
سورا (Sora) چیست؟
OpenAI اخیراً مدل تولید ویدیو خود به نام سورا (Sora)، را به صورت عمومی منتشر کرده. این مدل مولد متن به ویدیو تا کنون بسیار چشمگیر بوده و پتانسیل عظیمی را در صنایع مختلف معرفی میکند. در اینجا، ما به بررسی سورا (Sora)، نحوه عملکرد آن، برخی از کاربردهای بالقوه و آینده آن میپردازیم.
سورا (Sora) چگونه کار میکند؟
مانند همه مدلهای مولد متن به تصویر مانند DALL·E 3، StableDiffusion و Midjourney، سورا (Sora) هم یک مدل مبتنی بر دیفیوژن است. این بدان معناست که هر فریم از ویدیو با نویز استاتیک شروع میشود و از یادگیری ماشین برای تبدیل تدریجی تصاویر به چیزی شبیه به توصیف در متن استفاده میکند. ویدیوهای سورا (Sora) میتوانند تا 60 ثانیه طول داشته باشند.
قابلیتهای سورا
سورا دارای چند ویژگی است که به ما امکان میدهد کنترل بیشتری بر فرآیند تولید ویدیو داشته باشیم. ایجاد چنین ویدیوهایی صرفاً با نوشتن پرامپت شاید کار سادهای نباشد، لذا در سورا به صورت پیشفرض این قابلیتها درنظر گرفته شده. بیایید هر کدام را بررسی کنیم.
ریمیکس (Remix)
ویژگی ریمیکس به کاربران این امکان را میدهد که با تغییر اجزای تصویر، بدون از دستدادن ماهیت اصلی، ویدیوهای موجود را دوباره بازسازی کنند. خواه تغییر رنگ، جایگزینی پسزمینه یا اصلاح عناصر بصری باشد، ریمیکس روشی انعطافپذیر برای آزمایش ظاهر ویدیو ارائه میکند.
این ویژگی برای سازندگانی که به دنبال بهروزرسانی محتوای قدیمی، تطبیق ویدیوها با مضامین خاص، یا کشف تغییرات برای اهداف برندسازی هستند، عالی است.
به عنوان مثال، دو ویدیوی زیر را در نظر بگیرید:
پرامپت ویدئوی اصلی: «درهای بزرگ را به یک کتابخانه باز کنید»
پرامپت ویدیوی ریمیکس: «کتابخانه را به سفینه فضایی تبدیل کنید»
برش مجدد (Re-cut)
ویژگی برش مجدد به کاربران اجازه میدهد تا تأثیرگذارترین فریمها را در یک ویدیو مشخص و جداسازی کنند و آنها را در هر جهت گسترش دهند تا یک صحنه کامل بسازند. این ابزار برای تقویت لحظات کلیدی، جلب توجه به سکانسهای خاص، یا اطمینان از جریان روانتر بین صحنهها عالی است. Re-cut با تمرکز بر قویترین فریمها، به اصلاح فرآیند داستانگویی کمک میکند و در عین حال به سازندگان کنترل بیشتری بر روی سرعت و تأکید میدهد.
حلقه (Loop)
ویژگی حلقه ایجاد تکرارهای یکپارچه از کلیپهای ویدیویی را آسان میکند. این ابزار برای تصاویر پسزمینه، موزیک ویدیو یا انیمیشنهای هیپنوتیزمی ایدهآل است، این ابزار تضمین میکند که انتقال بین حلقهها روان و طبیعی است. این به سازندگان اجازه میدهد مدتزمان لحظات جذاب را افزایش دهند یا ریتم ثابتی را برای ویدیوهایی که برای پخش مداوم طراحی شدهاند حفظ کنند.
در زیر، گلی را میبینیم که به طور مداوم شکوفا میشود و در یک حلقه بدون درز بسته میشود، بدون بریدگی قابل مشاهده در مرحله انتقال:
استوریبرد (Storyboard)
ویژگی استوری بورد سازندگان را قادر میسازد با تعیین چند نقطه در طول تایملاین، کنترل دقیقی بر روایت بصری ارائه دهد. به عنوان مثال، با استفاده از نسخه نمایشی OpenAI، میتوانید دنباله عکسهای زیر را استوری برد کنید:
فریمهای 0-114: «چشمانداز قرمز وسیع با یک سفینه فضایی در دوردست».
