《GPT-Sora：生成式AI的新機遇和新挑戰》

主講：余星冰老師

【課程背景】

隨著人工智能技術的飛速發展，生成式AI已成為科技領域的熱門話題。從文本生成到圖像創作，再到如今的視頻制作，生成式AI正不斷突破技術邊界，為各行各業帶來前所未有的創新機遇。

GPT-Sora，作為這一領域的最新成果，不僅繼承了GPT系列模型的強大文本生成能力，更實現了從文本到視頻的跨越式生成，為媒體、教育、娛樂等多個領域帶來了革命性的變化。

本課程將深入探討GPT-Sora的技術特點、應用前景以及所面臨的挑戰，幫助學員全面了解這一新興技術，把握科技發展的脈搏，為未來的職業生涯和創新創業打下堅實基礎。

【課程收益】

1. 了解GPT-Sora核心技術

2. 洞悉生成式AI未來趨勢

3. 拓展AI在職業和業務中的發展空間

【課程特色】

干貨多，緊貼業務，案例生動，互動研討，工具實用，落地性強

【課程對象】

企業數字化轉型負責人、數字化項目經理、數字化專員等推動企業數字化轉型的內部關鍵崗位人士（人事、財務、IT、信息化部、核心業務部等）

【課程時間】

0.5天（6小時/天）

【課程大綱】

第一部分：引言（15分鐘）

·       暖場：歡迎詞與自我介紹

·       背景介紹：簡述生成式AI的背景和發展歷程

·       主題概覽：GPT-Sora項目簡介及其在生成式AI中的位置

第二部分：生成式AI概述（30分鐘）

1       定義與分類：生成式AI與判別式AI的區別。

2       發展歷程：從早期模型到ChatGPT的崛起。

2.1   從AI大模型邁向通用人工智能的探索

2.2   合成數據打破人工智能訓練數據瓶頸的趨勢

3       核心特征：生成式AI的創造能力、通用能力、涌現能力。

4       生成式AI的定義與工作原理

4.1   深度學習與自然語言處理的基礎知識

4.2   變量生成模型（如GANs, VAEs）與基于變換器的模型（如GPT系列）

5       當前應用案例分析

5.1   文本生成

5.2   圖像生成

5.3   音頻與視頻合成

5.4   金融、醫療、制造業、城建地產等行業的突出應用

第三部分：GPT-Sora的技術細節（30分鐘）

1.1   發布背景：OpenAI在AI領域的持續創新。

1.2   Sora的定義與功能：基于文本生成視頻的技術突破。

1.3   技術特點：

1.3.1         超長視頻生成能力（最長可達60秒）。

1.3.2         高度一致性與細節豐富性。

1.3.3         理解和模擬真實世界的能力（3D一致性、物體持久性等）。

1.3.4         圖生視頻、視頻擴展、視頻拼接等附加功能。

1.4   模型架構詳解

1.4.1         變換器結構

1.4.2         編碼器與解碼器的工作機制

1.4.3         模型能力

1.4.3.1     生成符合物理規律的視頻內容

1.4.3.2     支持多種輸入方式生成視頻

1.4.3.3     視頻內容的無縫過渡和風格化改變

1.5   訓練過程與數據集的重要性

1.5.1         大規模數據集的使用

1.5.2         預訓練與微調的過程

1.5.3         訓練方式

1.5.3.1     海量數據的訓練與Tokenization處理

1.5.3.2     Re-Captioning技術提升學習質量

1.5.4         技術原理

1.5.4.1     Diffusion model與Transformer的結合

1.5.4.2     Encoder編碼和Decoder解碼過程

1.6   性能評估方法

1.6.1         BLEU, ROUGE等指標解釋

1.6.2         實際應用場景中的性能測試

第四部分：GPT-Sora的應用實例（30分鐘）

1.1   行業應用：

1.1.1         媒體傳播：新聞機構快速生成視頻新聞，提升時效性和吸引力。

1.1.2         教育：教材、講義轉化為交互式教學視頻；自動作文評分；個性化學習資源生成，增強學習興趣

1.1.3         娛樂：影視制作初期評估故事節奏、場景布局。創作者和影視從業者的生產力提升

1.1.4         營銷：快速生成多版本產品介紹視頻，精準定向投放。

1.1.5         商業場景中的創新：自動化市場調研報告編寫；客服機器人

1.1.6         創意產業的機會：內容創作輔助工具；藝術作品生成

1.1.7         企業管理：內部政策、操作指南轉化為培訓視頻，提高員工學習效率。

1.1.8         技術創新：推動AI視頻生成技術的進一步發展。

1.2   經濟影響：降低創作門檻，提升生產效率，創造新的商業模式。

第五部分：挑戰與倫理考量（20分鐘）

1       技術挑戰：

1.1   算力需求高，生成成本仍然較高。

1.2   模型幻覺現象，可能輸出與事實不符的內容。

1.3   對物理法則的認識初級，生成視頻細節上存在常識性錯誤。

2       社會影響：

2.1   對就業市場的沖擊，部分崗位可能被自動化取代。

2.2   偏見與公平性問題

3       法律法規框架下的合規性

3.1   數據隱私與安全問題

3.2   侵犯個人隱私，誘發網絡犯罪。

3.3   版權問題，如何保護原創內容。

第六部分：未來展望與討論（15分鐘）

1       GPT-Sora技術的發展趨勢預測

1.1   技術優化：提升模型性能，降低算力需求，減少幻覺現象。

1.2   倫理與法律建設：建立數據保護機制，明確版權歸屬，加強法律法規建設。

2       對未來社會影響的思考

2.1   人才培養：普及生成式智能教育，培育新質生產力人才。

2.2   未來展望：生成式AI在更多領域的應用，推動全球科技革命和產業變革。

3       開放環節：觀眾提問與互動

結語（10分鐘）

?        回顧要點：總結GPT-Sora的機遇與挑戰。

?        展望未來：生成式AI的無限可能及其對人類社會的影響。