في عصرٍ يتسم باقتحام التكنولوجيا لكل المجالات، لم يعُد ظهور أي طفرة تكنولوجيّة أمرًا غريبًا أو مُستبعدًا بالنسبة لعقولنا مهما كانت درجة تعقيدها. وعلى رأس هذه الطفرات تأتي تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التي لم تترك شيئًا يقوم به البشر إلا وقامت بتأديته بدقّة وكفاءة ربما تجاوزت البشر في كثيرٍ من الأحيان.
ولعلّ أبرز هذه الإمكانيّات التكنولوجيّة هو أداة تُعرف ب Sora والتي تقوم بتحويل الوصف النصي إلى فيديو حقيقي مليء بكل التفاصيل التي قد نرغب في رؤيتها. في الواقع، يشهد عالم إنشاء الفيديو تحولًا كبيرًا مدعومًا بالتأثير المتزايد للذكاء الاصطناعي، حيث لم تعد تعمل أدوات الذكاء الاصطناعي على تبسيط عملية تعديل الفيديو فحسب، بل أصبحت تُتيح أيضًا إنشاء فيديو من الصفر فقط من خلال كتابة بعض الأوامر النصيّة.
في هذه المقال، سنتعمَّق في أداة Sora ونستكشف قدراتها وتطبيقاتها ومخاطرها والتأثير العميق الذي ستتركه والذي يتجاوز مُجرّد عالم الترفيه وسيصل إلى ما هو أبعد من ذلك في عالم الأعمال والصناعة.
اقرأ أيضًا: ما هي الشبكات العصبونية وما أنواعها Neural network؟
من خلال مقالاتنا المُميَّزة ستتعلم الذكاء الاصطناعي، استخدامات الذكاء الاصطناعي، تطبيقات ومواقع الذكاء الاصطناعي وغير ذلك الكثير! تعلم الذكاء الاصطناعي
ما هي أداة Sora؟
Sora هي نموذج ذكاء اصطناعي يقوم بتحويل النص إلى فيديو تم تطويره بواسطة شركة OpenAI، وهي منظّّمة بحثيّة رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي والتي قامت بتطوير أداة Chat GPT الشهيرة. يتمتّع نموذج Sora بقدرة رائعة على إنشاء مقاطع فيديو واقعية وإبداعية بناءً على وصف نصي.
تخيَّل أنك تصف مشهدًا بتفاصيل تصنعها في رأسك، فيتحوّل أمامك إلى حقيقة! كل ما عليك فعله هو كتابة ما تريد وستتمَّكن أداة Sora من ترجمة كلماتك إلى مقطع فيديو يعرض هذا المشهد، مكتملًا بالحركة والشخصيَّات والمؤثِّرات البصريَّة.
كيف يعمل نموذج Sora؟
تمامًا مثل باقي نماذج الذكاء الاصطناعي التي تقوم بتحويل النص إلى صورة مثل أداة DALL-E 3 وStableDiffusion وMidjourney، يقوم نموذج Sora على نفس نظرية العمل تقريبًا. وهذا يعني أنَّه يستخدم مزيجًا من معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ورؤية الكمبيوتر وتقنيات التعلم الآلي لإنشاء محتوى مرئي من المدخلات النصيَّة. بشكلٍ عام، يُمكن أن يصل طول مقاطع فيديو Sora إلى 60 ثانية.
وفيما يلي شرح لكيفية عمل OpenAI Sora:
1. نموذج الانتشار:
يُعد نموذج الانتشار نوعًا من النماذج التوليديَّة المُستخدمة بشكل أساسي في مهام رؤية الكمبيوتر، وتحديدًا لتوليد الصور. تقترح نماذج الانتشار – وخاصةً ما يُعرف بنماذج الانتشار الاحتماليَّة (DPM) – عملية عشوائية لإنشاء صور عالية الجودة. الفكرة الرئيسية وراء نماذج الانتشار هي محاكاة سلسلة من التحولات بدءًا من حالة أولية بسيطة (مثل الضوضاء) وتحسينها تدريجيًا إلى صورة واقعية.
بعيدًا عن التعقيدات التقنيّة، فيما يلي نظرة عامَّة مُبسَّطة حول كيفية عمل نموذج الانتشار عادةً:
-
التهيئة: تبدأ العملية بصورة أوليَّة مُشوَّشة، وهي الأساس الذي يتم استخدامه لتوليد الصورة النهائيّة عالية الجودة.