فریمهای 114-324: «یک گاوچران فضایی که از داخل سفینه به بیرون نگاه میکند، در مرکز قاب ایستاده است».
فریمهای 324-440: «نمای نزدیک از چشمان فضانورد که با یک ماسک پارچهای بافتنی قاب شدهاند.»
مخلوط کنید (Blend)
ویژگی ترکیب به شما امکان میدهد عناصر مختلف ویدیو یا سبکهای تصویری را برای ایجاد ترکیب بندیهای جدید ادغام کنید. با ترکیب فیلم، رنگها یا رویکردهای هنری، از ایجاد تصاویری که متمایز و تازه هستند، پشتیبانی میکند. این رویکرد برای پروژههای تجربی، mashupها یا داستان سرایی خلاقانه که ایدههای غیر متعارف را بررسی میکند، به خوبی کار میکند.
در زیر، ویدیویی را مشاهده میکنیم که دو ویدیو را با هم ترکیب میکند:
ویدئویی از ریزش دانههای برف
ویدئویی از افتادن گلبرگهای گل
سبکهای آماده (Style Preset)
مجموعهای از الگوهای از پیش تعریف شده را ارائه میدهد که میتوانند روی ویدیوها اعمال شوند. این تنظیمات از پیش تعیین شده دستیابی به یک ظاهر خاص را آسانتر میکند، چه سینمایی، چه پر جنب و جوش و بازیگوش، چه حرفهای.
به عنوان مثال، پیش تنظیم فیلم نوآر (Noir) به این صورت است:
حل مشکل سازگاری زمانی
یکی از موارد نوآوری در سورا (Sora) این است که چندین فریم ویدیویی را همزمان در نظر میگیرد که مشکل حفظ ثبات اجسام هنگام ورود و خروج از دید را حل میکند. این روش میتواند منجر به تولید خروجیهای پایدارتر و طبیعیتر شود.
ترکیب مدلهای انتشار و ترانسفورماتور
سورا (Sora) از ترکیب یک مدل انتشار با یک معماری ترانسفورماتور، همانطور که توسط GPT استفاده میشود، بهره میبرد.
Jack Qiao اشاره کرد که «مدلهای انتشار در تولید بافت سطح پایین بسیار خوب هستند؛ اما در ترکیب کلی ضعیف هستند، در حالی که ترانسفورماتورها مشکل معکوس را دارند.» یعنی شما میخواهید یک مدل ترانسفورماتور شبیه GPT طرح کلی فریمهای ویدیویی را تعیین کند و یک مدل انتشار جزئیات را ایجاد کند.
در یک مقاله فنی در مورد پیادهسازی سورا (سورا (Sora))، OpenAI یک توصیف سطح بالا از نحوه عملکرد این ترکیب ارائه میدهد. در مدلهای انتشار، تصاویر به «تکههای» مستطیلی کوچکتر تقسیم میشوند. برای ویدیو، این تکهها سهبعدی هستند؛ زیرا در طول زمان ادامه مییابند. تکهها را میتوان معادل «توکنها» در مدلهای زبان بزرگ در نظر گرفت به جای اینکه جزء یک جمله باشند، جزء یک مجموعه تصاویر هستند. قسمت ترانسفورماتور مدل تکهها را سازماندهی میکند و قسمت انتشار مدل محتوای هر تکه را تولید میکند.
یکی دیگر از ویژگیهای این معماری ترکیبی این است که برای امکانپذیر کردن تولید ویدیو از نظر محاسباتی، فرآیند ایجاد تکهها از یک مرحله کاهش بعد استفاده میکند تا نیازی به محاسبه بر روی هر پیکسل برای هر فریم نباشد.
