的日期，目前也只向安全團隊、一些視覺藝術家、設計師和電影製作人開放了Sora的使用許可權。除了內部人士不斷放出的演示片段外，OpenAI還在Sora的官網上放出了其技術報告。
首先，與GPT模型類似，Sora使用Transformer架構，這被許多研究者視為其強大能力背後的主要功臣。
本質上，Sora和Pika、Runway等文生影片模型採用了相似的底層模型，即Diffusion擴散模型。不同之處在於，Sora把其中的實現邏輯進行了變化，將U-Net架構替換成了Transformer架構。
北京郵電大學智慧互動設計專業副教授譚劍為澎湃新聞記者介紹，與其他AI模型架構相比，Transformer架構有兩大理論優勢：“它的核心能力是能自動構建不同維度、不同層級的知識網路或資訊網路，也就是一張無縫的思維導圖……權重關聯機制（attention機制）也是它核心能力的另一種體現，就是它會根據任何資料的上下文，來理解相關的高低維度資訊。”
譚劍強調，要充分發揮Transformer架構的核心能力，一個必要條件就是輸入資料足夠多、維度足夠大。
一位AI大模型從業人士告訴澎湃新聞記者，Sora的主要技術思路是“用視覺塊編碼（Visual Patch）的方式，把不同格式的影片進行統一編碼，然後用Transformer架構進行訓練，並引入類似Diffusion的Unet方式在降維和升維的過程中做加噪和去噪”。
透過細節上的設計，Sora解決了“閃爍”（幀間細節跳變）的問題，還能直接生成高解析度（1080p）的影象、長達60秒的影片，說明“訓練的序列也比較長，訓練時候的視窗至少也有五秒”。
不過，目前看來，OpenAI的Sora報告中依然藏有許多謎團。
浙江大學百人計劃研究員、博士生導師趙俊博對澎湃新聞記者表示，Sora所採用的擴散Transformer架構“可能是成功的關鍵之一”，但OpenAI目前放出的內容基本上也沒有涉及更多的技術細節：“從第一性原理出發，其實我們目前對於Transformer神經網路架構的理解是非常不夠的，尤其是為什麼這個模型在scale up（擴大規模）之後能有如此大的魔力。”
此外，趙俊博也強調，資料是一個巨大的問題。對於Sora採用了怎樣的資料進行訓練，圈內依然眾說紛紜，推測可能是運用了遊戲引擎生成的大規模資料：“可能是遊戲引擎裡面吐出來這種資料，但是它這個資料到底是怎麼收集、如何生產加工，最後如何喂到Sora裡面進行管線化的預訓練，我們確實不知道。”
那麼，Sora的出現會給AI業界和學界帶來怎樣的影響？
趙俊博表示，因為Sora在技術上仍有許多有待驗證的地方，應該“讓子彈再飛一會兒”：“Sora確實會對AI影片領域內的研究者和競品產生很大沖擊，但那畢竟只是一小部分人。目前從生成模型的應用層面看，可控性依然是個很大的問題......所以說如果要討論產業衝擊，還是要搞清楚玩家是誰，什麼場景，解決什麼痛點和需求，這些產業化的落地思維在這裡也是一樣的。”
譚劍提到，OpenAI已經用ChatGPT和Sora充分驗證了納什嵌入定律。所謂納什嵌入定律，簡單來說，就是指高維資訊世界一定能無縫相容低維世界，用口語來表達就是“降維打擊”：“雖然這種高維AI模型的資料和硬體等門檻很高，但已經有了第一個跨越的公司，那麼後面還會有更多團體可能成功，我對這一點保持樂觀。”
值得注意的是，就在OpenAI於2月15日釋出Sora的幾小時前，谷歌也釋出了旗下大模型Gemini的1.5版本，其中首個登場的多模態通用模型Gemini 1.5 Pro，把穩定處理上下文的上限擴大至100萬tokens。然而，Gemini 1.5一出場就被Sora搶盡了風頭。
再加上，OpenAI在Sora報告中提到的多篇核心論文都是由谷歌科研團隊提出的，也由此引發了對於這兩家企業“恩怨情仇”的調侃，以及OpenAI是“站在谷歌肩膀上”的說法。
對此，趙俊博認為，理論的相互分享雖然很重要，但是現代科技的發展環境下，單打獨鬥、“一人成英雄”的時代已經結束了：“關鍵是人才團隊、算力和資料的堆砌，以及時間上的積累，光靠一個idea就能實現一個這麼驚豔的系統已經不現實了，把它當成一個‘大裝置’來看的話，裡面‘工藝’的探索和形成是最為關鍵的。”
最後，對於Sora的出現是否和AGI（通用人工智慧）有關聯，趙俊博幾天前也在朋友圈撰文表示：“我反對很多自媒體把這個技術類比在AGI上面，我們距離AGI還差得遠……我覺得一個世界模型需要有能力去輸出動作，輸出對未來的預測，輸出對當前所處狀態的判斷。Sora大機率是學到了一些世界運轉的模式，但是否具備其他上述能力我們不知道。但是它的embedding（嵌入）如果有一天能開出來，或許我們能知道更多。”
