引言：AI视频模型的崛起与期待
过去几个月，许多AI支持者对生成式视频模型及其展现出的对现实世界物理属性的有限涌现知识表现出日益增长的兴趣。这种学习能力可能成为稳健的"世界模型"的基础，代表生成式AI在实际现实世界操作能力方面的一次重大突破。世界模型的概念对于人工智能的发展至关重要，它意味着AI系统能够理解和模拟现实世界的运行规律，从而在更广泛的场景中发挥作用。
然而，随着这些模型的快速发展，一个关键问题浮出水面：今天的AI视频模型能否准确模拟现实世界的工作方式？Google DeepMind的最新研究尝试通过科学严谨的方法来回答这个问题。在题为《视频模型是零样本学习者和推理者》的论文中，研究人员使用Google的Veo 3模型生成了数千个视频，以测试其在感知、建模、操作和推理与现实世界相关的数十项任务中的能力。
研究方法：多维度物理推理测试
DeepMind的研究团队设计了一套全面的测试方案，评估AI视频模型在物理世界理解方面的能力。这些测试涵盖了从基本的视觉感知到复杂的物理推理等多个层面，旨在全面评估模型的综合能力。
测试任务主要分为四大类：
- 感知任务：如图像去模糊、去噪、边缘检测等
- 建模任务：如物体提取、空间关系理解等
- 操作任务：如机器人手开罐子、抛接球等
- 推理任务：如解决迷宫、数字排序等
每项任务都进行了12次试验，以评估模型的一致性和可靠性。研究人员声称Veo 3"可以解决各种它没有明确训练过的任务"（即标题中的"零样本"部分），并认为视频模型"正在成为统一、通用的视觉基础模型的路上"。
测试结果：高光与低谷的鲜明对比
成功案例：令人印象深刻的一致性
在数十项测试任务中，Veo 3在某些任务上取得了令人印象深刻且一致的结果。例如，模型能够可靠地生成机器人手开罐子或抛接球等动作的视频，在12次试验中表现一致。同样，在图像去模糊、去噪、填充复杂图像中的空白区域以及检测物体边缘等任务上，Veo 3也表现出完美或接近完美的结果。
这些成功案例表明，AI视频模型在特定类型的物理模拟任务上已经达到了相当高的水平。特别是机器人手操作任务的出色表现，暗示模型在理解基本物理交互方面有所进展，这对于未来的机器人技术发展具有重要意义。
失败案例：高度不一致的表现
然而，在许多其他任务上，模型的表现则大相径庭。例如，当被要求生成突出显示网格上特定字符的视频时，模型在12次试验中有9次失败。当要求模拟本生灯点燃并燃烧纸片的物理过程时，同样有9次失败。在解决简单迷宫的任务中，模型在12次试验中有10次失败；而在按顺序标记弹出数字气泡进行排序的任务中，更是有11次失败。
值得注意的是，研究人员对"失败案例"的定义相当严格：只有在所有12次试验中都失败的任务才会被列为失败案例。在62项测试任务中，只有16项完全失败。对于其余任务，研究人员写道，"成功率大于0表明模型具有解决该任务的能力"。
这种定义方式意味着，即使在12次试验中有11次失败，也被视为模型"拥有"解决该任务能力的证据。按照这一标准，模型在18项任务中失败率超过50%，在另外14项任务中失败率在25%至50%之间。
数据分析：8%的"及格线"与未来承诺
从实际应用的角度看，这种高度不一致的表现意味着，尽管模型在技术上具备某种能力，但可靠性不足，无法满足大多数用例的需求。任何能够成为"统一、通用视觉基础模型"的未来模型，都必须在这些测试中取得更一致的成功。
研究人员虽然承认Veo 3的表现"还不完美"，但他们指出从Veo 2到Veo 3的"持续改进"，暗示未来的视频模型"将像LLM之于语言一样，成为视觉的通用基础模型"。这一论点确实有一定数据支持。
在数千次视频生成的定量测试中，Veo 3能够72%的时间反映随机模式的水平翻转，而Veo 2的这一比例为0%。在边缘检测、物体提取和迷宫 solving等任务上，Veo 3也显示出比Veo 2更小但仍然令人印象深刻的改进。
然而，过去的表现并不能预示未来的结果。从我们目前的角度来看，很难确定像Veo 3这样的视频模型是否即将看到一致性的指数级改进，或者是否正在接近收益递减的拐点。
深层分析：AI视频模型的物理推理局限性
涌现知识与实际能力的差距
AI视频模型在训练过程中展现出的"涌现知识"与其实际应用能力之间存在显著差距。虽然模型在某些任务上表现出对物理规律的部分理解，但这种理解往往是片面的、不稳定的，无法形成系统性的物理世界认知。
物理世界的模拟需要多层次的认知能力：从基本的物体恒存性理解，到复杂的因果推理，再到对长期动态变化的预测。目前的AI视频模型在这些方面都表现出明显的局限性，难以形成连贯的物理世界模型。
一致性问题的根源
AI视频模型表现不一致的原因可能包括：
- 训练数据偏差：模型可能过度学习了训练数据中的特定模式，而对物理规律的一般性理解不足
- 上下文理解有限：模型难以完全理解测试任务的完整上下文和期望
- 随机性影响：生成过程中的随机性导致相同输入可能产生不同输出
- 计算资源限制：模型在复杂推理任务上的计算能力有限
这些问题共同导致了模型在相同任务上表现的高度不一致，使其在实际应用中的可靠性受到严重质疑。
未来展望：从当前局限到通用视觉模型
尽管当前AI视频模型在物理推理方面存在明显局限，但不可否认的是，这一领域正在快速发展。从Veo 2到Veo 3的改进已经展示了这一技术进步的潜力。未来的发展方向可能包括：
- 更高质量的训练数据：包含更丰富、更准确的物理世界交互数据
- 多模态学习：结合视觉、触觉、听觉等多种感官输入，形成更全面的物理世界认知
- 强化学习整合：通过与物理世界的交互学习，提高模型对物理规律的理解
- 架构创新：开发新的神经网络架构，更好地捕捉物理世界的动态特性
然而，要实现真正的"世界模型"，AI系统还需要在几个关键方面取得突破：
- 因果推理能力：理解事件之间的因果关系，而不仅仅是相关性
- 常识物理知识：掌握人类对物理世界的基本常识理解
- 长期一致性：在长时间跨度内保持物理模拟的一致性
- 跨任务泛化：将一个任务中学到的知识应用到相关但不同的任务中
结论：谨慎乐观的前景
今天的生成式视频模型虽然在某些物理推理任务上表现出色，但测试结果显示，它们在模拟现实世界物理规律方面还有很长的路要走。高度不一致的表现表明，这些模型尚未形成对物理世界的稳定、系统性的理解。
然而，从Veo 2到Veo 3的改进已经展示了这一领域的发展潜力。随着训练数据的丰富、算法的优化和计算能力的提升，未来的AI视频模型有望在物理推理能力上取得显著进步。
要实现真正的"世界模型"，AI系统需要在因果推理、常识物理知识和长期一致性等方面取得突破。这不仅是技术挑战，也是对人工智能本质理解的深化。只有当AI系统能够像人类一样理解并预测物理世界的运行规律时，它们才能真正成为与现实世界无缝交互的智能系统。
在这个过程中，科学严谨的评估方法至关重要。像DeepMind这样的研究团队通过系统性测试揭示模型真实能力的方法，值得在整个AI研究领域推广。只有通过客观、全面的评估，我们才能准确把握AI技术的发展现状，并为未来的研究方向提供有价值的指导。