افزایش وفاداری ویدیو با بازنویسی
برای تولید یک خروجی وفادارانه به ماهیت درخواست (پرامپت) کاربر، Sora از تکنیک بازنویسی استفاده میکند که در DALL·E 3 نیز موجود است. این بدان معناست که قبل از ایجاد هر ویدیویی، از GPT برای بازنویسی درخواست کاربر استفاده میشود تا جزئیات بسیار بیشتری را شامل شود. در اصل، این نوعی مهندسی سریع خودکار است.
OpenAI Sora چقدر خوب است؟
همانطور که از نمونههای ارائه شده تا کنون میبینید، به نظر میرسد که سورا ابزاری چشمگیر است و ما فقط سطح آنچه ممکن است را بررسی میکنیم. به عنوان مثال، کلیپ زیر را که نمونهای از آنچه در هنگام کار با فیلمسازان و هنرمندان امکانپذیر است را مشاهده کنید:
این فیلم کوتاه شبیه یک تریلر فیلم واقعی است، با طیف وسیعی از نماها، زوایای و مفاهیم مختلف نمایش داده شده و یک ویدیوی نسبتاً یکپارچه ایجاد میکند.
با این حال، نمونههای دیگر نشان داده شده توسط اعضای تیم OpenAI کمی کمتر قانعکننده هستند (البته هنوز هم چشمگیر). ویدیوی زیر را از این زوج در ساحل تماشا کنید (این ویدیو با استفاده از مدل قبلی Sora تولید شده است و ما قصد داریم پس از دسترسی به نسخه به روز شده Sora آن را دوباره تولید کنیم):
پرامپت: ویدیوی واقعی از مردمی که در حال استراحت در ساحل هستند، سپس یک کوسه در نیمه راه از آب میپرد و همه را شگفتزده میکند.
PROMPT: Realistic video of people relaxing at beach, then a shark jumps out of the water halfway through and surprises everyone.
درحالی که این مدل پرامپت و درخواست ما را به خوبی درک کرده؛ اما خروجی خوب و بینقص نیست، و بیشتر به یک ویدیو عجیب و غریب و مصنوعی میماند. مرد در تصویر 3 دست دارد و بدن کوسه در لحظه بیرون آمدن از آب چند بخش شده و… در مجموع ویدیو پر نقصی است.
این احتمال وجود دارد که مانند تصاویر مولد، درجاتی از اصلاحات و موارد اضافی وجود داشته باشد – قرار نیست هر بار چیزی عالی ایجاد شود.
همانطور که گفته شد، اجازه دهید ویدیوی بالا را با نمونهای که دقیقاً با استفاده از همان دستور با استفاده از مدل Runway’s Gen-2 ایجاد شده است مقایسه کنیم:
همانطور که میبینید، به طور خاص به زمینه اعلان درک نشده است و دارای یک مکان عجیب از کوسه و برخی افراد نسبتاً بد شکل و بیشکل است. در مقایسه، OpenAI’s Sora کار بسیار بهتری در ایجاد صحنه در مقایسه با Runway Gen-2 انجام داده است.
نمونه چشمگیر دیگر از استفاده از سورا، موزیک ویدویی است که توسط یک کارگردان با سورا ساخته شده:
این مسلماً یکی از کاملترین نمونههای سورا در عمل است و پتانسیل عظیمی را برای این به عنوان ابزاری برای آینده نشان میدهد. جالب است (و کمی گیجکننده) و حال و هوای کاملاً متمایزی را به تصویر میکشد که در کل ثابت است.
با این حال، برای ساخت چنین ویدیو تلاش زیادی شده از جمله:
- کارگردان 6 ساعت کلیپ برای یک ویدیوی 4 دقیقهای تولید کرد (با استفاده از 46 ساعت زمان رندر روی یک پردازنده گرافیکی H100)
- پرامپت ورودی حدود 1400 کلمه است که بسیار دقیق و مشخص آنچه کارگردان میخواسته توصیف کرده.
