陈兵：Sora引领时代风口亦或加剧社会风险
作者 陈兵 南开大学法学院副院长、南开大学竞争法研究中心主任
Sora模型重塑内容创作与媒体业
首先，Sora大模型对内容创作与媒体行业的传统工作流程产生了深远的影响。在过去，图生视频或文生视频的技术限制使得生成的视频片段往往只能持续几秒钟，且存在镜头连贯性和人物运动性的瑕疵。然而，Sora大模型的出现改变了这一现状。它能够准确地解释用户提供的文本输入，并直接生成具有丰富场景和生动人物的高质量视频剪辑。这一技术革新对媒体行业而言，意味着内容创作者可以省去繁琐的拍摄和剪辑环节，从而降低创作成本，加快创作速度。同时，这也使得内容竞争的重点逐渐转向文字创作，因为创意和想法成为影响内容质量的关键因素。Sora大模型将传统的“策划—创作—分发”流程进行了聚合化、系统化和简洁化的改造。
其次，Sora大模型提供的自动化生成功能可能会在某些程度上替代人工工作。这对于内容创作者来说，无疑会带来一定的职业前景冲击。然而，技术始终是一把双刃剑。尽管自动化生成功能可能会减少一些低技能的工作岗位，但它也将为内容创作者提供更多的创新机会。在竞争日益激烈的环境下，那些能够创作出优质、具有创新性内容的创作者将更容易脱颖而出。这将进一步推动“全民创新”风气的形成，为内容创作领域注入新的活力。
再次，Sora大模型面临的版权、原创性和知识产权问题也是不可忽视的。与ChatGPT等生成式人工智能模型一样，Sora生成的内容在真实性、版权、隐私、数据和安全等方面都存在潜在的法律和伦理挑战。例如，Sora生成的内容可能涉及对数据库中视频素材的模仿，从而引发著作权侵权的风险。此外，关于Sora生成内容的版权归属问题也存在一定的争议，即这些内容是归使用者所有，还是归软件开发者或其运营商所有。为了应对这些挑战，内容创作者和行业需要密切关注相关法律法规的发展动态，并采取有效的措施来保护自己的权益。例如，可以通过标注视频由AI生成来避免被用于传播谣言或诈骗等违法用途；同时，也可以探索建立人机协作的模式，以确保来源于人类智慧的个性化创作空间不会被机器智能所侵蚀。
除了对媒体行业产生重要影响外，Sora大模型还有可能对其他多个行业产生深远的影响。例如，影视相关行业可以利用Sora大模型来快速生成高质量的预告片、片段或特效场景；教学行业可以通过Sora大模型来制作生动有趣的课件或虚拟实验；游戏行业则可以利用Sora大模型来创建逼真的游戏场景和角色动画；而VR行业也可以借助Sora大模型为用户提供更加沉浸式的虚拟体验。这些潜在的应用场景展示了Sora大模型在未来各个领域的广阔发展前景。
Sora如何影响文娱广告应用场景？
在广告业中，Sora的应用预示着重大变革的到来。Sora凭借其独特的技术特性，如能够准确解释长达135个单词的长提示，为广告业带来了前所未有的创新机会。它不仅可以精确解读用户提供的文本信息，更能生成包含丰富场景和人物的优质视频剪辑。OpenAI利用Dall-E(图像生成系统)模型的re-captioning技术，进一步提升了视频中文本的准确性和整体质量，为广告内容注入了新的活力。
在广告投放方面，传统的基于推荐算法的策略将得到重大改进。过去，广告商主要依赖用户画像来推送具有固定设计的商业广告信息。然而，随着Sora大模型的出现，这种局面将发生根本性变化。Sora能够取代传统的PPT汇报或图片展示，使演示更加生动和吸引人。广告商可以通过少量投入，获得更好的演示和宣传效果。更重要的是，Sora能够根据用户画像的文字信息，生成更加个性化、具有质感和准确度的视频广告，从而更精准地触达目标受众。
对于短视频行业而言，Sora同样展现出了巨大的发展潜力。OpenAI利用GPT技术将简短的用户提示转化为详细的转译，进而生成高质量的视频内容。这一特性使得Sora能够紧密贴合用户需求，创造出精准且吸引人的短视频。此外，Sora还能接受图像或视频等多种类型的输入提示，执行广泛的编辑任务，如创建循环视频、将静态图像转化为动画等。这些功能为用户提供了更多创作可能性，降低了短视频制作的门槛。
