這項由約翰斯·霍普金斯大學(xué)人類語言技術(shù)卓越中心的Alexander Martin領(lǐng)導(dǎo)的研究團(tuán)隊于2025年4月發(fā)表的突破性研究，為我們展示了一個令人興奮的未來：人工智能不僅能看懂視頻，還能像資深編輯一樣，從多個不同來源的視頻中提取信息，寫出專業(yè)的維基百科風(fēng)格文章。這項研究發(fā)表在計算機(jī)視覺領(lǐng)域的頂級會議上，有興趣深入了解的讀者可以通過GitHub鏈接https://github.com/alexmartin1722/wikivideo訪問完整的數(shù)據(jù)和代碼。

當(dāng)重大新聞事件發(fā)生時，比如巴黎圣母院大火或者重要選舉，我們通常需要觀看來自不同角度、不同媒體的多個視頻才能全面了解事件的來龍去脈。有些是現(xiàn)場直播，有些是業(yè)余愛好者用手機(jī)拍攝的片段，還有一些是專業(yè)新聞機(jī)構(gòu)制作的深度報道。普通人要想獲得完整信息，往往需要花費(fèi)大量時間觀看和整理這些視頻內(nèi)容。而這項研究要解決的核心問題就是：能否讓AI像人類記者一樣，自動觀看這些視頻并寫出高質(zhì)量的綜合報道？

研究團(tuán)隊面臨的挑戰(zhàn)就像讓一個從未離開過圖書館的學(xué)者突然去做戰(zhàn)地記者一樣困難?，F(xiàn)有的AI視頻理解系統(tǒng)就像只會描述畫面細(xì)節(jié)的解說員，它們擅長告訴你"畫面中有一座著火的建筑物"，但很難理解"這是一場改變歷史的文化災(zāi)難"這樣的深層含義。更關(guān)鍵的是，要讓AI同時處理多個長視頻，就像讓一個人同時看十幾臺電視并寫出連貫報告一樣，對計算能力和理解能力都提出了極高要求。

**一、WIKIVIDEO數(shù)據(jù)集：給AI的"新聞學(xué)院教材"**

為了訓(xùn)練AI掌握這種高級技能，研究團(tuán)隊創(chuàng)建了一個名為WIKIVIDEO的特殊數(shù)據(jù)集，這就像為AI編寫了一套完整的"新聞寫作教科書"。這個數(shù)據(jù)集包含了52個重大真實事件，從自然災(zāi)害到政治選舉，從體育比賽到社會抗議，涵蓋了各種類型的新聞事件。

每個事件都配備了將近400個相關(guān)視頻，這些視頻來源非常豐富，包括普通人用手機(jī)拍攝的現(xiàn)場畫面、業(yè)余編輯制作的短片，以及專業(yè)新聞機(jī)構(gòu)的正式報道。這種多樣性就像給學(xué)生提供了從日記、信件到正式報告等各種文體的寫作樣本。

最令人印象深刻的是，研究團(tuán)隊為每個事件都準(zhǔn)備了專家撰寫的標(biāo)準(zhǔn)答案——高質(zhì)量的維基百科風(fēng)格文章。這些文章不是簡單的視頻內(nèi)容堆砌，而是經(jīng)過精心設(shè)計的綜合報道，每一個聲明都能在視頻內(nèi)容中找到對應(yīng)的證據(jù)支持。就像優(yōu)秀的新聞報道一樣，這些文章將散落在不同視頻中的信息片段整合成了完整、準(zhǔn)確的故事。

更重要的是，研究團(tuán)隊還為每個信息聲明標(biāo)注了它在視頻中的具體來源：是來自畫面內(nèi)容、音頻信息，還是屏幕上的文字。這種細(xì)致的標(biāo)注工作就像為每個新聞事實都提供了詳細(xì)的出處說明，確保信息的可靠性和可追溯性。

**二、CAG方法：AI界的"三人協(xié)作編輯部"**

面對現(xiàn)有AI系統(tǒng)的局限性，研究團(tuán)隊設(shè)計了一種名為CAG（協(xié)作式文章生成）的創(chuàng)新方法。這個系統(tǒng)的工作原理就像一個高效的三人編輯團(tuán)隊：第一個成員專門觀看視頻并記錄所見所聞，第二個成員負(fù)責(zé)分析這些記錄并提出進(jìn)一步的問題，第三個成員則將所有信息整合成最終的文章。

這個系統(tǒng)中的第一個成員是VideoLLM（視頻理解AI），它的工作就像一個勤奮的實習(xí)記者，專門負(fù)責(zé)觀看視頻并記錄基本信息。當(dāng)它觀看巴黎圣母院火災(zāi)的視頻時，會記錄下"建筑物在燃燒"、"有大量煙霧"、"尖塔倒塌了"等基礎(chǔ)事實。

第二個成員是推理模型，它扮演著資深編輯的角色。當(dāng)它看到VideoLLM提供的基礎(chǔ)記錄后，會思考："這些信息夠全面嗎？還需要了解什么？"然后它會向VideoLLM提出更具體的問題，比如"能詳細(xì)描述一下火災(zāi)對建筑結(jié)構(gòu)的具體影響嗎？"或者"有沒有看到救援人員的活動？"