- کارگردان همچنان باید از افترافکت استفاده میکرد و برخی از انتقالها (ترنزیشنها) را تمیز میکرد (که هنوز در جاهایی غیرطبیعی به نظر میرسند)
با توجه به فرصت کوتاهی که Sora برای آزمایش هنرمندان و خلاقان در دسترس بوده است، پیشرفت نسبتاً شگفتانگیز است.
محدودیتهای سورا چیست؟
سورا درک ضمنی از فیزیک ندارد و بنابراین قوانین فیزیکی «دنیای واقعی» ممکن است همیشه رعایت نشوند. یکی از نمونههای آن این است که مدل علت و معلول را درک نمیکند. به عنوان مثال، در ویدیوی زیر از انفجار در حلقه بسکتبال، پس از انفجار حلقه، تور در حال بازسازی به نظر میرسد.
پرامپت: عبور توپ بسکتبال از طریق حلقه و سپس منفجر میشود.
PROMPT: Basketball through hoop then explodes.
به طور مشابه، موقعیت مکانی اشیاء ممکن است به طور غیر طبیعی تغییر کند. در ویدیوی زیر از توله سگهای گرگ، حیوانات به صورت خودبهخود ظاهر میشوند و موقعیت گرگها گاهی با هم همپوشانی دارد.
پرامپت: پنج توله گرگ خاکستری در حال تعقیب یکدیگر در اطراف جاده شنی دورافتاده، احاطه شده توسط علف. تولهها میدوند و میپرند، همدیگر را تعقیب میکنند و همدیگر را نیش میزنند و بازی میکنند.
PROMPT: Five gray wolf pups frolicking and chasing each other around a remote gravel road, surrounded by grass. The pups run and leap, chasing each other, and nipping at each other, playing.
کاربردهای سورا (Sora) چیست؟
سورا (Sora) میتواند برای ایجاد ویدیوها از ابتدا یا گسترش ویدیوهای موجود برای طولانیتر کردن آنها استفاده شود. همچنین میتواند فریمهای گمشده از ویدیوها را پر کند.
به همان روشی که ابزارهای مولد متن به تصویر، ایجاد تصاویر بدون تخصص فنی ویرایش تصویر را به طور چشمگیری آسانتر کردهاند، سورا (Sora) وعده میدهد که ایجاد ویدیوها بدون تجربه ویرایش تصویر را آسانتر کند. در اینجا برخی از موارد استفاده کلیدی آورده شده است.
رسانههای اجتماعی
سورا (Sora) میتواند برای ایجاد ویدیوهای کوتاه برای پلتفرمهای رسانههای اجتماعی مانند TikTok، Instagram Reels و YouTube Shorts استفاده شود. محتواهایی که فیلمبرداری آنها دشوار یا غیرممکن است، به ویژه مناسب هستند.
تبلیغات و بازاریابی
ایجاد تبلیغات، ویدیوهای تبلیغاتی و دموهای محصول به طور سنتی گران است. ابزارهای هوش مصنوعی متن به ویدیو مانند سورا (Sora) وعده میدهند که این فرآیند را بسیار ارزانتر کنند. در مثال زیر، یک هیئت گردشگری که میخواهد منطقه Big Sur کالیفرنیا را تبلیغ کند، میتواند برای گرفتن تصاویر هوایی از مکان، یک پهپاد اجاره کند یا از هوش مصنوعی استفاده کند و در زمان و هزینه صرفهجویی کند.
تهیه نمونه اولیه و تجسم مفهومی
حتی اگر ویدیوی هوش مصنوعی در محصول نهایی استفاده نشود، میتواند برای نمایش سریع ایدهها مفید باشد. فیلمسازان میتوانند از هوش مصنوعی برای ساخت مدلهای آزمایشی صحنهها قبل از فیلمبرداری آنها استفاده کنند و طراحان میتوانند ویدیوهایی از محصولات قبل از ساخت آنها ایجاد کنند. در مثال زیر، یک شرکت اسباببازی میتواند یک مدل آزمایشی هوش مصنوعی از یک اسباببازی جدید کشتی دزدان دریایی قبل از تعهد به ایجاد آنها در مقیاس بزرگ ایجاد کند.