-
عملية الانتشار: تتكوَّن عملية الانتشار من سلسلة من الخطوات، حيث يتم تقليل التشويش في الصورة تدريجيًا، وإضافة التفاصيل لجعلها تُشبه الصورة الحقيقيَّة. تتضمَّن كل خطوة عمل تعديل مُصمَّم بعناية على الصورة الحالية، وتحسينها بشكلٍ متكرر.
-
جدول التلدين: يتم التحكم في معدل تقليل الضوضاء وإضافة التفاصيل من خلال جدول التلدين، حيث يُحدِّد هذا الجدول الزمني ديناميكيات عملية الانتشار ويؤثر على جودة الصور التي تم إنشاؤها.
-
أخذ العينات: في كل خطوة من عملية النشر، يتم سحب العينات من التوزيع الشرطي للخطوة التالية في ضوء الصورة الحالية. يتم استخدام هذه العينات لتحديث الصورة للخطوة التالية.
-
التدريب: يتم تدريب نماذج الانتشار لتقدير الاحتماليَّة، حيث يكون الهدف هو زيادة احتماليَّة البيانات المرصودة (الصور الحقيقية) ضمن النموذج.
-
التوليد: بمجرد تدريبه، يُمكن لنموذج الانتشار إنشاء صور عالية الجودة حيث يتم إجراء عملية الانتشار لعدد معين من الخطوات لإنتاج صورة واقعيّة.
والآن يُمكن ببساطة تطبيق نموذج الانتشار على أداة Sora. تخيَّل إطار فيديو مليئًا بالضوضاء الساكنة، مثل شاشة تلفزيون مُشوّشة. وهنا يبدأ نموذج Sora في العمل حيث يستخدم نموذج الانتشار لتوليد الفيديو في النهاية عبر مجموعة من الخطوات.
اقرأ أيضًا: خوارزميات الذكاء الاصطناعي | الدليل الشامل
2. التحسين خطوة بخطوة:
لا يقوم Sora بإنشاء الفيديو بأكمله مرة واحدة. وبدلاً من ذلك، فإنه يعمل إطارًا تلو الآخر. حيث يتم تنفيذ العمليات الآتية لكل إطار:
-
يبدأ الأمر بتلك الصورة المُشوّشة.
-
يتم بعد ذلك تقليل الضوضاء تدريجيًا وإضافة تفاصيل بناءً على وصف النص الخاص بك.
-
تتم هذه العملية في خطوات صغيرة، مع تحسين الصورة تدريجيًا مع كل خطوة حتى تشبه المشهد الذي وصفته.
3. فهم النص الخاص بك:
حتى يتمكّن نموذج Sora من إكمال عمليّة تحسين الصورة، يحتاج إلى فهم الوصف النصي الخاص بك لإضافة هذه التفاصيل إلى الصورة المُشوّشة. لذلك، تستخدم الأداة تقنيات مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتقسيم النص وتحليل الكلمات وعلاقاتها والسياق العام.
4. التعلُّم من البيانات:
تم تدريب Sora على مجموعة بيانات ضخمة من أزواج النصوص والفيديو، وهذا يعني أنَّ الأداة قد تم تزويدها بالعديد من الأمثلة حول كيفية ترجمة كلمات وعبارات محددة إلى عناصر مرئية في مقاطع الفيديو. ومن خلال تحليل هذه البيانات، تتعلَّم الأداة العلاقة بين اللغة والمرئيات.
أثناء التدريب، يقوم النموذج بتقليل التناقض ةمُعدّل الخطأ بين الفيديوهات التي تم إنشاؤها والفيديوهات الحقيقة في مجموعة البيانات، وغالبًا ما تستخدم تقنيات مثل ما يُعرف ب “التدريب المضاد”. بمُجرَّد التدريب، يُمكن للأداة قبول الإدخال النصي وإنشاء الفيديوهات المقابلة عن طريق تغذية النص في النموذج المُدرَّب، والذي ينتج بعد ذلك فيديوهات تتوافق مع الأوصاف المُقدَّمة.
