Автор: Денис Аветисян
Исследователи разработали новый метод оценки способности видео-моделей к пониманию и воспроизведению социального взаимодействия.
Представлен SVBench — комплексный бенчмарк для оценки социального рассуждения в моделях генерации видео, выявляющий существенный разрыв между визуальной реалистичностью и когерентностью поведения агентов.
Несмотря на впечатляющий прогресс в реалистичности и согласованности текста и видео, современные модели генерации видео испытывают трудности с пониманием и воспроизведением социального взаимодействия. В данной работе, SVBench: Evaluation of Video Generation Models on Social Reasoning, представлен новый бенчмарк и методология для оценки способности моделей генерировать социально правдоподобное поведение, основанные на принципах когнитивной психологии. Результаты масштабного исследования выявили существенный разрыв между визуальной достоверностью генерируемых видео и пониманием намерений, убеждений и социальных норм. Сможем ли мы создать модели, способные не просто «видеть», но и «понимать» социальный мир?
Понимание Социальной Динамики: Вызовы для Видеогенерации
Современные алгоритмы генерации видео демонстрируют впечатляющую реалистичность изображения, однако часто оказываются неспособны достоверно воспроизвести сложные социальные взаимодействия и уловить скрытые мотивы поведения персонажей. В то время как основной упор делается на достижение высокой визуальной точности и фотореалистичности, понимание контекста, намерений и ожидаемых реакций участников сцен остается серьезной проблемой. Это проявляется в нелогичных или неестественных действиях сгенерированных агентов, что подрывает общее впечатление правдоподобности и ограничивает возможности использования таких видео в приложениях, требующих глубокого понимания социального интеллекта. Несмотря на значительный прогресс в области компьютерного зрения, способность достоверно моделировать социальную динамику остается ключевым вызовом для исследователей.
Существующие критерии оценки сгенерированных видеороликов в основном сосредоточены на визуальном качестве, то есть на том, насколько реалистично выглядит картинка. Однако, эта оценка упускает из виду гораздо более важный аспект — понимание зачем происходят те или иные действия в видео. Современные метрики, как правило, не способны определить, соответствует ли поведение персонажей логике ситуации, отражает ли оно намерения и мотивации, или же является случайным набором движений. В результате, видеоролики могут быть визуально безупречными, но при этом лишены правдоподобия в социальном плане, что существенно ограничивает их применение в задачах, требующих понимания человеческого поведения и взаимодействия.
Отсутствие надежных инструментов оценки серьезно замедляет прогресс в создании видеороликов, демонстрирующих подлинное социальное рассуждение. Существующие метрики, ориентированные преимущественно на визуальную достоверность, не способны уловить тонкости человеческого взаимодействия и намерения, лежащие в основе действий персонажей. Это создает ситуацию, когда технически совершенные видео могут быть лишены правдоподобия в социальном плане, поскольку алгоритмы, генерирующие контент, не получают четкого сигнала о том, насколько адекватно они интерпретируют социальный контекст и мотивы участников сцены. Таким образом, разработка новых методов оценки, способных учитывать не только то, что происходит в видео, но и почему, является ключевой задачей для дальнейшего развития технологий генерации видео, стремящихся к реалистичному отображению человеческого поведения.
Для преодоления существующего разрыва в создании реалистичных видео необходим переход от оценки исключительно визуальной составляющей к пониманию социального контекста и скрытых мотивов действующих лиц. Исследования показывают, что зрители не просто фиксируют, что происходит в кадре, но и активно пытаются интерпретировать почему это происходит, основываясь на социальных нормах и ожиданиях. Таким образом, оценка видео должна включать анализ не только четкости изображения и реалистичности движений, но и последовательности действий персонажей, их взаимоотношений и вероятных намерений. Разработка метрик, способных оценить степень соответствия действий агентов социальному контексту, позволит создавать видео, которые не просто выглядят правдоподобно, но и демонстрируют убедительное социальное поведение, приближая искусственный интеллект к более глубокому пониманию человеческих взаимодействий.
Многоагентный Подход к Оценке Социального Интеллекта
Представлен конвейер, основанный на взаимодействии нескольких специализированных агентов, для анализа и оценки социального интеллекта в генерируемых видеороликах. Этот подход позволяет декомпозировать сложный процесс оценки социального мышления на отдельные этапы, выполняемые специализированными агентами. Каждый агент выполняет конкретную функцию: от понимания психологических экспериментов и формирования конкретных видео-подсказок до их усложнения и контроля за нейтральностью. Взаимодействие этих агентов обеспечивает комплексную и структурированную оценку способности модели генерировать видео, демонстрирующие понимание социальных взаимодействий и принципов.