تولید دادههای مصنوعی
دادههای مصنوعی اغلب برای مواردی استفاده میشوند که نگرانیهای مربوط به حریم خصوصی یا امکانپذیری مانع استفاده از دادههای واقعی میشوند. برای دادههای عددی، موارد استفاده رایج برای دادههای مالی و اطلاعات قابل شناسایی شخصی است. دسترسی به این مجموعه دادهها باید به شدت کنترل شود، اما شما میتوانید دادههای مصنوعی با ویژگیهای مشابه ایجاد کنید تا در دسترس عموم قرار دهید.
یکی از کاربردهای دادههای ویدیویی مصنوعی برای آموزش سیستمهای بینایی کامپیوتری است. همانطور که در سال 2022 نوشتم، نیروی هوایی ایالات متحده از دادههای مصنوعی برای بهبود عملکرد سیستمهای بینایی کامپیوتری خود برای پهپادها جهت تشخیص ساختمانها و وسایل نقلیه در شب و هوای بد استفاده میکند. ابزارهایی مانند سورا (Sora) این فرآیند را برای طیف وسیعتری از مخاطبان بسیار ارزانتر و قابل دسترسیتر میکنند.
خطرات سورا (Sora)
این محصول جدید است، بنابراین خطرات آن هنوز به طور کامل شرح داده نشده است، اما احتمالاً مشابه خطرات مدلهای متن به تصویر خواهد بود.
تولید محتوای مضر
بدون وجود موانع، سورا (Sora) قدرت تولید محتوای نامطلوب یا نامناسب را دارد، از جمله ویدیوهایی حاوی خشونت، خونریزی، مطالب صریح جنسی، نمایش تحقیرآمیز گروههای مردم و سایر تصاویر نفرتآمیز، و ترویج یا تجلیل از فعالیتهای غیرقانونی.
آنچه محتوای نامناسب را تشکیل میدهد، بسته به کاربر (با در نظر گرفتن یک کودک در مقابل یک بزرگسال) و زمینه تولید ویدیو (یک ویدیوی هشداردهنده در مورد خطرات آتشبازی میتواند به راحتی به صورت آموزشی خونین شود) بسیار متفاوت است.
اطلاعات نادرست و گمراهکننده
بر اساس مثالهای ویدیویی به اشتراک گذاشته شده توسط OpenAI، یکی از نقاط قوت سورا (Sora) توانایی آن در ایجاد صحنههای خیالی است که نمیتوانند در زندگی واقعی وجود داشته باشند. این قدرت همچنین امکان ایجاد ویدیوهای «دیپفیک» را فراهم میکند که در آن افراد واقعی یا موقعیتها به چیزی تبدیل میشوند که درست نیست.
هنگامی که این محتوا به عنوان حقیقت ارائه میشود، چه به طور تصادفی (اطلاعات نادرست) یا عمدی (گمراهکننده)، میتواند مشکلاتی ایجاد کند.
همانطور که Eske Montoya Martinez van Egerschot، مدیر ارشد حاکمیت و اخلاق هوش مصنوعی در DigiDiplomacy، نوشت: «هوش مصنوعی در حال بازسازی استراتژیهای کمپین، مشارکت رأیدهندگان و بافت بسیار یکپارچگی انتخاباتی.»
ویدیوهای قانعکننده اما جعلی از سیاستمداران یا مخالفان سیاستمداران؛ انتشار استراتژیک روایتهای دروغین و هدف قراردادن منابع قانونی با آزار و اذیت، با هدف تضعیف اعتماد به نهادهای عمومی و ایجاد دشمنی نسبت به کشورهای مختلف و گروههای مردم را دارند.
تعصبات و کلیشهها
خروجی مدلهای مولد هوش مصنوعی بسیار وابسته به دادههایی است که روی آنها آموزش دیده است. این بدان معناست که تعصبات فرهنگی یا کلیشهها در دادههای آموزشی میتواند منجر به همان مسائل در ویدیوهای نهایی شود. همانطور که Joy Buolamwini در قسمت Fighting For Algorithmic Justice از DataFramed بحث کرد، تعصبات در تصاویر میتواند عواقب شدیدی در استخدام و گشتزنی داشته باشد.
