人大 Sora 思辩：Sora 到底懂不懂物理世界？

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文章摘要

本文主要讨论了在物理世界、AGI等关键问题上的不同定义，使多样化的思考诞生。

Sora作为一种人工智能技术，虽然仍未正式对外开放，但对其技术细节、切实影响的讨论从未停歇。讨论的背后，是为了探索人工智能的更本质问题。

对旧有视觉生成思路的检验和校正，是Sora带来的直观影响。在此基础上，Sora所引发的思考，如多模态大模型和物理世界、AGI技术实现路径等等，更值得深思。

问题之一是，Sora的生成效果确实惊艳，较高分辨率和镜头多角度变换后的主体一致性，这种程度的生成效果是否意味着Sora是世界模型？在能够生成逼真视频的基础上，是否可以说Sora可以理解物理世界？问题之二是，OpenAI所坚信的大力出奇迹的Scaling Law边界在哪？纯数据驱动路线能不能实现AGI？

在此背景下，中国人民大学高瓴人工智能学院举办了一场关于Sora的思辩会，碰撞出诸多之前不曾考虑到的观点，同样可以引发行业内人士的深思。辩论现场，正反方就Sora是否懂物理世界、纯数据驱动路线能否实现通用人工智能等问题进行了深入的探讨。

正方认为，Sora通过生成逼真的视频，展现了对物理世界的理解。反方则认为，Sora的生成效果虽然逼真，但并不能代表其理解物理世界。在讨论纯数据驱动路线能否实现通用人工智能的问题上，正方认为，数据驱动是一种有效的方式，可以通过大量的数据学习和理解世界。反方则认为，纯数据驱动的方式效率低下，且无法实现真正的通用人工智能。

总的来说，这场辩论让我们对人工智能的本质问题有了更深入的理解，也为我们提供了关于人工智能未来发展方向的思考。