馬斯克起訴OpenAI 歡迎AI來到真實世界_風聞

週末，全球科技界又爆猛料：OpenAI被告上法庭了，起訴者還是前聯合創始人馬斯克。

當地時間2月29日晚間，特斯拉CEO埃隆·馬斯克（Elon Musk）向舊金山高等法院提起訴訟.

馬斯克在訴訟中表示，奧特曼和OpenAI違背了這家AI研究公司成立時達成的一項協議，即開發技術以造福人類而不是利潤。馬斯克聲稱OpenAI最近與科技巨頭微軟的關係損害了該公司最初致力於公共、開源的通用人工智能（AGI）的目標。

法院文件顯示，馬斯克對OpenAI提出了包括違約、違反信託義務和不公平商業行為在內的指控，並要求該公司恢復開源。

馬斯克還要求法院下達禁令，禁止OpenAI、其總裁格雷戈裏·布羅克曼和奧特曼（此案的共同被告）以及微軟從該公司的人工通用智能技術中獲利。

馬斯克指出，OpenAI與微軟的合作關係，尤其是對最新GPT-4模型的閉源處理，顯然與其公開、共享的承諾相悖。

他強調，這種閉源策略不僅阻礙了科研進步，更是將原本應服務於公共福祉的技術變成了商業巨頭追求利潤的工具。馬斯克認為，OpenAI此舉明顯違背了雙方初始協議，從而構成了違約行為。

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馬斯克起訴OpenAI，要求其全面開源，對於大洋彼岸的我們而言，是支持還是反對？

從國內企業的角度來看，如果OpenAI全面開源，就可以低成本、快捷地“彎道超車“，當下轟轟烈烈的”百模（大模型）大戰“，可以省下多少投入呀。

但有一説一，馬斯克在訴訟中訴求禁止OpenAI、布羅克曼、奧特曼及微軟從AGI技術中獲利的行為，有些自相矛盾。

畢竟，特斯拉自身也在不斷推進自動駕駛等前沿AI技術的研發和應用，這其中同樣藴含着巨大的商業價值。

或許，馬斯克發起這次訴訟，還有一個原因是他不喜歡微軟和比爾蓋茨。

微軟是一家堅持閉源模式的企業。微軟在20世紀90年代至21世紀初，憑藉Windows操作系統和Office辦公軟件等閉源產品在全球範圍內佔據主導地位，它對開源軟件持強烈反對態度，特別是Linux被視為對其商業模式的威脅。

比爾·蓋茨在1998年的備忘錄中將開源視為對知識產權的威脅，更是引發了一場關於軟件開發模式的大討論。

除了閉源與開源主義之爭，馬斯克和比爾蓋茨還有不少私人恩怨。

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此前，馬斯克對比爾·蓋茨在自動駕駛技術方面的看法有所不滿。馬斯克積極推動特斯拉在自動駕駛領域的研發，而據報道，比爾·蓋茨在相關評論中表達了對比特斯拉Autopilot等現有自動駕駛系統的保守態度，認為這些系統距離真正的全自動駕駛還有較大差距。馬斯克因此在社交媒體上發表意見，甚至嘲諷比爾·蓋茨在這方面不夠前衞或者“土”。

在2022年，馬斯克計劃收購社交媒體平台推特的過程中，比爾·蓋茨對此持反對態度，去年12月，蓋茨批評馬斯克：憑直覺做決策致推特混亂，加劇數字兩極分化。，

馬斯克和比爾·蓋茨在電動車行業的投資和信念也有所不同。2022年，當時蓋茨做空了特斯拉股票，押注特斯拉股價會下跌。 這一舉動讓馬斯克感到非常憤怒。

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當然，此次訴訟的背後，肯定不是一訴解恩仇那麼直白。坦率説，馬斯克是一個公關大師，尤其是當他意識到生成式AI所帶來的技術和市場價值後，很快宣佈 xAI 公司正式成立，雖然口號仍是高大上的““瞭解宇宙的真實本質”，但打造一家能夠與微軟、谷歌抗衡的第三大人工智能(AI)公司，才是他的真實想法。

因此，馬斯克利用此次訴訟，試圖拖住OpenAI及背後的微軟，也就順理成章了。

以上都是我的個人猜測，馬斯克此次起訴，或許就是要站在AI如何更好服務人類的大局，高舉開源的正義之旗，堅決打擊奧特曼、比爾蓋茨等一小撮保守主義者自私自利的閉源行為。

