Представляем Sora: Новаторский генератор видео с искусственным интеллектом от OpenAI
Анонсированная буквально несколько часов назад система искусственного интеллекта Sora, представляет собой значительное достижение в способности ИИ генерировать реалистичный и креативный видеоконтент на основе простых текстовых подсказок. Sora сигнализирует о переходе к ИИ, способному лучше понимать и моделировать физический мир в движении.
Sora может создавать высококачественные видеоролики длиной до 60 секунд на основе текстовых описаний, предоставленных пользователем. Видеоролики сохраняют высокое визуальное качество и точно следуют заданным подсказкам.
Как и в случае с любой новой мощной системой искусственного интеллекта, OpenAI предпринимает продуманные шаги, чтобы обеспечить безопасное развертывание Sora и исключить злоупотребление ее возможностями. В этой статье мы рассмотрим:
- Как работает Sora – ее базовая архитектура и методология обучения
- Что отличает Sora от предыдущих генераторов видео/изображений на основе ИИ
- Обширные планы OpenAI по защите Sora перед развертыванием
- Потенциальные положительные применения технологии
- Опасения по поводу нецелевого использования и дальнейшие шаги
Как Sora генерирует видео из текста
На техническом уровне Sora представляет собой диффузионную модель. Это означает, что она создает видео, начиная со случайного шума и постепенно преобразуя его, пока не появится связное видео, соответствующее описанию.
В частности, в течение сотен шагов Sora медленно удаляет шум из исходного видео, состоящего из статики, чтобы получить конечное видео на выходе. Каждый шаг немного увеличивает когерентность, одновременно устраняя артефакты.
Такой итерационный подход позволяет Sora создавать высококачественные, детализированные видео с плавным движением и четкой фокусировкой. Видео не генерируется сразу, а формируется в процессе постоянной доработки.
Sora использует архитектуру трансформатора, подобную большим языковым моделям, таким как GPT-3. Это обеспечивает превосходную масштабируемость по сравнению с предыдущими системами визуального ИИ.
Sora представляет видео, изображения и фрагменты изображений как единые коллекции единиц данных, схожие с «лексемами», используемыми в моделях естественного языка. Такое унифицированное представление данных позволяет Sora обучаться на более разнообразных визуальных данных – видео различной длины, разрешения и размеров.
Чем выделяется Сора
Сора раздвигает границы во многих отношениях:
- Длина видео – видеоролики Sora могут быть длиной до 60 секунд, сохраняя при этом последовательность и соответствие текстовой подсказке. Это демонстрирует более сильную временную осведомленность по сравнению с предыдущими моделями.
- Создание изображений – Sora может взять существующее изображение и создать соответствующее видео, которое анимирует и расширяет статичную сцену. Это демонстрирует точное понимание содержания и физики.
- Интерполяция и расширение видео – Система может получать частичный видеоматериал и плавно заполнять недостающие участки, согласуя стиль, сущности, действия и т. д. Она также может расширять существующие видео, генерируя логические последующие события.
- Генерация мелких деталей + сохранение объектов – Sora явно отслеживает объекты, даже когда они ненадолго покидают сцену, что позволяет создавать плавные, сфокусированные видео, в которых объекты остаются неизменными. Это также позволяет реалистично моделировать такие тонкие физические явления, как тени, отражения и т. д.
Исследователи полагают, что надежные возможности Sora обусловлены процессом обучения и архитектурой модели:
- Sora была обучена на разнообразном наборе данных, включающем более 30 миллионов пар видео с субтитрами, что на порядки больше данных, чем у предыдущих моделей. Описательные подписи обеспечили критический контекст, чтобы помочь Sora интерпретировать видео.
- Модель точно настраивает мощную архитектуру DALL-E для генерации изображений из текста. Понимание объектов и текста DALL-E эффективно переносится в область видео.
- В частности, Сора адаптирует «технику повторных субтитров» DALL-E. Это предполагает создание высокодетализированных альтернативных подписей для описания визуальных данных с разных точек зрения. Обогащенный описательный текст помогает Соре более точно следовать подсказанным инструкциям.
В целом Sora представляет собой систему ИИ нового поколения с более глубоким пониманием физики, событий, действий и логики по сравнению с предшественниками. Команда считает, что такие модели, как Sora, способные имитировать реальность, являются важной вехой на пути к *достижению искусственного интеллекта общего назначения (ИИОН)*.
Планы OpenAI по безопасному и ответственному развертыванию Sora
Хотя Sora демонстрирует растущий творческий потенциал ИИ, ее способность генерировать реалистичный видеоконтент вызывает опасения по поводу возможного злоупотребления.
Как и в случае со всеми своими продуктами, OpenAI предпринимает обширные меры предосторожности и защиты, чтобы обеспечить аккуратное и добросовестное развертывание Sora:
- Тестирование на состязательность – OpenAI нанял специалистов "red teamers" в таких областях, как дезинформация, язык ненависти и предвзятость, которые будут тщательно тестировать возможности Sora перед выпуском. Цель – выявить слабые места и векторы атак на ранней стадии.
- Верификаторы выходных данных – В разработке находятся две системы проверки для обнаружения контента, созданного Sora, не соответствующего политикам использования:
– Классификатор выходных данных для идентификации выходных данных Sora в масштабе
– Покадровый классификатор изображений для анализа уместности путем проверки всех кадров на предмет нарушения политики
- Правовые рамки соответствия – Использование Sora потребует соблюдения таких стандартов, как Закон о защите подлинности контента (C2PA), который требует, чтобы контент, созданный ИИ, был надлежащим образом маркирован и идентифицирован.
- Инфраструктура безопасности, созданная в DALL-E – Существующие продукты OpenAI имеют защитные ограждения, такие как классификаторы контента, скринеры изображений и т. д. Они будут адаптированы для проверки результатов работы Sora.