اقرأ أيضًا: ماذا يقصد بـ التعلم العميق؟
5. إنشاء الفيديو:
باستخدام المعلومات من وصف النص الخاص بك ومعرفته من بيانات التدريب، يقوم نموذج Sora بتحسين الإطارات المزعجة خطوة بخطوة، مما يؤدي في النهاية إلى إنشاء سلسلة من الصور التفصيلية التي تشكل الفيديو النهائي.
بينما يستخدم Sora نموذج نشر، فإنَّه يستخدم على وجه التحديد مُحوِّل نشر، وهو نوع من النماذج مناسب تمامًا للتعامل مع البيانات المتغيرة الطول والدقة مثل مقاطع الفيديو. كما أنه يستخدم تقنيات مثل النشر المتتالي والنشر الكامن لتوليد الفيديو بكفاءة.
قيود استخدام Sora
على الرغم من قدراته الرائعة، فإن Sora – مثل أي تقنية متطورة – لديه بعض القيود التي يجب أخذها في الاعتبار:
1. الافتقار إلى الفهم المادي الصريح:
في حين أنَّ Sora يستطيع إنشاء مقاطع فيديو جذابة بصريًا، فإنَّه يفتقر حاليًا إلى فهم واضح لفيزياء العالم الحقيقي. وهذا يعني أن النموذج قد لا يكون دقيقًا أثناء محاكاة التفاعلات الفيزيائيَّة المُعقَّدة، حيث قد لا يتم دائمًا تصوير الحركات وردود الفعل الدقيقة المستندة إلى قوانين الفيزياء بشكلٍ مثالي.
بالإضافة إلى ذلك، لا يستطيع النموذج في المرحلة الحالية الحفاظ على الاستمراريَّة المثاليَّة، فخلال مقاطع الفيديو الطويلة، قد يكون الحفاظ على مواضع وسلوكيات الأشياء عبر كل إطار أمرًا صعبًا، مما يؤدي إلى تناقضات في بعض الأحيان.
2. التخصيص والتحكُّم المحدود:
مقارنةً ببعض النماذج المُنافسة، يُقدِّم Sora مستوى متوسطًا من التخصيص. يُمكن للمستخدمين تقديم أوصاف تفصيليَّة، بما في ذلك زوايا الكاميرا والإضاءة وموضع الأشياء، ولكن القدرة على ضبط جوانب معينة قد تكون محدودة أكثر.
اليك المزيد: أفضل أدوات الترجمة بالذكاء الاصطناعي في 2024
3. المرحلة المبكرة من التطوير:
لا يزال Sora قيد التطوير وتتطوَّر وظائفه باستمرار، وهذا يعني أنَّ تجربة المستخدم قد لا تكون محسنة أو سهلة الاستخدام مثل بعض الأنظمة الأساسية القائمة. بالإضافة إلى ذلك، قد لا تكون ميزات مثل التكامل الشامل مع الأدوات أو الأنظمة الأساسية الأخرى متاحة بسهولة حتى الآن.
4. محدودية التوفر والسعر:
تقدم OpenAI حاليًا معلومات محدودة فيما يتعلق بنماذج التسعير المحددة لـ Sora. ومع نضوج التكنولوجيا وتحولها إلى منتج متاح تجاريًا، فمن المرجح أن يتم تطوير هيكل وخطط تسعير أكثر وضوحًا.
5. الاعتبارات الأخلاقيَّة:
كما هو الحال مع أي تقنية قوية للذكاء الاصطناعي، يجب أخذ المخاوف الأخلاقيَّة في الاعتبار، خاصةً فيما يتعلَّق بالجرائم المُحتملة مثل تزييف الفيديوهات والاستخدام المسؤول للمحتوى الذي يتم إنشاؤه.
على الرغم من هذه القيود، يظل Sora أداةً قويَّة ومُبتكرة تتمتَّع بإمكانية إحداث ثورة في كيفية إنشاء مقاطع الفيديو. ومع استمرار التكنولوجيا في تطوير ومعالجة هذه القيود، يمكن أن تصبح Sora أكثر قيمةً في عالم إنشاء الفيديو من النص.