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回到此次訴訟的開源與閉源、公益與營利之爭，看似矛盾的道德命題，實則是科技進步過程中必須審慎權衡的現實議題。

開源與閉源，這兩個概念出現在軟件領域。在20世紀50年代和60年代，軟件主要是作為硬件的一部分附帶提供的，很少單獨銷售，那時並沒有明確的開源或閉源概念。

開源軟件作為一種明確的開發模式和哲學，則相對較晚出現。開源運動的起源可以追溯到1970年代和80年代，當時出現了Unix操作系統及其衍生品。

但“開源”這一詞彙直到1998年才被正式提出，當年，開源倡議者布魯斯·佩倫斯（Bruce Perens）和埃裏克·雷蒙德（Eric S. Raymond）等人為推廣自由軟件運動，提出了“開源”這一更容易被商業世界接受的概念，以替代“自由軟件”一詞，同年成立了開源促進會（Open Source Initiative, OSI），制定了開源定義並開始認證開源許可協議。

科技界的“開源模式“倡導分享、透明、合作和開放創新的理念。開源軟件意味着源代碼可供公眾查看、使用、複製、修改和分發，無需支付版權費用。開源軟件強調的是知識共享、社區驅動、集體智慧的積累和昇華，以及對技術民主化的追求。

“開源主義“使得任何人都可以參與到開源項目中，這意味着更多的頭腦、更多的創新想法得以彙集，大大加快了軟件的創新和發展速度。

同時，開源軟件便於學習和教學，有助於培養新一代開發者，也有利於新手快速熟悉實際項目開發流程。

此外，開源促進了技術標準的制定和應用，有利於不同系統間的協同工作

然而，“開源模式“並非完美。開源軟件的商業模式較為複雜，難以單純依靠售賣軟件獲取收入，可能導致開發者難以得到充足的經濟回報。

儘管開源理論上可以吸引大量貢獻者，但缺乏有效的管理和質量控制可能導致代碼質量和用户體驗參差不齊。常用安卓手機的用户，對此深有體會。

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相比之下，閉源模式屬於“古典知識產權模式“，強調的是知識產權保護、獨家所有權和商業模式的穩定性。開發商通過擁有源代碼的獨家使用權，來保護投資、確保收益和維持競爭優勢。

對於開發者而言，閉源軟件可通過銷售授權許可獲得直接收益，激勵開發者和企業投入更多資源進行研發和維護。還能保護核心技術不受競爭對手抄襲，維護企業的競爭優勢和市場地位。

當然，支持閉源模式的開發方往往還稱，通過嚴格的內部質量管理，閉源軟件在產品質量、一致性和服務支持上有更高的標準。蘋果ios系統就是典型。

但開源主義者對閉源模式的質疑，就如馬斯克所説，閉源可能導致技術壟斷，不利於市場競爭和新技術的普及應用。

由此，開源和閉源，被演繹成了技術壟斷與反壟斷。

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其實，無論是中國還是美國，AI領域的開源與閉源模式眾多，除了谷歌和蘋果外，兩派陣營都不乏大量知名企業。

比如，Facebook的AI研究團隊開發的開源機器學習庫PyTorch，以其動態計算圖和易於使用的API著稱，被廣泛應用於深度學習研究和生產環境。

亞馬遜AWS贊助的開源深度學習框架MXNet，以其高效和靈活性獲得了廣泛的關注和支持。

在閉源模式中，除了被馬斯克起訴“開源不徹底“的OpenAI外，DeepMind的Alpha系列AI系統（如擊敗圍棋世界冠軍的AlphaGo、星際爭霸II AI AlphaStar以及蛋白質結構預測的AlphaFold）雖然在科學界引起了轟動，但其核心技術與算法細節並未公開

在國內，華為曾表示其盤古大模型不會開源，以保護商業利益和技術優勢，這類大型預訓練模型主要用於內部研發和商業化應用。

商湯等專注於計算機視覺和深度學習應用的AI公司，其核心算法和模型往往是閉源的，以保護知識產權和維持技術領先地位。

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説回馬斯克，在特斯拉電動汽車技術方面。2014年，特斯拉決定開放其電動車相關的專利技術，鼓勵其他汽車製造商使用特斯拉的專利，以加速全球電動汽車產業的發展。

馬斯克認為，通過這種方式可以促進整個行業的進步，並加快向可持續能源的轉型。

然而，在其他場合或項目中，馬斯克的企業並沒有始終堅持開源策略。馬斯克旗下的 SpaceX 和 Neuralink 公司，其技術和研究成果往往並未對外完全開放源代碼或詳細設計。