- Более широкий охват – OpenAI планирует широкое обсуждение положительного применения и этических проблем технологии с заинтересованными сторонами – от политиков до исследователей и художников. Отзывы сообщества будут служить основой для разработки политики.
Команда твердо убеждена, что тестирование в реальных условиях необходимо для того, чтобы со временем разработать безопасный, но преобразующий ИИ. Несмотря на существующие риски, преимущества могут быть очень значительными.
Потенциальные области применения технологии Sora
Компания Sora указывает на целый ряд перспективных применений ИИ-видеогенерации, включая:
- Творческие медиа – Режиссеры, аниматоры и создатели социальных сетей могут быстро создавать прототипы и итерации идей видеоконтента в масштабе. Sora может значительно ускорить предварительное производство.
- Генерация синтетических данных – Создание больших наборов данных с метками для обучения моделей видеоанализа, отслеживания, сегментации и классификации. Эти данные могут использоваться во всем – от автономных транспортных средств до систем наблюдения.
- Персонализированное обучение – Создание обучающих видеороликов, адаптированных к профилю человека, его потребностям, случаям использования и т. д. Видеоуроки с индивидуальными примерами повышают вовлеченность.
- Реконструкция сцены – создание фотореалистичных видеосимуляций событий на основе ограниченного количества отснятого материала и показаний очевидцев. Это полезно для криминалистики, исторической документации и т. д.
- Доступность контента – автоматическая генерация субтитров и аудиоописаний, чтобы сделать видеоконтент более доступным для различных сообществ.
Вероятно, существует еще огромное количество приложений – общие возможности Sora позволяют создавать инновационные сценарии использования, которые мы пока не можем себе представить. Развертывание в пределах границ и этического надзора может позволить обществу использовать преимущества.
Опасения по поводу потенциального злоупотребления
Однако Sora позволяет генерировать манипулированный или фальсифицированный видеоконтент на беспрецедентном уровне. В случае злоупотребления последствия могут быть далеко идущими:
- Глубокие подделки в злонамеренных целях – Видеоролики, изображающие общественных деятелей или знаменитостей в сфабрикованных компрометирующих сценариях, могут серьезно подорвать доверие к учреждениям и СМИ.
- Домогательства с помощью ИИ – Реалистичные синтетические медиа могут способствовать домогательствам, эксплуатации и шантажу в широких масштабах. Потенциальными жертвами могут стать в основном женщины и маргинализированные группы.
- Неаутентичные медиа и мошенничество – Дешевое, высококачественное поддельное видео открывает новые возможности для мошенничества через схемы Понци, демонстрацию поддельных продуктов, ложную рекламу и т. д.
- Автоматизированный фишинг – попытки фишинга с помощью копьеметалки могут создавать искусственные изображения знакомых людей, умоляющих цель предоставить конфиденциальные данные или заплатить. Это повышает риски.
Существует огромное количество других примеров, начиная от порно, созданного ИИ в целях мести, и заканчивая сетями торговли людьми с помощью ИИ и гиперперсонализированной пропагандой, распространяющей дезинформацию.
Последствия могут быть очень серьезными, учитывая, что реалистичные СМИ являются мощным рычагом для манипулирования убеждениями и поведением. Необходим дальнейший анализ рисков по секторам.
Путь вперед для ответственных инноваций в области ИИ
Сора свидетельствует о захватывающем прогрессе в развитии возможностей ИИ, но также и о сложных вопросах, связанных с направлением инноваций по позитивным траекториям.
Решение возникающих рисков, связанных с системами ИИ, подобными Sora, требует безотлагательного решения следующих задач:
- Продолжение исследований в области безопасности, этики и управления ИИ, охватывающих нормы, передовой опыт и регулирование
- Государственно-частные партнерства в разработке технологий противодействия – криминалистических средств обнаружения, конвейеров аутентификации носителей и т. д.
- Междисциплинарный диалог между технологами, законодателями, группами гражданского общества, уязвимыми сообществами и другими заинтересованными сторонами о балансе выгод и рисков
- Значительные инвестиции в инициативы по безопасности ИИ с использованием таких методов проверки, как «красная команда», сценарное планирование, прогнозирование возможностей и т. д.
При добросовестном и справедливом развитии ИИ, подобный Sora, может значительно расширить творческий потенциал и доступ к информации. Но по мере быстрого развития возможностей мы должны заблаговременно устранять риски, возникающие наряду с возможностями.
Правильное управление требует изучения противоречий, понимания компромиссов и привлечения заинтересованных сторон к обсуждению. Если это будет сделано с участием всех заинтересованных сторон, ИИ сможет сделать информацию более обильной, обеспечив при этом приоритет людей и правды.
Заключение
Sora от OpenAI представляет собой монументальный прогресс в создании реалистичного и фантазийного контента ИИ. Но как нам ответственно управлять такими экспоненциально ускоряющимися технологиями в условиях неопределенности долгосрочных последствий?
Путь вперед лежит не в идеальном предвидении, а в честном, инклюзивном диалоге между всеми заинтересованными сторонами. Технологи должны проактивно оценивать риски и совместно с политиками разрабатывать этические модели управления. Крайне важно способствовать пониманию обществом сути ИИ и его возможностей. В конечном итоге мы должны учитывать права и потребности людей и сообществ, которые могут быть затронуты при формировании благоприятных инновационных траекторий для новых технологий.
Если мы сможем вести открытые и справедливые дискуссии о соотношении перспектив и опасностей, ИИ, подобный Sora, может значительно расширить творческий потенциал и доступ к информации. Но мы должны пройти этот путь вместе, опираясь на общие ценности справедливости, понимания и мудрости.