Агент анализа психологических экспериментов предназначен для извлечения ключевых принципов социального рассуждения из существующих психологических исследований. Этот агент обрабатывает описания экспериментов, идентифицирует лежащие в их основе когнитивные процессы, такие как понимание намерений, распознавание эмоций или теория разума, и преобразует их в конкретные запросы для генерации видео. Процесс включает в себя декомпозицию экспериментальной установки на базовые элементы, определение необходимых социальных сигналов и контекста, а также формализацию этих элементов в виде структурированного запроса, пригодного для использования в пайплайне генерации видео. Результатом работы агента является запрос, который, будучи передан системе генерации видео, должен привести к созданию визуального контента, позволяющего оценить способность модели к социальному рассуждению.
Агент синтеза запросов преобразует абстрактные принципы социального рассуждения, полученные от агента понимания экспериментов, в конкретные видеосценарии. Этот процесс включает в себя детализацию принципов в четкие инструкции для генерации видео, определяя необходимые объекты, действия и контекст. Обеспечивается структурированность и однозначность запросов, что необходимо для создания воспроизводимых и проверяемых видеороликов, предназначенных для оценки моделей искусственного интеллекта в задачах социального понимания. Процесс синтеза направлен на создание запросов, которые позволяют последовательно проверять способность модели к пониманию социальных ситуаций и принятию соответствующих решений.
Агент-критик выполняет уточнение сформулированных запросов (промптов) для обеспечения объективности оценки социального интеллекта. Этот агент фокусируется на трех ключевых аспектах: нейтральности, предотвращении утечки намерения и контроле сложности задачи. Нейтральность достигается путем удаления любых предвзятых формулировок или подсказок, которые могли бы повлиять на результат. Предотвращение утечки намерения гарантирует, что промпт не содержит скрытых указаний на ожидаемый ответ. Контроль сложности осуществляется путем регулировки параметров, определяющих уровень когнитивной нагрузки, необходимой для решения задачи по социальному рассуждению, что позволяет оценить различные уровни социального интеллекта.
Анализ Социальной Динамики: Оценка в Действии
Агент оценки (EVA) использует мощную мультимодальную модель Gemini 2.5 Pro для анализа качества социального рассуждения в генерируемых видеороликах. Gemini 2.5 Pro позволяет EVA воспринимать как визуальную информацию (видеоряд), так и текстовые данные (описание задачи и контекст), что необходимо для оценки правдоподобности действий и взаимодействий агентов в рамках поставленной задачи. Модель способна анализировать сложные сцены, выявляя соответствие действий целям агентов и общепринятым социальным нормам, что обеспечивает более глубокую и объективную оценку, чем простые алгоритмы распознавания действий.
Агент оценки (EVA) анализирует генерируемые видеоролики, сопоставляя их с исходной задачей, требующей демонстрации социального рассуждения. Оценка осуществляется на основе правдоподобия действий и взаимодействий, представленных в видео, относительно заданного запроса. EVA определяет, насколько логичны и уместны действия агентов в контексте предложенной ситуации, учитывая их цели и предполагаемые намерения. Недостаточно просто распознать действие; система оценивает, соответствует ли данное действие ожидаемому поведению в заданной социальной ситуации, описанной в промпте.
Оценка социальных взаимодействий, выполняемая агентом EVA, выходит за рамки простого распознавания действий. Система анализирует видео, стремясь понять цели агентов, их намерения и соответствие поведения действующим социальным нормам. Это предполагает не только идентификацию выполняемых действий, но и интерпретацию мотивации, стоящей за ними, и оценку того, насколько эти действия уместны и ожидаемы в конкретном социальном контексте. Анализ включает в себя выявление целей персонажей, прогнозирование их последующих действий на основе этих целей и оценку правдоподобности взаимодействия между агентами, учитывая общепринятые социальные правила и ожидания.