然而，Sora的应用也带来了一定的风险。由于模型可能难以准确模拟复杂场景的物理特性或理解因果关系，Sora生成的内容在某些方面可能存在一定的局限性。此外，版权、原创性和知识产权问题也是不可忽视的法律风险。尽管如此，Sora对于推动短视频行业的发展仍具有巨大潜力。它生成的大量视频可能在风格上较为统一，但随着技术的不断进步和优化，这些问题有望得到解决。
在音乐和娱乐行业，Sora同样有着广泛的应用前景。它可以涵盖广泛的主题，根据用户要求提供多样化的内容。例如，在音乐领域，Sora可以为音乐生成相应的MV，将听觉享受与视觉享受完美结合。在娱乐行业，Sora则可以为虚拟化体验提供丰富的视频素材，实现如虚拟旅游、虚拟购物等创新应用。这些技术革新将为音乐和娱乐行业带来全新的发展机遇。
与其他文生视频大模型同台竞争
Sora在发展过程中可能会面临多方面的挑战，包括技术、伦理和商业层面。在技术层面，Sora虽然拥有超强的存储能力和计算能力，但仍面临一些难题。例如，模拟物理互动的准确性不足、可能无法理解某些因果关系，以及长时间视频的连贯性和对象持久性等问题，这些都可能导致生成视频的效果不达预期。同时，人为修正这些问题也可能需要耗费较高的人力成本。为了持续发展，Sora需要不断提升其计算力、升级存储手段，并重视和挖掘更多非结构化数据的价值，从而推动计算智能、感知智能与认知智能的快速发展。
在伦理层面，Sora生成的内容存在两方面的风险。一方面，作为自然人的使用者可能基于不道德或违法的目的输入特定内容，生成歧视性或不道德的内容。如果模型被用于生成涉及个人隐私等敏感信息以及违法违规的视频内容，将引发严重的法律和道德争议。为了应对这些挑战，需要注重用户隐私与数据安全问题，保障生成内容的可信度与符合伦理规范，并积极探索提升生成式人工智能在内容生成中的准确率和真实性。另一方面，Sora生成内容的风险也可能源于模型本身的瑕疵，导致生成的内容不可控，可能在使用者无意识的情况下生成包含歧视性内容或侵权内容的视频。因此，必须重视其中可能涉及的责任承担问题，合理划分使用者与算法模型的责任，使该技术的使用“可信”和“负责任”。
在商业层面，Sora大模型的商业化应用也面临一些实际问题。例如，音视频素材库的知识产权、数据权益归属等问题需要解决。同时，如何防止Sora生成的内容被用于传播谣言也是一个挑战。此外，如何让观众知晓该视频为AI生成也存在一定的技术难度。为了推动Sora的商业化应用，需要在规范的前提下鼓励创新，提供良好的市场环境和商业消费者支持，以商业市场需求带动产业创新。
Sora与其他文生视频大模型之间的竞争是正常的商业现象。公平竞争是市场经济的基本原则和重要基础，良性的竞争会促进创新并推动行业的健康发展。对于Sora和其他文生视频大模型的竞争关系来说，关键在于它们在功能上的可替代性。如果其他文生视频大模型无法实现与Sora相似的效果或功能上的较大替代性，那么它们将很难与Sora形成有效竞争。尤其是考虑到OpenAI公司的技术积累和雄厚资金优势以及Sora具有的其他文生视频大模型难以实现的效果时，大模型市场长期可能仍将呈现闭源寡头的格局。因此，在竞争激烈的市场环境中，Sora需要不断创新和提升自身实力以保持领先地位。
业内如何平衡技术创新与市场需求关系？
市场需求和技术创新是推动Sora产业新格局的两大核心力量，它们相互影响、互为因果。市场需求推动技术创新，而技术创新又催生新的产品体验，进而刺激市场达到更高的规模。
从市场维度来看，人工智能生成产品在日常生活中的渗透率持续提高，尤其是随着ChatGPT等技术的火爆发展，进步显著。同时，中国的视频市场近年来也呈现出迅猛的发展态势，网民数量众多，市场规模庞大。这为Sora的应用和创新提供了广阔的空间。
然而，技术创新不能脱离市场需求。纯粹基于好奇心的基础研究虽然重要，但在商业化和产业化方面可能难以取得突破。因此，业内人士应关注消费者的需求和期望，在市场需求驱动下进行应用型创新，大胆进行技术突破。