最近，一段由AI创造的体操视频在网络上引发了热烈讨论，吸引了近百万观众的目光，甚至引起了像LeCun这样的行业大咖的激烈辩论。
这段视频，似乎在挑战我们对AI理解物理世界的能力的认知。
视频的右上角显示了“Dream Machine”的水印，这是由Luma AI开发的技术，它曾经被寄予厚望，被认为是视频生成领域的未来。
然而，当观众看到这段视频时，他们开始质疑：AI真的理解物理规律吗？
LeCun毫不客气地指出：
AI视频生成模型并不理解基本的物理原理，更不用说人体运动了。
华盛顿大学的计算机科学教授Pedro Domingos也表达了他的怀疑：
通用人工智能（AGI）的到来可能并不像一些人预期的那样迫在眉睫。
视频的怪异之处
自从Sora技术问世以来，关于"AI是否理解物理规律"的讨论就从未停止过。
例如，Sora生成的一段“寄居蟹夜间使用灯泡作为外壳”的视频，展示了海浪与沙滩的细腻互动，以及寄居蟹腿上纤毛的生动细节。
与真实拍摄的照片相比，唯一的瑕疵就是灯泡没有电源，不应该亮起。
Luma AI的Dream Machine生成的第一人称视角探索废弃房屋的视频也给人留下了深刻的印象，真实感满满。
这使得一些人开始认为，Sora、Luma等视频生成模型可能已经掌握了一些基本的物理规律。
但是，最近发布的这段视频却让人大跌眼镜。
视频中的体操运动员动作怪异，肢体动作不连贯，甚至出现了违反物理规律的悬浮和翻转动作，让人不禁怀疑这是否是AI对物理规律的误解。
网友们对此反应不一，有人觉得这很恐怖，也有人觉得这很有趣。
LeCun进一步解释说，尽管Sora和其他视频生成模型可能存在类似的问题，但视频生成技术肯定会随着时间的推移而进步。
但他同时强调：
真正理解物理的学习系统不会具有生成性。就像鸟类和哺乳动物比任何视频生成系统更了解物理，但它们无法生成详细的视频。
这种观点引发了人们的思考：即使AI视频生成模型能够生成质量完美的视频，这是否就意味着它理解了物理呢？
LeCun的观点迅速引起了网友的质疑：
鸟类和哺乳动物确实会在大脑中生成详细的视频，只是无法将其具象化。
然而，这种反驳并没有说服LeCun。
与此同时，还有许多人持有不同的观点。
例如，谷歌DeepMind/Brain团队的研究员Lucas Beyer指出：
这就像是展示几年前Dall・E mini生成的图像，然后断言当前的图像生成技术注定失败一样。
毕竟，早期的图像生成模型生成的图像质量是这样的：
那么，为什么模型会生成如此离谱的视频呢？
一些网友认为，这可能是因为缺乏足够的体操表演数据，或者是因为身体部位的模糊处理，导致模型无法准确理解人体结构，从而无法保证肢体动作的连贯性。
视频生成在计算上更为复杂，具有高度的上下文相关性，对详细标注的训练数据有更大的需求，这些需求目前还没有得到充分的满足。
前段时间，SD 3的翻车事件也引起了人们对人体生成效果不佳的讨论，有人认为过于严格的数据审核可能误删了一些无害的成人图像，影响了模型对人体结构的理解。
更多内容
除了Luma AI的Dream Machine生成的体操视频引发争议外，Runway的Gen-3也出现了类似的问题……
同样的三头六臂：
同样的空中悬浮绝技：
这些现象再次引发了人们对AI视频生成技术未来发展的思考。