Инструментарий EvalCrafter предназначен для стандартизации и повышения воспроизводимости оценки качества генерируемых видео. Он объединяет в себе набор различных метрик, охватывающих как технические аспекты видео (например, разрешение, частоту кадров), так и показатели, связанные с социальным взаимодействием и логичностью действий агентов. EvalCrafter обеспечивает унифицированный подход к сбору и анализу данных, что позволяет сравнивать результаты, полученные разными моделями или при различных настройках, и исключает субъективность в оценке. В частности, он автоматизирует процесс вычисления метрик и предоставляет инструменты для визуализации и документирования результатов, что необходимо для проведения надежных и воспроизводимых исследований в области генерации видео и моделирования социального поведения.
Сравнительный Анализ: Оценка Sora2pro, Veo3.1 и Других Моделей
Для всесторонней оценки возможностей современных моделей генерации видео был проведен сравнительный анализ, в ходе которого протестированы ведущие системы, включая Sora2pro и Veo3.1. Исследование было направлено на выявление их сильных и слабых сторон в задачах, требующих понимания социального взаимодействия и логики. В процессе тестирования оценивалась способность моделей генерировать видео, отражающие правдоподобные социальные ситуации и соответствующие ожиданиям зрителей. Полученные результаты позволили выявить конкретные области, в которых каждая из моделей демонстрирует наибольший успех, а также те аспекты, требующие дальнейшего совершенствования для достижения более реалистичного и убедительного воспроизведения социального поведения в генерируемых видеоматериалах.
Результаты проведенного анализа демонстрируют, что модель Sora2-Pro показала наивысший общий балл в 79.6% при решении 15 задач, направленных на оценку социального понимания. В то время как Sora2-Pro продемонстрировала более высокую эффективность в интерпретации и генерации видео, отражающих социальные взаимодействия, модель Veo3.1 достигла результата в 72.4%. Данное различие указывает на то, что, несмотря на значительные успехи в области генерации видео, модели все еще различаются по своей способности к пониманию и воспроизведению сложных социальных сценариев, что является важным шагом к созданию действительно интеллектуальных систем генерации видеоконтента.
Исследование выявило существенные различия в производительности различных моделей генерации видео в задачах, требующих понимания социальных взаимодействий. В частности, модели Hailuo02-S и Kling2.5-Turbo продемонстрировали значительно более низкие результаты, набрав 56.4% и 52.2% соответственно. Данные показатели свидетельствуют о трудностях этих моделей в интерпретации и воспроизведении сложных социальных ситуаций, что указывает на необходимость дальнейшей работы над улучшением их способности к пониманию контекста и намерений действующих лиц. Полученные результаты подчеркивают важность детальной оценки моделей не только по качеству генерируемого изображения, но и по их способности к воспроизведению правдоподобных социальных сценариев.
Детальный анализ результатов, полученных в ходе тестирования различных моделей генерации видео, представляет собой важный ориентир для дальнейших исследований в области искусственного интеллекта. Выявление конкретных сильных и слабых сторон каждого алгоритма, таких как Sora2pro и Veo3.1, позволяет целенаправленно совершенствовать их способности к пониманию и воспроизведению социальных взаимодействий. Полученная обратная связь не просто оценивает текущий уровень развития технологий, но и указывает направления для создания более интеллектуальных и социально адаптированных систем, способных генерировать видео, отражающие сложность человеческого поведения и контекста. Такой подход к оценке способствует развитию моделей, которые смогут не только визуально реалистично создавать контент, но и демонстрировать глубокое понимание социальных норм и правил.
К Социально Интеллектуальному Видео: Будущее Эмпатичного Искусственного Интеллекта
Данная работа закладывает основу для нового поколения моделей генерации видео, способных к пониманию и реагированию на сложные социальные ситуации. В отличие от существующих систем, которые зачастую оперируют поверхностными визуальными признаками, предложенный подход позволяет учитывать контекст взаимодействия, намерения действующих лиц и неявные социальные нормы. Модели, построенные на этой базе, способны генерировать видеоролики, демонстрирующие не только визуальную правдоподобность, но и социально адекватное поведение персонажей, что открывает перспективы для создания более реалистичных и убедительных виртуальных сред, а также для разработки интеллектуальных систем поддержки принятия решений в социально-ориентированных задачах.
В дальнейшем планируется интеграция обратной связи, получаемой в процессе оценки сгенерированных видео, непосредственно в алгоритмы обучения моделей. Такой подход позволит искусственному интеллекту не просто воспроизводить шаблоны, но и анализировать собственные ошибки, корректировать стратегии генерации и, следовательно, повышать качество и социальную адекватность видеоконтента. Этот итеративный процесс обучения, основанный на самокоррекции, призван значительно улучшить способность моделей понимать нюансы человеческого взаимодействия и создавать видео, более точно отражающие социальные нормы и ожидания. В перспективе, подобная система обучения позволит создавать видео, которые будут не только технически совершенными, но и эмоционально резонирующими с аудиторией.
