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时间：2024-03-07 19:34:51来源：科技日报
事实上，实现AGI这一目标可谓道阻且长。王金桥谈到了几大挑战。首先是数据瓶颈。尽管像GPT-4这样的预训练语言模型在数据标注上取得了进展，但数据依然是深度学习中的一个关键限制因素；其次是泛化瓶颈。目前的AI系统往往在特定任务上表现出色，但在面对新任务时难以有效适应；最后是能耗瓶颈。随着AI模型变得越来越复杂，所需的计算资源和能源消耗也越来越大。这对硬件设备提出了更高要求。
或将率先落地传媒领域
Sora的发布不仅推动了技术的发展，也引发了对AI治理和伦理的探讨。
段伟文提到，OpenAI采取了相关手段来阻止不当视频的发布。王金桥进一步解释道， Sora内置的文本提示过滤器可筛选发送给模型的所有提示，阻止对暴力、色情内容、仇恨言论以及名人肖像等敏感或不适当内容的请求。视频内容过滤器能检查生成的视频帧，屏蔽违反OpenAI安全政策的内容。
另外，OpenAI团队可能会定期对Sora进行优化和更新，以改进其过滤机制，确保模型能够更好地识别和处理敏感内容。同时，团队可能会监控系统的使用情况，以便及时发现并解决新出现的问题。
“从技术上看，Sora避免极端暴力、色情、名人肖像等内容出现的方式，主要依靠的是模型的对齐能力。”周昕宇说，“这一点和语言模型的区别不大，也已经有比较多的实践经验。”
据国际数据公司预测，Sora将率先在短视频、广告、互动娱乐、影视制作和媒体等传媒领域得到应用。Sora的诸多能力，可以辅助这些领域的工作者更高效地进行视频创作，加快生产速度，提高产出数量。这将助力相关行业降低成本、提升效率，进一步优化用户体验。
