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该模型在多模态人工智能技术领域取得了显著进展，特别是在音频与视频同步生成方面实现了首次突破。
积极影响
– 降低内容创作门槛：普通用户通过这类模型，能够在简单操作下生成高质量的视频。这不仅显著提升了大众的创作热情，还使更多人加入到视频内容创作的行列，极大丰富了网络视频生态。
– 促进行业的创新发展：在广告、影视和游戏等多个领域，能够快速生成广告视频、电影场景和游戏动画，大幅节省时间和资源，使创作者更专注于创意与叙事，为行业带来新的发展机遇和创作模式。
– 优化教育资源的供给：教师可以利用该模型生成生动的教学视频，例如科学实验和历史事件的再现，还能够根据学生的学习情况定制个性化教学视频，提升学生的学习兴趣和理解能力。
– 革新社交互动模式：以Sora应用为例，其“客串”功能和 Remix机制使得视频生成变成了一种社交共创体验，用户能够将自己或朋友的“虚拟形象”融入各类剧情，创造出全新的社交互动方式，增强了社交平台的趣味性和用户粘性。
消极影响
– 就业结构面临冲击：一些从事基础视频制作的人员或许会遭遇失业风险，像基础的视频剪辑和动画制作等重复性工作可能会被人工智能替代。
– 伦理和版权问题愈发突出：尽管有相关规定要求标注AI生成的内容，但随着视频生成技术的日益逼真，深度伪造的内容可能会被滥用于违法行为。同时，AI生成内容的版权归属及训练数据的版权追溯等问题也变得更加复杂，可能引发版权争端。
– 信息的真实性面临挑战：可能会有越来越多真假难辨的视频内容出现在网络上。