چگونه میتوانم به سورا دسترسی داشته باشم؟
برای دسترسی به Sora، به وبسایت آن بروید. در لحظه نگارش این مقاله، سورا در اکثر نقاط جهان در دسترس است.
دسترسی به Sora به اشتراک ChatGPT Plus یا ChatGPT Pro نیاز دارد. هر دو سطح به کاربران امکان کشف ابزارهای پیشرفته تولید ویدیوی Sora را ارائه میدهند، اما تفاوتهای کلیدی در ویژگیها و محدودیتها وجود دارد:
ویژگی | ChatGPT Plus | ChatGPT Pro |
قیمت | $20/month | $200/month |
تولید ویدیو | حداکثر 50 ویدیو اولویت دار (1,000 credits) | حداکثر 50 ویدیو اولویت دار (10,000 credits) + بینهایت ویدیو بدون اولویت |
رزولوشن و زمان | تا 720pو 5 ثانیه زمان | تا کیفیت 1080pو ۲۰ ثانیه زمان |
تولید همزمان | 0 | 5 |
واترمارک | دانلود با واترمارک | دانلود بدون واترمارک |
جایگزینهای سورا (Sora) کدامند؟
چندین جایگزین پرطرفدار برای سورا (Sora) وجود دارد که به کاربران اجازه میدهد محتوای ویدیویی را از متن ایجاد کنند. اینها شامل موارد زیر است:
Runway-Gen-3
مهمترین جایگزین برای سورا (Sora)، Runway Gen-3 است. این ابزار مانند سورا (Sora)، این یک هوش مصنوعی مولد متن به ویدیو است و در حال حاضر در نسخههای وب و موبایل در دسترس است.
Lumiere
گوگل اخیراً Lumiere را معرفی کرد که در حال حاضر به عنوان یک افزونه برای فریمورک پایتون یادگیری عمیق PyTorch در دسترس است.
Make-a-Video
متا در سال 2022 Make-a-Video را معرفی کرد. این نیز از طریق یک افزونه PyTorch در دسترس است.
مدل/پلتفرم | توسعهدهنده/شرکت | دسترسی پلتفرم | مخاطب هدف | ویژگیهای کلیدی |
Runway Gen-3 | Runway | وب، موبایل | عمومی (استفاده عمومی) | هوش مصنوعی پیشرفته برای تبدیل متن به ویدئو، رابط کاربری آسان |
Lumiere | گوگل | افزونه PyTorch | توسعهدهندگان، پژوهشگران | تولید ویدئو پیشرفته از متن برای کاربران PyTorch |
Make-a-Video | متا | افزونه PyTorch | خالقان محتوا، پژوهشگران | تولید ویدئو با کیفیت بالا از متن |
Pictory | Pictory | وب | بازاریابان محتوا، مربیان | سادهسازی تبدیل متن به ویدئو برای روایتهای جذاب |
Kapwing | Kapwing | وب | بازاریابان شبکههای اجتماعی، خالقان عادی | پلتفرمی برای ایجاد ویدئو از متن |
Synthesia | Synthesia | وب | کسبوکارها، مربیان | ارائه ویدئوهای مبتنی بر آواتار هوش مصنوعی از متن |
HeyGen | HeyGen | وب | بازاریابان، مربیان | تولید ویدئو برای فروش و بازاریابی |
Steve AI | Steve AI | وب | کسبوکارها، افراد | ایجاد ویدئو و انیمیشن برای کاربردهای مختلف |
Elai | Elai | وب | آموزش الکترونیک، آموزش شرکتی | تبدیل محتوای آموزشی به ویدئو |
سورا (Sora) برای آینده چه معنایی دارد؟
شکی نیست که سورا (Sora) یک فناوری پیشگام است. همچنین واضح است که پتانسیل این مدل مولد بسیار زیاد است. تأثیر سورا (Sora) بر صنعت هوش مصنوعی و جهان چیست؟ البته، ما فقط میتوانیم حدسهای آگاهانه بزنیم. با این حال، در اینجا برخی از روشهایی که سورا (Sora) ممکن است چیزها را تغییر دهد، برای بهتر یا بدتر، آورده شده است.
