今天早上 Sam 发了一篇博客,文章很短但影响深远。S 上限后遭到了日本版权方的巨量投诉,同时也让另一些版权商发现了新的机会。同时 Sam 宣布,S 的新商业模式很快就要来了—— IP 使用分成。 这意味着用户在用皮卡丘、马里奥创造影像的时候,OpenAI 可以给任天堂分成了。 这是革命性的商业模式,让版权的滥用反而为版权方赚钱。 我们正在从知识社会进入想象力社会,IP 使用分成制度也许是符合想象力社会要求的商业模式。 这也是为什么我会说,S是平行世界的电影院,好戏才刚刚开演。 很多人会觉得AI生产的内容很假,因而没有价值,这个观点是对人性的天真认知。 虚构不等于虚假。虚构是人类理解世界的最重要的方式。小说电影短剧和各种IP,都是虚构的产物。 人类的一生短暂而单一,唯有想象力可以支撑人对无穷的欲望。 人类很容易被打动,但很难被说服,在我那篇 Claude 写的文章里,写出了很多人的心声,包括我的一些内心的声音。 这非常合理,但是我希望你在看完之后,觉得自己无比正确的同时,也能以年轻的心态来尝试拥抱一下新事物,拥抱一下想象力社会的未来。 最令人心痛的就是,看到很多二十多岁的年轻人,心态已是老登。 博龙在朋友圈说了一句话,让我感同身受。 「用过S之后的感受是:相机是种原始人才会触碰的老东西。」 希望大家在新的电影院里,用语言工具,尽情地创造。
ai for science | 《AI怎样改变所有学科?从“工具的革命”到“革命的工具”》 过去七十年,全球科研论文和专利数量持续飙升,影响力却在快速下跌。这不是因为科学家变笨了,而是因为科学这座"大厦"经过100多年的修建已经越来越完善,每个学科变成一个"小房子"——壁垒越筑越高,突破越来越难。 这正是AI介入科学研究的关键时刻。但问题在于:当前的AI for Science走的是哪条路? 周伯文给出了一个犀利的判断框架。他认为,科学研究是研究者、研究工具和研究对象一切关系的总和。目前大多数AI应用都聚焦在单点突破——帮助蛋白质折叠计算更快,帮助文献检索更准,帮助数据处理更高效。这些都很好,但仅仅是"工具的革命"。真正的机会在于:让AI在研究者(AI for Innovator)、研究工具(AI for Computation)、研究对象(AI for Data)三个维度**系统性发挥作用**,形成互相赋能、螺旋上升的良性循环。 这需要一种新的AI——"通专融合AGI":既有GPT式的高泛化能力,又有AlphaFold式的专业深度。不是在通用与专业之间二选一,而是直接奔向"高泛化性+高专业性"的右上角区域。 更激进的是,他提出AI应该帮助科学家生成科学假设。在PROTEUS项目中,AI从海量多组学数据和文献中自动识别现象、组合工具、提出假设——匿名对比结果显示,AI生成的假设在新颖性和相关性上显著优于人类专家。这不是取代科学家,而是让AI承担那些人类因认知局限和交流成本而无法企及的全局整合工作。因为人与人之间的交流成本始终高于AI与AI、模型与数据。 从"工具的革命"到"革命的工具",这不是文字游戏,而是范式跃迁。前者让我们做得更快,后者让我们看到从未见过的可能性。 原文在评论区👇 (by sonnet 4.5 with extended thinking)
宝玉
1周前
Sora 产品动态 1 by Sam Altman 随着Sora上线,我们开始快速从用户、版权方和其他利益相关方的反馈中学习和改进。尽管上线前我们进行了大量讨论,但有了真正的产品后,我们才能跳出理论,踏实地解决实际问题。 我们很快会做出两项改变(未来当然还有更多): 首先,我们将给版权方提供对人物角色创作更精细的控制权,这一点类似于此前对肖像权的“用户主动选择”(opt-in)模式,但控制更加细致。 我们听到不少版权方对这种全新的“互动式粉丝创作”(interactive fan fiction)感到非常兴奋,认为这是一种非常有价值的新型互动方式。但同时,他们也希望明确控制自己的角色如何被使用,甚至选择完全不允许任何使用。我们相信版权方会各自尝试不同策略,而我们将统一标准,把决定权交到版权方手中(当然,我们希望这个产品足够优秀,吸引越来越多的版权方主动参与进来)。 在实现的过程中,可能会出现一些边缘情况,有少数违规的内容通过了审核,技术上的完善需要持续迭代。尤其值得一提的是,我们注意到来自日本的惊人创意表现力,用户与日本内容之间的深厚联结令我们非常惊叹! 