在人工智能领域，Sora备受关注。OpenAI将其标榜为“世界模拟器”，但Sora是否真正具备世界模型的能力值得深入思考和分析。
首先，我们来理解一下世界模型的概念。在认知科学中，世界模型是对周围环境的内部表征，可用于认知、推理和决策。它包括状态表征和转移模型，用于推断不同决策的结果。世界模型对于人类认知至关重要，帮助我们理解世界、预测事件，并做出相应决策。
然而，观察Sora时发现，它更像是一个视频工具，而非真正的世界模型。Sora生成的视频仅能通过模糊提示词进行引导，缺乏准确操控。相比真正的世界模型，Sora不具备反事实推理能力，无法回答“如果……会发生什么”问题。此外，Sora生成的视频未能准确学习物理规律，与真实世界存在明显差距。
尽管OpenAI声称Sora为通向物理世界模拟器的道路铺平了道路，但我们认为简单堆砌数据不能代表高级智能技术的发展。在人工智能领域，追求世界模型是为了超越数据，进行反事实推理，回答“如果……会发生什么”问题。然而，Sora在这方面仍有待改进，因此，我们认为它还不能被称为真正的世界模型。
尽管Sora在视频生成方面取得了一定突破，但与真正的世界模型相比，它还存在较大差距。期待未来Sora能够进一步改进，真正具备世界模型的能力，推动人工智能技术的发展，为解决现实世界问题提供更好的解决方案。
