在人工智能领域，视频生成模型正迅速成为研究热点。从Google的Veo 3到其他新兴技术，这些模型似乎展现出对物理世界的有限理解能力，为构建所谓的'世界模型'提供了可能。然而，最新研究揭示了一个令人不安的现实：当前AI视频模型在物理推理任务上的表现极不稳定，远未达到真正理解现实世界的水平。
研究背景：AI视频模型的崛起
过去几个月，许多AI支持者对生成式视频模型表现出浓厚兴趣。这些模型似乎展现出对物理世界属性的有限但可观察的理解能力，这种学习能力可能支撑起一个强大版本的'世界模型'，标志着生成式AI在实际现实世界能力方面取得重大突破。
Google DeepMind的研究人员试图通过科学方法检验视频模型从训练数据中学习现实世界的实际能力。在其题为《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，用于测试其在感知、建模、操作和推理与现实世界相关的数十项任务中的能力。
研究方法与测试框架
DeepMind的研究团队采用了一套系统化的测试方法，评估Veo 3模型在多种物理推理任务上的表现。这些任务涵盖了从基本的物体识别到复杂的物理模拟等多个层面，旨在全面评估模型对现实世界的理解程度。
研究人员声称，Veo 3能够解决'广泛未明确训练过的任务'（即标题中的'零样本'部分），并认为视频模型正'成为统一的、通用的视觉基础模型'。然而，深入分析实验结果，研究人员似乎对当前视频模型的表现采用了较为宽松的评价标准，并假设未来进展将平滑掉许多目前的高度不一致结果。
测试结果：喜忧参半的表现
成功案例：令人印象深刻的能力
在研究人员测试的数十项任务中，Veo 3确实在某些任务上取得了令人印象深刻且一致的结果。例如，该模型能够可靠地生成机器人手开罐或抛接球等 plausible 的视频，在12次试验运行中表现一致。Veo 3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也表现出完美或接近完美的结果。
失败案例：高失败率的任务
然而，在其他任务上，模型的表现则显示出更大的变异性。例如，当被要求生成突出显示网格上特定书写字符的视频时，模型在12次试验中有9次失败。当被模拟本生 burner 点燃并燃烧一张纸时，模型同样在12次试验中有9次失败。在解决简单迷宫和通过标记气泡按顺序排序数字等任务中，失败率分别达到10/12和11/12。
研究人员的评价标准：8%的及格线
对于研究人员来说，上述所有例子并非失败证据，而是模型能力的体现。在论文的'失败案例'列表中，Veo 3必须在所有12次试验中都失败某项测试任务，这在62项测试任务中只有16项发生。对于其余任务，研究人员写道，'成功率大于0表明模型拥有解决该任务的能力'。
因此，在论文中，某项任务11/12的失败率被视为证明模型能力的证据。这种模型'拥有解决任务能力'的证据包括18项模型在12次试验中超过一半失败的任务，以及另外14项在25%至50%试验中失败的任务。
过去表现与未来展望
确实，在所有这些情况下，模型在某种程度上 technically 展示了被测试的能力。但模型无法可靠地执行该任务意味着，在实践中，它对大多数用例来说性能不足。任何可能成为'统一的、通用视觉基础模型'的未来模型都必须能够在这些测试中取得高得多的一致性。
尽管研究人员承认Veo 3的表现'还不完美'，但他们指出'从Veo 2到Veo 3有持续改进'，暗示未来的视频模型'将像LLMs对语言那样，成为视觉的通用基础模型'。研究人员确实有一些支持这一论点的数据。
例如，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则为0%。Veo 3在边缘检测、物体提取和迷宫解决等任务上也显示出比Veo 2更小但仍然令人印象深刻的一致性改进。
技术挑战与局限性
然而，正如俗话所说，过去的业绩并不能预示未来的结果。从我们当前的角度来看，很难知道像Veo 3这样的视频模型是否即将在一致性方面看到指数级改进，或者正在接近收益递减的拐点。
对编造LLMs的经验也表明，模型有时生成正确结果与升级后的模型始终生成正确结果之间往往存在巨大差距。弄清楚视频模型在获得相同基本提示时失败或成功的原因、方式和时机并非一个简单的问题，而且未来的模型不太可能很快注定解决这个问题。
行业影响与应用前景
尽管当前的生成式视频模型令人印象深刻，但这种测试中显示的不一致结果证明，在它们能够被说成是对世界进行广泛推理之前，还有很长的路要走。这一研究对AI视频模型的实际应用具有重要意义，特别是在需要高度一致性和可靠性的领域，如自动驾驶、机器人控制和医疗成像等。
自动驾驶领域的挑战
在自动驾驶领域，AI系统需要准确理解和预测交通场景中的物理规律。例如，预测其他车辆的运动轨迹、理解交通信号灯的含义、识别行人的意图等。当前AI视频模型在物理推理上的不一致性可能导致严重的安全隐患，使其在实际应用中面临巨大挑战。
机器人控制的应用前景
机器人控制领域同样受益于AI视频模型的进步。然而，像Veo 3这样的模型在处理复杂物理任务时的不稳定性，限制了它们在工业机器人、家庭助手等应用中的实用性。机器人系统需要高度可靠的物理推理能力，以确保在动态环境中安全有效地操作。
医疗影像的潜在价值
在医疗影像领域，AI视频模型可以辅助医生诊断、监测患者状况和规划治疗。然而，这些应用要求模型在理解解剖结构和生理过程方面具有高度准确性。当前模型在物理推理上的局限性可能影响其在医疗领域的可靠性和有效性。
未来发展方向
多模态融合
未来的AI视频模型可能需要更好地融合视觉、语言和其他感官信息，以实现更全面的物理理解。多模态学习可以帮助模型更好地理解物体之间的关系、物理定律以及因果关系。
强化学习与物理模拟结合
将强化学习与物理模拟相结合可能是提高AI视频模型物理推理能力的关键途径。通过与真实或模拟环境互动，模型可以更好地学习物理规律并改进其预测能力。
大规模数据与计算资源
随着大规模数据和计算资源的可用性增加，AI视频模型可能会变得更加复杂和准确。未来的研究可能会探索更高效的训练方法和架构，以利用这些资源提高模型的物理推理能力。
结论：谨慎乐观的态度
尽管当前AI视频模型在物理推理任务上表现不一致，但这并不意味着它们没有潜力。随着技术的不断进步，这些模型可能会逐渐克服当前的局限性，实现对物理世界更准确的理解和推理。
然而，我们也需要保持清醒的认识，认识到AI视频模型在模拟真实世界物理规律方面的根本挑战。研究人员、开发者和用户都应该采取谨慎乐观的态度，既不过度夸大当前AI的能力，也不忽视其潜在的发展前景。
在AI视频模型真正成为可靠的'世界模型'之前，还需要更多的研究、测试和改进。只有这样，我们才能确保这些技术在未来能够安全、有效地应用于各种现实世界的场景中。