تطبيقات نموذج Sora
تمتد تطبيقات Sora المحتملة إلى مجالات إبداعيَّة وعمليَّة مُختلفة، مما يوفر إمكانيات مثيرة للأفراد والشركات على حدٍ سواء. فيما يلي بعض حالات الاستخدام الرئيسية:
1. إنشاء المحتوى
-
محتوى الوسائط الاجتماعية: يشمل ذلك إنشاء مقاطع فيديو جذَّابة لمنصات مثل YouTube أو TikTok أو Instagram، حتى بدون تصوير لقطات.
-
مقاطع الفيديو التعليميَّة: يتمثّل ذلك في شرح المفاهيم أو العمليات المُعقَّدة من خلال الرسوم المتحركة والمحاكاة الجذَّابة بصريًا.
-
سرد القصص والرسوم المتحركة: بدلًا من القيام بتعلّم برامج الـ Animation المُختلفة لتجسيد قصتك، يُمكنك جعل القصص والأفكار تنبض بالحياة في ثوانٍ باستخدام أداة Sora.
2. النماذج والتصميم
حتى لو لم يتم استخدام فيديو الذكاء الاصطناعي في المنتج النهائي، فقد يكون مفيدًا لعرض الأفكار بسرعة. يُمكن لصانعي الأفلام استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء نماذج بالحجم الطبيعي للمشاهد قبل تصويرها، ويمكن للمصممين إنشاء مقاطع فيديو للمنتجات قبل بنائها.
اقرأ أيضًا: أهم أخلاقيات الذكاء اللاصطناعي
3. التدريب والمحاكاة
يُمكن عمل محاكاة لمختلف الصناعات مثل الرعاية الصحية أو الطيران أو التصنيع، حيث يكون إنشاء سيناريوهات واقعية صعبًا أو مكلفًا. بالإضافة إلى ذلك، يُمكن باستخدام أداة Sora إنشاء بيئات افتراضيَّة لأغراض التدريب في مجالات مثل الاستجابة لحالات الطوارئ أو عمليات المحاكاة العسكريَّة.
4. الإعلان والتسويق
لا شكّ أنّ إنشاء الإعلانات ومقاطع الفيديو الترويجيَّة والعروض التوضيحية للمنتجات يُعد أمرًا مكلفًا. لذلك، تُعد أدوات الذكاء الاصطناعي لتحويل النص إلى فيديو مثل Sora عاملًأ هامًا لجعل هذه العملية أرخص بكثير. على سبيل المثال، يُمكن للشركة المُطورة لمدينة سكنيّة الترويج لوحداتها السكنيّة من خلال استئجار طائرة بدون طيار لالتقاط لقطات جوية للموقع، أو يُمكنها ببساطة استخدام الذكاء الاصطناعي، مما يُوفِّر الوقت والمال.
5. توليد البيانات الاصطناعيَّة
غالبًا ما تُستخدم البيانات الاصطناعيَّة في الحالات التي تمنع فيها المخاوف المتعلقة بالخصوصيَّة من استخدام البيانات الحقيقية. بالنسبة للبيانات الرقميَّة، فحالات الاستخدام الشائعة مُخصَّصة للبيانات المالية ومعلومات التعريف الشخصية. يجب أن يكون الوصول إلى مجموعات البيانات هذه خاضعًا لرقابة مشددة، ولكن بدلًا من ذلك يُمكن إنشاء بيانات تركيبيَّة ذات خصائص مماثلة لإتاحتها للجمهور.
أحد استخدامات بيانات الفيديو الاصطناعية هو تدريب أنظمة الرؤية الحاسوبية. على سبيل المثال، يُمكن استخدام البيانات الاصطناعية لتحسين أداء أنظمة الرؤية الحاسوبية للمركبات الجويَّة بدون طيار للكشف عن المباني والمركبات في الليل وفي الأحوال الجوية السيئة. تجعل أدوات مثل Sora هذه العملية أرخص بكثير وأكثر سهولة في الوصول إلى جمهور أوسع.
استطلع على: ما هي إيجابيات وسلبيات الذكاء الاصطناعي؟
مخاطر أداة Sora
على الرغم من أنَّ نموذج Sora يحمل إمكانات هائلة، فمن المُهم الاعتراف بالمخاطر المحتملة المرتبطة بأداة الذكاء الاصطناعي القوية هذه. فيما يلي بعض المخاوف الرئيسيَّة:
1. المعلومات الخاطئة والتزييف العميق
تثير قدرة Sora على إنتاج مقاطع فيديو واقعية مخاوف بشأن إنشاء وانتشار المعلومات الخاطئة والتزييف العميق، حيث يُمكن لبعض الجهات الخبيثة استخدام Sora لتلفيق مقاطع فيديو لأحداث لم تحدث أبدًا، مما قد يؤثر على ثقة الجمهور ويسبب ارتباكًا واسع النطاق.