這種互動過程可以重復(fù)進(jìn)行，就像編輯和記者之間的多輪對話。推理模型會不斷評估收集到的信息是否充分，如果發(fā)現(xiàn)還有重要信息缺失，就會繼續(xù)向VideoLLM提出新的問題。這個過程最多可以進(jìn)行兩輪，既保證了信息的全面性，又控制了計算成本。

第三個成員是文本生成AI，它像一位經(jīng)驗豐富的主編，負(fù)責(zé)將所有收集到的信息整合成最終的文章。它不僅要確保文章內(nèi)容準(zhǔn)確、邏輯清晰，還要保持維基百科式的客觀、正式的寫作風(fēng)格。

**三、實驗結(jié)果：AI編輯團(tuán)隊的成績單**

為了檢驗CAG方法的效果，研究團(tuán)隊進(jìn)行了全面的測試，就像給這個AI編輯團(tuán)隊安排了一場綜合考試。他們使用了多種不同的VideoLLM作為基礎(chǔ)，包括LLaVA-Video、VAST、InternVideo2.5和QwenVL2.5等當(dāng)前最先進(jìn)的模型。

測試結(jié)果顯示，CAG方法相比傳統(tǒng)的簡單方法有了顯著改進(jìn)。傳統(tǒng)方法就像把多個記者的采訪筆記簡單拼接起來，而CAG方法則能產(chǎn)生真正連貫、有邏輯的綜合報道。在關(guān)鍵的評估指標(biāo)上，CAG方法的表現(xiàn)大幅領(lǐng)先。比如在衡量文章質(zhì)量的ROUGE評分上，最佳的CAG組合達(dá)到了33.96分，而簡單的拼接方法只有11.34分。

特別有趣的是，研究團(tuán)隊發(fā)現(xiàn)不是所有VideoLLM都適合這種協(xié)作模式。就像不是所有記者都適合團(tuán)隊合作一樣，有些模型在單獨工作時表現(xiàn)尚可，但在協(xié)作環(huán)境中反而表現(xiàn)下降。QwenVL2.5在CAG框架中表現(xiàn)最佳，顯示出了良好的"團(tuán)隊協(xié)作能力"。

研究團(tuán)隊還測試了在真實檢索環(huán)境中的表現(xiàn)，也就是AI需要先從大量視頻中找到相關(guān)內(nèi)容，再進(jìn)行文章寫作的情況。這就像讓編輯團(tuán)隊在沒有預(yù)先準(zhǔn)備的情況下，從電視臺的視頻庫中臨時搜索相關(guān)內(nèi)容并撰寫報道。雖然在這種更困難的條件下，所有方法的表現(xiàn)都有所下降，但CAG仍然保持了相對優(yōu)勢。

**四、挑戰(zhàn)與局限：AI編輯部的成長空間**

盡管取得了令人鼓舞的進(jìn)展，這個AI編輯團(tuán)隊仍然面臨一些挑戰(zhàn)，就像任何新手編輯部都需要時間成長一樣。

最明顯的問題是音頻信息的處理。研究團(tuán)隊意外發(fā)現(xiàn)，當(dāng)他們?yōu)锳I提供視頻的音頻轉(zhuǎn)錄文本時，生成的文章質(zhì)量反而下降了。這就像給編輯提供了更多信息，但反而讓他們感到困惑。分析發(fā)現(xiàn)，這主要是因為現(xiàn)有的VideoLLM在訓(xùn)練時很少接觸音頻轉(zhuǎn)錄文本，所以不知道如何有效利用這些信息。同時，包含音頻信息后，AI傾向于寫出更短的文章，可能遺漏了一些重要信息。

另一個挑戰(zhàn)是AI有時會"編造"一些視頻中并沒有的信息，就像一個過于熱情的記者可能會在報道中加入一些推測性內(nèi)容。比如在描述巴黎圣母院火災(zāi)時，AI可能會提到一些視頻中實際沒有出現(xiàn)的細(xì)節(jié)。雖然研究團(tuán)隊在系統(tǒng)設(shè)計中明確要求AI只能使用視頻中的信息，但這個問題仍然偶爾出現(xiàn)。

在檢索階段，當(dāng)AI需要從大量視頻中自動選擇相關(guān)內(nèi)容時，表現(xiàn)還有待提升。就像讓一個新手記者在巨大的資料庫中快速找到最相關(guān)的素材一樣，這需要更多的經(jīng)驗和技巧。

**五、人類基準(zhǔn)測試：AI與人類編輯的比較**

為了更好地評估AI的表現(xiàn)，研究團(tuán)隊還邀請了人類專家完成同樣的任務(wù)，就像讓資深記者和AI編輯團(tuán)隊進(jìn)行一場公平競爭。三位英語流利的專家觀看相同的視頻并撰寫文章，他們的工作方式和AI類似：先分別觀看每個視頻并做筆記，然后將這些筆記整合成最終文章。