تأثیرات کوتاهمدت سورا (Sora)
ابتدا نگاهی به تأثیرات مستقیم و کوتاهمدت بیندازیم که ممکن است پس از راهاندازی (احتمالاً مرحلهای) سورا (Sora) برای عموم شاهد باشیم.
موجی از دستاوردهای سریع
ما قبلاً برخی از موارد استفاده بالقوه سورا (Sora) را بررسی کردهایم. بسیاری از این موارد احتمالاً با انتشار سورا (Sora) برای استفاده عمومی، به سرعت پذیرفته خواهند شد. این ممکن است شامل موارد زیر باشد:
- افزایش تولید ویدیوهای کوتاه برای رسانههای اجتماعی و تبلیغات. انتظار داشته باشید که سازندگان در X (توییتر)، TikTok، LinkedIn و سایر پلتفرمها با تولیدات سورا (Sora)، کیفیت محتوای خود را افزایش دهند.
- پذیرش سورا (Sora) برای نمونهسازی. چه برای نمایش محصولات جدید یا ارائه پیشرفتهای پیشنهادی معماری، سورا (Sora) میتواند برای ارائه ایدهها رایج شود.
- بهبود داستانگویی با دادهها، هوش مصنوعی مولد متن به ویدیو میتواند تجسم دادههای واضحتر، شبیهسازی بهتر مدلها و روشهای تعاملی برای کاوش و ارائه دادهها را به ما ارائه دهد. با این حال، مهم است که ببینیم سورا (Sora) در این نوع درخواستها چگونه عمل میکند.
- منابع آموزشی بهتر، با ابزارهایی مانند سورا (Sora)، مواد آموزشی میتوانند به طور چشمگیری بهبود یابند. مفاهیم پیچیده را میتوان زنده کرد، در حالی که یادگیرندگان بصریتر فرصت برای کمکهای آموزشی بهتر را دارند.
میدان مین خطرات
البته، همانطور که قبلاً به آن اشاره کردیم، چنین فناوری با طیف وسیعی از جنبههای منفی بالقوه همراه است و ضروری است که ما آنها را مدیریت کنیم. در اینجا برخی از خطراتی که باید به آنها توجه کنیم آمده است:
- گسترش اطلاعات نادرست و گمراهکننده. به طور جمعی، باید محتوا را با دقت بیشتری انتخاب کنیم و به ابزارهای بهتری برای تشخیص موارد ساخته شده یا دستکاری شده نیاز داریم. این امر به ویژه در زمان انتخابات مهم است.
- نقض حق کپیرایت، باید مراقب نحوه استفاده از تصاویر و شباهتهای خود باشیم. ممکن است قوانین و کنترلها برای جلوگیری از استفاده از دادههای شخصی ما به روشهایی که ما رضایت ندادهایم، لازم باشد. این بحث احتمالاً ابتدا زمانی که طرفداران شروع به ایجاد ویدیوهایی بر اساس فرانشیزهای فیلم موردعلاقه خود میکنند، انجام خواهد شد. با این حال، خطرات شخصی نیز در اینجا بسیار بزرگ هستند.
- چالشهای نظارتی و اخلاقی پیشرفتهای هوش مصنوعی مولد در حال حاضر برای تنظیمکنندهها دشوار است که با آن همراه شوند و سورا (Sora) میتواند این مشکل را تشدید کند. ما باید بدون تأثیرگذاری بر آزادیهای فردی یا خفه کردن نوآوری، استفاده مناسب و عادلانه از سورا (Sora) را مدیریت کنیم.
- وابستگی به فناوری، ابزارهایی مانند سورا (Sora) میتوانند برای بسیاری به جای یک دستیار، یک میانبر دیده شوند. مردم ممکن است آن را جایگزینی برای خلاقیت ببینند که میتواند پیامدهایی برای بسیاری از صنایع و متخصصانی که در آنها کار میکنند داشته باشد.