2. التحيُّزات الأخلاقية
يُمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي عمومًا – و Sora خصوصًا – أن ترث التحيزات الموجودة في البيانات التي تم تدريبها عليها. يمكن أن يؤدي ذلك إلى إنشاء محتوى تمييزي أو مسيء بناءً على عوامل مثل العرق أو الجنس أو العرق. يتطلَّب التخفيف من هذه التحيزات دراسة متأنية لاختيار بيانات التدريب والمراقبة المستمرة للمحتوى الذي تم إنشاؤه.
3. الخصوصيَّة والأمان
يثير الاستخدام واسع النطاق لأدوات إنشاء الفيديو المدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل Sora تساؤلات حول الخصوصية والأمان. قد يكون من الصعب التمييز بين مقاطع الفيديو الأصلية ومقاطع الفيديو التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، مما قد يؤدي إلى انتهاكات الخصوصية وإساءة استخدام المعلومات الشخصيَّة.
بالإضافة إلى ذلك، يعد ضمان أمان نماذج الذكاء الاصطناعي الأساسية ومنع الوصول غير المصرح به أمرًا بالغ الأهمية لمنع التلاعب الضار.
تعلم كيف يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في مجال الطب؟
4. إزاحة الوظائف:
نظرًا لأن أدوات إنشاء الفيديو باستخدام الذكاء الاصطناعي أصبحت أكثر تطورًا، فقد تنشأ مخاوف بشأن إزاحة الوظائف في قطاعات معينة مثل الرسوم المتحركة أو تعديل الفيديو. ومن المهم النظر في التأثير المُحتمل على الوظائف الحالية واستكشاف الفرص لإعادة تدريب الأفراد وتحسين مهاراتهم للتكيُّف مع المشهد المتغير.
5. الاعتماد المفرط على إبداع الذكاء الاصطناعي:
في حين أنَّ أدوات الذكاء الاصطناعي مثل Sora يمكن أن تكون أدوات إبداعيَّة قويَّة، فإنَّ الاعتماد المُفرط عليها قد يخنق الإبداع البشري والخيال. لذلك، من المهم تحقيق التوازن بين الاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي والحفاظ على المشاركة البشرية في العمليَّة الإبداعية.
سجّل الآن في أفضل دورات الذكاء الاصطناعي المجانية والمدفوعة المتاحة على موقع فرصة.كوم. دورات الذكاء الاصطناعي
في الختام، يعد نموذج Sora من OpenAI بقفزة إلى الأمام في مجال توليد الفيديوهات، حيث يُقدِّم أسلوبًا قويًا ومُبتكرًا لإنشاء الفيديو من الأوامر النصيّة. سواءً كُنت ترغب في استخدامه لأغراض شخصيّة أو ترفيهيّة أو لعملك التجاري، فإنّ نموذج Sora يُعد خيارًا مُمتازًا سهل الاستخدام مع خيارات واسعة النطاق.
ومع ذلك، يجب الأخذ في الاعتبار المخاطر المُتوقعة من تلك الأداة مثل تلك المُتعلقة بالخصوصيّة والتزييف وغيرها، علاوةً على استبدال الكثير من الوظائف في مجال إنتاج وتعديل الفيديوهات. لذلك، ننصح بالبدء في تعلّم كيفية استخدام مثل هذه الأدوات في مجال عملك، حتى تكون إضافةً لك بدلًا من النظر إليها على أنّها مصدر تهديد!
وأخيرًا، لا تنسَ الاشتراك في موقعنا ولا تتردَّد في استعراض بقيّة مقالات الذكاء الاصطناعي على موقع فرصة والتي تُقدم لك كل ما هو جديد في هذا المجال بصورة سهلة ومُبسَّطة.
اقرأ أيضًا: مستقبل الوظائف في عصر الذكاء الاصطناعي
اقرأ أيضًا: أهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التعليم
اقرأ أيضًا: كيف تستخدم الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي؟
المصادر: datacamp، strivemindz
