Let's Make AGI Real

第四部分：冲突、理论与未来

第13篇：终章：从“世界模型”到AGI——艺术，只是AGI的训练场

本系列所讨论的这场波澜壮阔的“AI艺术变革”，很可能只是一个“副产品”。

一个（或许令人不安的）最终展望是：生成式AI的真正目标，不是“模拟艺术”（Simulate Art），而是“模拟现实”（Simulate Reality）。我们所珍视的“艺术”，只是AI在通往“通用人工智能”（Artificial General Intelligence, AGI）道路上，用以“理解世界”的第一个、也是最安全的“训练场”。

Sora的真正目的：“世界模型” 

我们必须重审Sora（第6篇）。Sora的目标不是为了颠覆好莱坞，那只是附带的“影响”。Sora的真正目的是“世界模型”（World Models）。

“世界基础模型”（WFMs）的核心目标是“对现实世界环境进行仿真”，并“预测结果”。它们通过学习视频，“捕捉世界的底层结构和动态”，理解“物理特性”。

还记得Sora那个“蜡烛吹不灭”的Bug吗？那不是一个“艺术”的失败，那是一个“物理仿真”的失败。

WFMs的真正应用领域是什么？不是艺术，而是“物理AI”（Physical AI）——即“机器人和智能汽车”。一个“世界模型”的核心能力是“策略学习”和“决策”，即让机器学会“趋吉避凶”。

AGI的“副产品” 

OpenAI的首席执行官萨姆·奥特曼（Sam Altman）在发布Sora的同时，也在积极推进其最终目标：“非常专注于打造AGI”。AGI的应用将“彻底改变这些领域（包括创意产业）的运作方式”。

现在，我们可以将所有线索串联起来：

• 为什么从“艺术”开始？

为什么AI浪潮的“滥觞”是“艺术”？

因为艺术（图像、文本、视频）是“数据化”最彻底、“容错率”最高（Sora的因果Bug不会造成物理伤害）、“反馈”最快（Midjourney的社区飞轮 ）的领域。

• 艺术作为“训练场”：

“艺术”是AI学习“人类偏好”（Human Preference）的最佳材料。“艺术史”（如MoMA的档案）是AI学习“模式和关系” 的最佳数据集。

• 艺术作为“模拟器”：

Sora表明，艺术（视频）是AI学习“物理规则”和“因果关系”的“模拟器”。在AI学会“在现实世界中”驾驶汽车或操作机器人之前，它必须先在“模拟世界”（Sora的视频）中学会物理学。

• 从“模拟”到“施为”：

当AI通过Sora和WFMs充分“理解”了世界的“物理和空间属性”后，它的下一步将必然是“物理AI”——即从“生成图像”转向“操作机器人”。

艺术“滥觞”的终结 

因此，我们在2022-2024年所见证的“AI艺术变革”，在AI的开发者（如OpenAI）看来，可能只是“AGI发展”过程中的一个“工具测试”或“副产品”。

“AI艺术”的“滥觞”，可能同时也是“人类艺术”作为“人类独特能力”的“终结”。当AI的目标从“模拟”（Simulate）转向“施为”（Actuate）——即从“生成图像”转向“在物理世界中决策和行动”——艺术作为“最后阵地”的幻想也将破灭。

这场“变革”的最终目的，或许不是为了创造“新艺术”，而是为了创造“新物种”（AGI）。