Для создания по-настоящему универсального и эмпатичного искусственного интеллекта необходимо расширить существующую систему, включив в неё более широкий спектр задач, связанных с социальным рассуждением. Текущие модели часто ограничены узким набором сценариев и испытывают трудности при интерпретации нюансов человеческого поведения в различных культурных контекстах. Расширение фреймворка позволит учитывать более сложные социальные сигналы, такие как невербальные коммуникации, культурные нормы и исторический контекст, что критически важно для создания видео, которые не только реалистичны, но и социально уместны. Особое внимание уделяется адаптации к различным культурным особенностям, поскольку то, что считается приемлемым или уместным в одной культуре, может быть неприемлемым в другой. В конечном итоге, успешное расширение фреймворка позволит создать искусственный интеллект, способный генерировать видео, которые будут понятны и уместны для зрителей во всем мире, способствуя более глубокому пониманию и уважению культурного разнообразия.
Работа направлена на раскрытие потенциала генерации видео не только как источника развлечений, но и как мощного инструмента для обучения, вдохновения и углубленного понимания человеческого опыта. Исследование предполагает, что в будущем сгенерированные видеоролики смогут использоваться для создания образовательного контента, способствующего развитию эмпатии и более глубокому осознанию сложных социальных взаимодействий. Помимо развлекательной ценности, предполагается, что такая технология сможет вдохновлять зрителей, предлагая новые перспективы и стимулируя творческое мышление. В конечном итоге, целью является создание видео, способного не просто показывать события, но и передавать эмоции, идеи и культурные нюансы, способствуя тем самым более глубокому и всестороннему пониманию человеческой природы.
Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует существенный разрыв между способностью современных моделей генерировать визуально реалистичные видео и их умением создавать социально правдоподобное поведение агентов. Это особенно заметно при оценке сложных социальных взаимодействий, требующих понимания намерений и прогнозирования действий других участников. Как заметила Фэй-Фэй Ли: «Искусственный интеллект должен не просто видеть, но и понимать контекст». Данное высказывание напрямую соотносится с основной идеей работы — необходимой оценкой не только визуальной достоверности, но и когнитивной согласованности генерируемых видео, что требует новых методов оценки и бенчмарков, таких как SVBench, для продвижения исследований в области социальных когнитивных способностей искусственного интеллекта.
Куда двигаться дальше?
Представленная работа выявляет любопытный диссонанс: современные модели генерации видео демонстрируют впечатляющую визуальную правдоподобность, но при этом часто терпят неудачу в воссоздании элементарной социальной логики. Это напоминает искусного художника, способного безупречно скопировать внешний облик, но не способного понять мотивы и намерения изображаемого. Проблема, очевидно, кроется не в недостатке «пиксельной точности», а в неспособности моделировать агентные системы и понимать принципы социального взаимодействия.
Будущие исследования должны быть сосредоточены на разработке методов, позволяющих моделям не просто «видеть» действия, но и «понимать» их в контексте социальных норм и ожиданий. Необходимо выйти за рамки простого сопоставления визуальных признаков и перейти к моделированию ментальных состояний агентов — их целей, убеждений и намерений. Создание более сложных и реалистичных моделей социального познания, вероятно, потребует интеграции принципов из психологии, социологии и теории игр.
Наконец, необходимо признать, что текущие метрики оценки недостаточно чувствительны к нюансам социального поведения. Оценка социальной когерентности требует не просто обнаружения «странных» действий, а анализа причинно-следственных связей и соответствия поведения контексту. Разработка новых, более тонких и информативных метрик станет ключевым шагом на пути к созданию действительно «социально разумных» моделей генерации видео.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.21507.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Насколько важна полнота при оценке поиска?
- Сжатый код: как оптимизация влияет на «мышление» языковых моделей
- Белки под присмотром ИИ: новый подход к пониманию их функций
- Искусственный интеллект на службе науки: новый инструмент для анализа данных
- Переключение намагниченности в квантовых антиферромагнетиках: новые горизонты для терагерцовой спинтроники
2025-12-29 06:15