其次,我们必须开始考虑视频生成带来的成本问题。我们发现每个用户的创作量远超预期,而许多视频的受众其实非常有限。因此,我们计划尝试一种收入分享模式:用户创作的视频如果涉及版权方的角色,我们会与版权方分享相应的收入。具体的模式还需要不断试验和调整,但我们会尽快启动这项计划。我们希望,这种全新的互动带来的价值甚至超过收入分成本身,当然,能同时实现价值和收益最好不过了。 在未来一段时间,我们将高速迭代、快速调整,这种感觉让我想起了ChatGPT最初上线时的情况。我们会做出一些明智的决定,也一定会犯下一些错误,但我们会及时听取反馈,迅速修正问题。我们计划首先在Sora内部快速迭代,然后再将成功经验逐渐推广到我们的其他产品中去。
看到这个视频用sora仿一个😁 Prompt: film_grain: "非常轻微的数字噪点,模仿高端智能手机传感器(如iPhone 15 Pro)在高亮度环境下的效果。" tone: "真实、自发、欢乐、温馨、日常生活的魔力、高能量。" color_palette: "明亮、自然、色彩鲜艳。超市荧光灯下略微偏冷的高光,健康的肤色。无明显滤镜感,强调蓝色制服和背景商品的色彩。" audio: ambient: "清晰的超市环境音:收银机的连续哔哔声、购物车的咔哒声、远处顾客的模糊交谈声。突出收银员真实的笑声和婴儿的咯咯声。" voice: { "gender": "female", "age": "young adult", "vocal_timbre": "友好、开朗", "pitch": "high", "language": "English", "emotion": "Amused", "energy": "high" } dialogue: character: "Cashier 1 (画外音)" line: "Boop! Okay, this one is priceless!" subtitles: false sequence: - shot_1: duration: 4s composition: "中景镜头,使用等效28mm镜头拍摄。镜头高度与传送带平行,营造代入感。构图略显随意,仿佛是匆忙抓拍。" camera_motion: "手持拍摄,有自然的轻微晃动和呼吸感。流畅地跟随宝宝在传送带上移动。" lighting: "明亮、均匀的顶置荧光灯,光线充足,略显直白,部分区域可能轻微过曝(如灯管反射)。" subject: description: "一个大约6个月大的可爱宝宝,眼睛又大又圆,脸颊胖乎乎的,皮肤光滑。" wardrobe: "米色棉质连体衣,裹着白色尿布。" scene: location: "一家繁忙的现代连锁超市收银台。" time_of_day: "下午,购物高峰期。" environment: "黑色的收银台传送带,背景中可以看到收银机屏幕和陈列的零食、杂志货架。" visual_details: action: "宝宝被放在传送带上。传送带启动,宝宝缓缓移动,脸上露出惊讶和困惑的表情,然后突然笑了出来。" props: "收银机屏幕、传送带上的商品分隔棒。" transition_to_next: "硬切 (Hard Cut)" - shot_2: duration: 3s composition: "特写镜头,聚焦于宝宝的肚子和收银员的手部互动。" camera_motion: "手持感,快速移动以捕捉动作,然后快速推近 (Quick Zoom in) 到婴儿的反应。" lighting: "与前一镜头一致,扫码器的红色激光线(模拟)清晰可见。" subject: description: "宝宝的特写,以及一位年轻女收银员(A)的手。" wardrobe: "蓝色超市工作Polo衫袖口。" scene: location: "收银台扫码区。" time_of_day: "下午。" environment: "近景下的扫码器和键盘细节。" visual_details: action: "收银员A微笑着,用红色的手持扫码器对着宝宝的肚子“扫描”了一下,发出清晰的“哔”声。宝宝因惊讶而身体微颤,然后咯咯笑。" props: "红色手持扫码器。" transition_to_next: "动作匹配剪辑 (Cut on Action)" - shot_3: