在人工智能领域，生成式视频模型正迅速成为研究热点。随着技术的进步，这些模型似乎展现出对物理世界有限但令人印象深刻的理解能力，为构建所谓的"世界模型"提供了可能性。然而，最新研究表明，当前AI视频模型在物理推理任务中的表现存在高度不一致性，距离真正理解现实世界仍有相当长的路要走。
研究背景与测试方法
Google DeepMind研究人员近期发布了一篇题为《Video Models are Zero-shot Learners and Reasoners》的研究论文，对Google的Veo 3视频模型进行了系统性测试。研究团队设计了数千个视频生成任务，旨在评估模型在感知、建模、操作和推理现实世界相关任务上的能力。
这些测试涵盖了多种物理推理场景，从简单的物体识别到复杂的物理交互。研究人员声称Veo 3能够解决"广泛未被明确训练过的任务"（即"零样本"学习能力），并认为视频模型正在成为"统一的通用视觉基础模型"的道路上。然而，深入分析实验结果后，我们发现这些结论可能过于乐观，当前模型的表现远未达到稳定可靠的程度。
测试结果：成功与失败并存
Veo 3在部分任务上确实表现出色且一致。例如，在生成机器人手打开罐子或抛接球的视频中，模型在12次试验中都能成功生成合理的视频。同样，在图像去模糊、去噪、填充复杂图像空白区域以及检测物体边缘等任务上，模型也表现出完美或接近完美的结果。
然而，在其他任务上，模型的表现则极为不稳定。例如：
- 在要求生成突出网格上特定字符的视频时，模型在12次试验中有9次失败
- 在模拟本生 burner 点燃纸张的物理过程时，同样有9次失败
- 在解决简单迷宫任务时，10次尝试中有10次失败
- 在按顺序标记气泡来排序数字的任务中，12次尝试中有11次失败
令人惊讶的是，研究人员将上述情况视为模型能力的证据，而非失败。根据论文中的标准，只有当模型在所有12次试验中都失败时，才被列为"失败案例"。在其他情况下，研究人员认为"成功率大于0表明模型拥有解决该任务的能力"。这种评估方法实际上将11/12的失败率视为模型能力的积极证据。
评估方法的潜在偏差
这种评估方式存在明显的方法论问题。虽然模型在技术上的确表现出解决特定任务的能力，但极低的成功率意味着在实际应用中，模型无法可靠地执行这些任务。任何真正成为"通用视觉基础模型"的系统都必须在这些测试中表现出更高的一致性。
研究人员承认Veo 3的表现"尚未完美"，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语言大模型(LLMs)一样成为视觉领域的通用基础模型。确实，一些数据支持这一观点：
- 在反映随机水平模式的测试中，Veo 3成功率为72%，而Veo 2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更好的一致性
然而，过去的表现并不能保证未来的进步。从当前视角来看，我们难以确定视频模型如Veo 3是否即将迎来一致性的指数级提升，还是已经接近收益递减点。
从"偶尔成功"到"稳定可靠"的技术鸿沟
Veo 3在某些任务上表现出色，而在其他任务上则表现不稳定。
与语言大模型的经验表明，模型从"偶尔正确"到"始终正确"之间存在巨大差距。理解视频模型在相同基本提示下失败或成功的原因、时机和方式并非易事，而且未来模型也不太可能很快解决这个问题。
这种不一致性在更广泛的AI研究领域也有所体现。例如，在图像生成领域，模型可能在某些特定场景下表现出色，但在稍微变化的环境中则完全失效。同样，在视频生成中，模型可能能够模拟简单的物理交互，但在更复杂的场景中则无法保持物理一致性。
技术进步与实际应用之间的差距
尽管当前的生成式视频模型令人印象深刻，但这种测试中表现出的不一致性证明，在它们能够被广泛认为是对世界进行推理之前，还有很长的路要走。这种差距不仅体现在技术性能上，还体现在评估方法和实际应用需求之间。
对于实际应用而言，用户期望的是可靠、一致的性能，而非"偶尔正确"的模型。例如，在自动驾驶、机器人控制或虚拟现实等依赖物理准确性的应用中，模型的任何不一致性都可能导致严重后果。
未来发展方向与挑战
要缩小当前AI视频模型与真正理解物理世界之间的差距，研究人员和开发者需要关注以下几个关键方向：
改进训练数据：当前模型可能缺乏足够的物理世界交互数据，导致对某些物理现象的理解不足。
开发更精细的评估方法：需要超越简单的通过/失败二分法，建立更细致的评估体系，能够捕捉模型性能的细微变化。
增强多模态学习：结合视觉、触觉、听觉等多种感官数据，帮助模型建立更全面的物理世界表示。
引入物理约束：在模型训练和生成过程中，明确引入物理定律和约束，确保生成内容符合现实世界的规律。
提高模型泛化能力：开发能够更好地泛化到未见场景的模型，减少对特定训练数据的依赖。
AI视频模型在不同物理推理任务上的表现差异。
结论：乐观与现实的平衡
AI视频模型在物理推理领域取得的进展令人鼓舞，但我们也必须保持清醒的认识。当前模型在某些任务上的成功不应掩盖其在其他任务上的明显不足。正如DeepMind研究所展示的，从Veo 2到Veo 3确实有所改进，但这种改进的速度和幅度是否足以支持"通用视觉基础模型"的雄心仍然存在疑问。
未来的研究需要更加透明和严格的评估标准，避免过度乐观的解读。同时，行业也需要认识到，AI模型从"实验室演示"到"实际应用"还有很长的路要走，特别是在需要高度物理准确性的领域。
最终，AI视频模型能否真正理解并模拟物理世界，不仅取决于技术本身的进步，还取决于我们如何定义、测试和评估这种理解。只有通过更加全面和严格的评估方法，我们才能准确把握AI视频技术的真实发展水平，并为未来的研究指明方向。
