2月18日，由OpenAI 發布的文生視頻AI工具Sora引發的討論仍在繼續，范圍涉及科技圈、資本圈、影視圈等，同時對Sora尚存在的問題研究也逐漸深入。
例如針對OpenAI定位“世界模擬器”的觀點，圖靈獎得主、Meta首席AI科學家楊立昆（YannLeCun）表示，根據提示詞生成的大部分逼真視頻并不表明這樣的AI系統理解物理世界，生成視頻的過程與基于世界模型的因果預測完全不同。
翻閱OpenAI披露的數十份視頻，楊立昆的觀點具體表現為老奶奶吹蠟燭火苗卻不動、東京街頭步伐錯誤的女郎、玻璃杯碎后錯誤的液體流向、在跑步機上反向跑步的男子等。
雖然OpenAI的明星效應為其帶來大量關注，同日谷歌發布的多模態通用模型Gemini 1.5 Pro也變為配角，但不論是美國硅谷AI項目還是中國大模型創業公司，外界關注的核心均為實際應用效果。
視頻雖驚艷bug仍存在
目前，Sora所生成的視頻內容得到影視行業人士的普遍認可。Mystery Novel視覺預演工作室創始人、導演牛萌琛對第一財經記者表示，Sora視頻中的畫質，畫面內容中的細節、光影、色彩都較精細，對導演來說，為其在拍攝前期做一個簡單的鏡頭樣板是夠用的。對廣告片拍攝來說，也可以用這種樣板來與客戶更好地進行概念上的溝通和確認。但如果涉及鏡頭運動角度，與更精細內容調控——如色彩、光影、道具、人物動作等，目前AI還不能達到令客戶滿意的程度。
一位紀錄片從業者對記者表示，目前Sora還不能直接用于影視作品，因為精細度還不夠。但已經足夠震撼，完全可以用于前期開發，尤其是概念設計。一位宣傳片從業者表示，工作室目前還沒試過用AI生成來做素材，Sora 只發布了部分作品，且未開放公測，能不能用來代替剪輯不確定。無論如何，這些工具最后都是為人服務的，人的個人感情復雜性的表達不可替代。
攝影專業人士孟凡對記者表示，Sora視頻幀率較高，說明計算能力比較強，且影片的寬容度更高，如調色、細節表現、高速鏡頭展現等。在直觀感受上，Sora 模型產出的視頻運鏡自然，物體運動符合規律，鏡頭間邏輯一致性好，但是Sora視頻的邏輯性會差一點。
具體表現在Sora視頻內容中，如一分鐘的東京街頭女郎漫步，女郎走路過程中存在腿部變形、腿部交叉換位時錯亂、右腿連續兩次在前方邁步等錯誤；一段提示詞為“一個人跑步的場景”中，主角在跑步機上反向奔跑；提示詞為“考古學家在沙漠發現塑料椅子”的視頻中，椅子呈現懸浮狀態。
針對目前Sora存在的不成熟之處，OpenAI表示，Sora可能難以準確模擬復雜場景的物理原理，可能無法理解因果關系，可能混淆提示的空間細節，可能難以精確描述隨著時間推移發生的事件，如遵循特定的相機軌跡等。
OpenAI方面在《作為世界模擬器的視頻生成模型》技術報告中表示，Sora作為一個模擬器，目前表現出許多限制，它并沒有準確地模擬許多基本互動的物理效應，比如玻璃破碎。吃食物之類的互動不總是產生正確的物體狀態變化。還有在長時間樣本中發展的不連貫性或物體的自發出現。
對于這些問題，多位人工智能領域人士對記者表示，皆因概率模式的邏輯硬傷所致。中科深智創始人兼CEO成維忠表示，Sora因其并非嚴格的推理模型，目前還存在因果關系推理問題，但這個問題不是Sora自身的問題，而是目前所有類似模型均存在的問題，類似于大模型普遍存在的幻覺問題。未來會隨著訓練的加強而得到改善。
宜遠智能CEO吳博對記者表示，通過加大訓練量、增加訓練數據與物理邏輯，該問題會逐漸得到改善，但無法根治。
南洋理工大學副教授張含望此前在GAIR全球人工智能與機器人大會上表示，想要真正突破最底層邏輯上的問題，因果關系（Causality）是一條必經之路。如果不把因果關系加上去，大模型只是在進行強行關聯，幸運的話，模型在回答問題時能夠給出正確答案，否則就會“胡說八道”。這是因為它背后的關聯是錯誤的——把共生關系當成了因果關系。
實際使用價值待解
Sora之所以能引發廣泛關注，除了畫面超過同行的質量原因外，更在于外界對其即將帶來的行業迭代充滿好奇。
就影視行業而言，得知Sora視頻發布后，時光矩陣聯合創始人郁剛稱自己的心態冰火兩重天，一方面對于影視特效公司而言，該消息算不上一個好消息，自己第一個感覺是“特效公司要死了嗎？”很想將過去學的特效工具“埋了”。
郁剛稱自己過去能想象到AI視頻會發展到這個精度，但沒有想過會這么快，其原本的預測時間是三到五年，結果在一年時間內就達到——從兔年春節到龍年春節，OpenAI實現了從文生文到文生視頻的迭代。但從另一個角度來說，郁剛稱自己很欣喜，從導演角色來說，過去最痛苦的就是拿到劇本之后找錢、找投資方，開了四年公司，賬上虧損欠賬三百萬人民幣，但看了Sora之后，拍視頻、做成特效并放到熒幕上這步最貴的動態預演環節，完全可以通過AI實現成本節省。
郁剛預計，未來AI視頻生態將發生巨大變化，影視行業或將變為服務業，視頻生產的概念也將發生變化。
專業動畫師Owen Fern不認可當下“Sora顛覆行業”的極端觀點，他稱，作為一名動畫師，目前并不對Sora視頻感到害怕，因為動畫制作本質上是需要反復修正的過程，特別是在為客戶服務時更是如此。目前 AI 還無法提供給客戶一個精雕細琢的作品，而只是一些粗制濫造的東西。這些細節看似挑剔，但它們正是客戶對知識產權（IP）或產品所持的態度。
Owen Fern強調稱，Sora視頻的質量的確是令人驚嘆的高，只是就目前而言，它們除了作為展示AI潛力的范例作用外，實用價值仍待觀察。
新加坡Vibranium Consulting副總裁陳沛近期實際使用和觀察了RunwayML、Stable Video Diffusion（SVD）、Adobe Firefly等主流AI視頻服務，通過對比發現，目前AI生成視頻的質感往往達不到最初宣傳的效果，還會在物體行進方向、人物四肢等方面出現明顯錯誤，無法滿足實際應用的需求。
Perplexity AI 創始人之一的Aravind Srinivas表示，Sora雖然令人驚嘆，但其還沒有做好準確模擬物理的準備——正如Sora研究員在報告中提及的那樣。并且，行業并不能很快地在家庭清潔機器人上運行這些巨大的“世界模擬器”的模擬推理。
浙商證券認為，短期內，Sora及同類產品可大幅提升圖像和短視頻的制作效率，改變創意生產及營銷工作流，提升短視頻產品生產力。對于業態更加復雜的長視頻和游戲，受限于模型還無法準確理解因果關系及其他技術難點，現階段或以提供美術靈感支持為主。
中長期來看，浙商證券表示，Sora及同類產品將參與到改變信息生產和分發兩大環節的進程中，PGC(專業生產內容)將廣泛采用AI工具輔助生產，UGC(用戶生成內容)將借助AI 工具逐步替代PGC。此間，AI生成視頻工具的商業化將提速。
