OpenAI Lanza Sora: Una Plataforma de Video Social Impulsada por IA
Puntos clave
- Sora es la aplicación de video social impulsada por IA de OpenAI, modelada según TikTok.
- Los usuarios pueden dar me gusta, comentar, compartir y filtrar videos por estado de ánimo o conexiones.
- La función de Cameo permite a los creadores subir su semejanza para que otros la usen en videos de IA.
- Sora 2 genera videos en 2 a 5 minutos y maneja instrucciones complejas con razonamiento mejorado.
- Las marcas de agua y las etiquetas de metadatos identifican el contenido generado por IA, pero persisten preocupaciones sobre el mal uso de deepfakes.
- La aplicación carece de herramientas de edición integradas, lo que requiere que los usuarios regeneren videos para realizar cambios.
- El uso de energía y la posible desinformación se destacan como críticas importantes.
OpenAI presentó Sora, una aplicación de redes sociales construida alrededor de videos generados por IA. La plataforma permite a los usuarios desplazarse por una feed interminable, dar me gusta, comentar y compartir clips creados con el modelo Sora 2 mejorado. Una característica destacada es el "Cameo", que permite a los creadores subir su semejanza y permitir que otros generen videos al estilo de deepfakes que los presentan. La aplicación incluye salvaguardas como marcas de agua y etiquetas de metadatos que indican el origen de IA, pero plantea preocupaciones sobre la facilidad de producir deepfakes realistas, el posible mal uso y el impacto ambiental de generar contenido de video de alta calidad.
Visión General de Sora
La nueva aplicación de OpenAI, Sora, está diseñada como una feed al estilo de TikTok que muestra videos generados enteramente por el modelo Sora 2 de la empresa. Los usuarios interactúan con la feed a través de acciones familiares como dar me gusta, comentar y compartir, mientras también tienen la opción de filtrar contenido por amigos, seguidores o incluso estado de ánimo.
Funcionalidad de Cameo
El elemento más distintivo de Sora es la función "Cameo". Cuando los usuarios crean una cuenta, pueden subir su propia semejanza y decidir si permiten que otros miembros usen esa semejanza en videos generados por IA. El resultado es una capacidad al estilo de deepfake que permite a cualquier persona colocar la cara de una persona en una amplia gama de escenarios, desde lo mundano hasta lo absurdo. Los filtros de moderación de la aplicación bloquean ciertas solicitudes de celebridades de alto perfil, pero otros usuarios han encontrado formas de sortear esos límites.
Experiencia del Usuario y Calidad del Contenido
Sora 2 sobresaliente en diálogo y puede generar guiones coherentes al vuelo, lo que permite a los usuarios dar instrucciones simples como "Altman canta una balada sobre costos de inferencia". La generación de video suele tardar entre 2 y 5 minutos, lo que refleja la mayor demanda de procesamiento del modelo más sofisticado. La salida se describe como audio claro, texto sin errores y visualmente realista, aunque pueden aparecer signos reveladores ocasionales como cortes de salto extraños o piel excesivamente suave.
Preocupaciones y Controversias
A pesar de la novedad, Sora plantea varias preocupaciones. La facilidad de crear deepfakes realistas, incluso con marcas de agua y etiquetas de metadatos, alimenta preocupaciones sobre la desinformación y el posible uso malicioso. El consumo de energía es otro punto de crítica, ya que generar contenido de video de alta calidad es intensivo en recursos. Los usuarios también señalan la falta de herramientas de edición integradas, lo que significa que deben regenerar un video para hacer ajustes, lo que puede ser frustrante.
Impacto en el Paisaje de las Redes Sociales
Sora ejemplifica la creciente convergencia de la generación de IA y las redes sociales, ofreciendo posibilidades creativas y desafíos éticos. Si bien la plataforma promete "fortalecer la conexión humana", las primeras impresiones sugieren que la novedad puede desvanecerse rápidamente, dejando a los usuarios con contenido que se siente entretenido y perturbador. Los mecanismos de transparencia de la aplicación, como las marcas de agua y los mecanismos de divulgación, apuntan a mantener la transparencia, pero las implicaciones más amplias para la confianza en el video en línea siguen siendo inciertas.