ویدیوی مولد، مرز بعدی رقابت میشود
ما قبلاً چندین جایگزین برای سورا (Sora) را ذکر کردهایم، اما میتوانیم انتظار داشته باشیم که این لیست در سال 2024 و پس از آن به طور قابلتوجهی افزایش یابد. همانطور که در مورد ChatGPT دیدیم، لیست رو به رشدی از جایگزینها وجود دارد که برای موقعیتها رقابت میکنند و بسیاری از پروژهها در حال تکرار بر روی LLMهای منبعباز موجود در بازار هستند.
سورا (Sora) ممکن است ابزاری باشد که همچنان نوآوری و رقابت را در زمینه هوش مصنوعی مولد پیش میبرد. چه از طریق مدلهای خاص کاربردی، مدلهای دقیقسازی شده یا فناوری اختصاصی که در رقابت مستقیم هستند، بسیاری از بازیگران بزرگ در این صنعت احتمالاً میخواهند بخشی از اقدام متن به ویدیو را داشته باشند.
تأثیرات بلندمدت سورا (Sora)
پس از راهاندازی عمومی سورا (Sora) توسط OpenAI، شروع به دیدن آینده بلندمدت خواهیم کرد. با دسترسی متخصصان در بسیاری از صنایع به این ابزار، قطعاً برخی از کاربردهای تغییردهنده بازی برای سورا (Sora) وجود خواهد داشت. بیایید در مورد برخی از این موارد حدس بزنیم:
موارد استفاده با ارزش بالا میتوانند باز شوند
ممکن است سورا (Sora) (یا ابزارهای مشابه) بتواند در چندین صنعت به بازیگر اصلی تبدیل شود:
- ایجاد محتوای پیشرفته: میتوانیم سورا (Sora) را به عنوان ابزاری برای سرعت بخشیدن به تولید در زمینههایی مانند VR و AR، بازیهای ویدیویی و حتی سرگرمیهای سنتی مانند تلویزیون و فیلم ببینیم. حتی اگر مستقیماً برای ایجاد چنین رسانههایی استفاده نشود، میتواند به نمونهسازی و طرحبندی ایدهها کمک کند.
- سرگرمیهای شخصیسازی شده: البته، میتوانیم نمونهای را ببینیم که سورا (Sora) محتوایی را به طور خاص برای کاربر ایجاد و انتخاب میکند و در رسانههای تعاملی و پاسخگو که متناسب با سلیقه و ترجیحات فردی هستند، میتوانند ظاهر شوند.
- آموزش شخصیسازی شده: باز هم، این محتوای بسیار شخصیسازی شده میتواند در بخش آموزش جایگاهی پیدا کند و به دانشآموزان کمک کند تا به روشی که بیشترین تناسب را با نیازهای آنها دارد، یاد بگیرند.
- ویرایش ویدیوی بلادرنگ: محتوای ویدیویی میتواند در زمان واقعی برای مناسب بودن برای مخاطبان مختلف ویرایش یا بازتولید شود و جنبههایی مانند لحن، پیچیدگی یا حتی روایت را بر اساس ترجیحات یا بازخورد بیننده تطبیق دهد.
خطوط بین دنیای فیزیکی و دیجیتال شروع به محو شدن میکنند
ما قبلاً در مورد واقعیت مجازی (VR) و واقعیت افزوده (AR) صحبت کردهایم، اما سورا (Sora) میتواند در ترکیب با این رسانهها، نحوه تعامل ما با محتوای دیجیتال را متحول کند. اگر در آینده سورا (Sora) بتوانند دنیاهای مجازی باکیفیت ایجاد کنند که بتوان در عرض چند ثانیه در آنها ساکن شد و از متن و صدای مولد برای پر کردن آن با شخصیتهای مجازی ظاهراً واقعی استفاده کرد، این سؤالات جدی در مورد معنای حرکت در دنیای دیجیتال در آینده مطرح میکند.