有趣的是，傳統(tǒng)的評估指標(biāo)顯示人類專家的表現(xiàn)并不如原始的維基百科文章，但這并不意味著人類寫得不好。實際上，人類專家寫出的文章完全基于視頻內(nèi)容，沒有任何編造成分，在某些方面甚至比AI表現(xiàn)更好。這提醒我們，評估這類任務(wù)的質(zhì)量需要更加細(xì)致和全面的標(biāo)準(zhǔn)。

這個發(fā)現(xiàn)就像發(fā)現(xiàn)考試成績不能完全反映學(xué)生的真實能力一樣，說明我們需要開發(fā)更好的評估方法來衡量AI和人類在這類復(fù)雜任務(wù)中的表現(xiàn)。

**六、未來展望：從實驗室到現(xiàn)實應(yīng)用**

這項研究的意義遠(yuǎn)不止于學(xué)術(shù)層面的突破。當(dāng)今世界信息爆炸，每天都有大量視頻內(nèi)容涌現(xiàn)，特別是在重大事件發(fā)生時，社交媒體上會出現(xiàn)無數(shù)相關(guān)視頻。這種AI編輯系統(tǒng)的成熟將為新聞業(yè)、教育、檔案管理等多個領(lǐng)域帶來革命性變化。

對于新聞機(jī)構(gòu)來說，這種技術(shù)能夠幫助記者快速整理和分析大量視頻素材，特別是在突發(fā)事件報道中。當(dāng)重大災(zāi)難或政治事件發(fā)生時，AI可以在幾分鐘內(nèi)整理出初步報道，為人類記者提供重要的信息基礎(chǔ)。

對于普通用戶來說，這意味著我們可能很快就能擁有個人化的"新聞助手"，它能自動觀看我們感興趣的多個視頻源，并為我們生成簡潔、準(zhǔn)確的綜合報告。比如關(guān)注某個體育賽事時，不再需要看遍所有相關(guān)視頻，AI助手就能為我們提供全面的賽事總結(jié)。

對于維基百科這樣的知識平臺來說，這種技術(shù)能夠幫助編輯者更快地創(chuàng)建和更新條目，特別是那些正在發(fā)展中的事件。當(dāng)新聞事件剛剛發(fā)生時，AI可以基于現(xiàn)有視頻內(nèi)容快速生成初始條目，然后由人類編輯進(jìn)一步完善。

研究團(tuán)隊也指出了未來需要改進(jìn)的方向。首先是更好地整合音頻信息，這需要訓(xùn)練專門適應(yīng)多模態(tài)輸入的新一代VideoLLM。其次是提高信息檢索的準(zhǔn)確性，讓AI能更好地從海量視頻中篩選出真正相關(guān)的內(nèi)容。最后是開發(fā)更可靠的事實核查機(jī)制，減少AI"編造"信息的情況。

說到底，這項研究為我們展示了人工智能在理解和處理復(fù)雜多媒體信息方面的巨大潛力。雖然目前的系統(tǒng)還不夠完美，就像任何新技術(shù)在發(fā)展初期都會遇到各種問題，但它已經(jīng)證明了讓AI從多個視頻源生成高質(zhì)量文章的可能性。隨著技術(shù)的不斷改進(jìn)，我們可能很快就會看到這種AI編輯助手在現(xiàn)實世界中發(fā)揮重要作用，讓信息獲取和知識創(chuàng)造變得更加高效和便捷。對于那些希望深入了解技術(shù)細(xì)節(jié)的讀者，完整的研究論文、數(shù)據(jù)集和代碼都可以通過GitHub獲取，為后續(xù)研究和應(yīng)用開發(fā)提供了寶貴的資源。

Q&A

Q1：WIKIVIDEO數(shù)據(jù)集是什么？它有什么特殊之處？ A：WIKIVIDEO是專門為訓(xùn)練AI寫作而創(chuàng)建的數(shù)據(jù)集，包含52個真實事件和近400個相關(guān)視頻。特殊之處在于每個事件都有專家撰寫的標(biāo)準(zhǔn)文章，且每個信息點都標(biāo)注了在視頻中的具體來源，就像給AI提供了完整的"新聞寫作教科書"。

Q2：CAG方法會不會取代人類記者和編輯？ A：目前不會完全取代，更像是提供強(qiáng)大的助手工具。AI仍存在偶爾"編造"信息、音頻處理能力不足等問題，需要人類監(jiān)督和完善。它更適合作為初步整理工具，幫助人類編輯快速處理大量視頻素材。

Q3：普通人什么時候能用上這種AI視頻總結(jié)技術(shù)？ A：雖然研究代碼已開源，但要成為普通消費(fèi)者可用的產(chǎn)品還需要時間。目前主要面臨計算資源需求大、準(zhǔn)確性有待提升等挑戰(zhàn)。預(yù)計未來幾年內(nèi)可能會出現(xiàn)基于此技術(shù)的新聞聚合或視頻總結(jié)應(yīng)用。