SpaceX 在航天器和火箭方面的技術和設計是高度保密的，屬於典型的閉源商業秘密，而 Neuralink 在腦機接口技術方面也沒有采取開源策略。

可見，馬斯克的眾多創新項目中，並非所有技術和成果都堅持開源。為啥馬斯克言必稱開源，甚至為此起訴OpenAI和奧特曼，自家企業卻沒有做到百分百的知行合一呢？

首先，相較於傳統軟件開發，這些新興產業的投資規模與技術研發難度不是一個量級，過早的開源或許如同揠苗助長。

以OpenAI為例，其在GPT-3模型的研發上耗費巨資，據估計僅訓練費用就高達數千萬美元，且不包括前期的研發投入和後期的服務器運維成本。

印度新聞媒體平台Analytics India Magazine2023年的一份報告稱， OpenAI可能在2024年底破產。報告稱，OpenAI僅運行其人工智能服務ChatGPT每天就要花費約70萬美元。

報告稱，自從其開始開發ChatGPT以來，其虧損額在5月份翻了一番，達到了5.4億美元。微軟對OpenAI投資了100億美元，這可能是目前支撐該公司運行的原因。

這就是OpenAI選擇閉源模式的原因。在尚未回收成本、確立商業模式之前便匆忙開源，很可能造成鉅額投資瞬間貶值，挫傷投資者信心，遏制進一步的創新投入。

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此外，馬斯克還忽略了一個不宜道明的因素。

人工智能不僅僅是科技，其戰略價值不容小覷。它關乎國家安全、社會秩序乃至全球科技競爭格局。過早開源可能將關鍵技術拱手讓人。就如同高精尖武器的研發一般，人工智能領域的核心技術也存在着一定的保密必要性。

OpenAI徹底開源，美國政府還未必開心呢。

同樣，在太空科技領域，馬斯克的星鏈計劃也體現了這一點。

該項目總投資預計超過百億美元，涉及衞星製造、發射、地面站建設以及運營管理等環節，每個環節都是高科技密集型且充滿挑戰。

倘若在技術成熟前就將核心技術開源，可能會加速競爭對手的追趕速度，甚至造成自身在商業競爭中的劣勢。

去年，就曾有美國議員提議拜登政府要採取行動，限制美國企業參與合作研發在中國廣泛使用的RISC-V開源技術。

可見，對於人工智能和星鏈等新興科技產業，開源與否並非簡單的二元選擇，而是關乎產業發展策略、創新動力維護以及國家安全等多重考量。

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針對馬斯克的此次起訴，我其實很想問ChatGPT：你怎麼看馬斯克給你上的“這一課“？

這其實也是一個挺有意思的話題：隨着生成式AI越來越聰明，各國都在討論：AI何時會取代人類？

儘管現代生成式人工智能系統如GPT系列不斷刷新我們對其智慧的認知邊界，在模擬人類思維的深度與廣度上仍存在着明顯的侷限性。尤其當涉及到“賺錢”這一人類經濟活動的核心概念，或是複雜的政治運作機制時，AI尚無法像人一樣完全理解和參與其中。

這就揭示了一個至關重要的現實——即便機器智能日益精進，對於人類社會那些錯綜複雜、充滿動態適應性的要素，AI的理解與運用依然面臨着難以逾越的鴻溝。

“賺錢”，這一看似簡單的詞彙背後藴藏着深邃的社會經濟學原理、市場策略以及個人價值觀的交融。它涉及創新、競爭、合作、風險評估等諸多因素，而這每一個環節都需要對人性有深刻洞察及靈活應對的能力。

生成式AI雖然可以模擬預測市場走勢，甚至編寫投資策略，但在面對市場經濟中的非線性關係、黑天鵝事件及社會心理等因素時，其理解與決策能力卻遠不及經驗豐富的人類。

在政治領域，權力運作、外交博弈、政策制定與執行等均要求具備深厚的文化底藴、歷史觀照、倫理考量和人際互動技巧。政治不僅僅是邏輯推演與數據分析，更是情感動員、價值塑造和戰略預判的交織。

當下最尖端的AI雖能輔助政策分析、輿情監控，但在真正理解和實踐政治智慧方面，仍無法替代人類的獨特判斷與創造性解決問題的能力。

AI能編程，能繪畫，能創作文字、音樂和視頻，但這遠遠不夠，AI還要*學會懂人性，知世故。*這方面，它需要學習的還有很多。這次訴訟，就是讓AI來到真實的人類世界，感受代碼無法解釋的種種奧妙。