马斯克起诉OpenAI 欢迎AI来到真实世界

当然，此次诉讼的背后，肯定不是一诉解恩仇那么直白。坦率说，马斯克是一个公关大师，尤其是当他意识到[color=var(--weui-LINK)][url=]生成式[/url][color=var(--weui-LINK)][url=]AI[/url]所带来的技术和市场价值后，很快宣布 xAI 公司正式成立，虽然口号仍是高大上的““了解宇宙的真实本质”，但打造一家能够与微软、谷歌抗衡的第三大人工智能(AI)公司，才是他的真实想法。

因此，马斯克利用此次诉讼，试图拖住OpenAI及背后的微软，也就顺理成章了。

以上都是我的个人猜测，马斯克此次起诉，或许就是要站在AI如何更好服务人类的大局，高举开源的正义之旗，坚决打击奥特曼、比尔盖茨等一小撮保守主义者自私自利的闭源行为。

回到此次诉讼的开源与闭源、公益与营利之争，看似矛盾的道德命题，实则是科技进步过程中必须审慎权衡的现实议题。

开源与闭源，这两个概念出现在软件领域。。在20世纪50年代和60年代，软件主要是作为硬件的一部分附带提供的，很少单独销售，那时并没有明确的开源或闭源概念。

开源软件作为一种明确的开发模式和哲学，则相对较晚出现。开源运动的起源可以追溯到1970年代和80年代，当时出现了Unix操作系统及其衍生品。

但“开源”这一词汇直到1998年才被正式提出，当年，开源倡议者布鲁斯·佩伦斯（Bruce Perens）和埃里克·雷蒙德（Eric S. Raymond）等人为推广自由软件运动，提出了“开源”这一更容易被商业世界接受的概念，以替代“自由软件”一词，同年成立了开源促进会（Open Source Initiative, OSI），制定了开源定义并开始认证开源许可协议。

科技界的“开源模式“倡导分享、透明、合作和开放创新的理念。开源软件意味着源代码可供公众查看、使用、复制、修改和分发，无需支付版权费用。开源软件强调的是知识共享、社区驱动、集体智慧的积累和升华，以及对技术民主化的追求。

“开源主义“使得任何人都可以参与到开源项目中，这意味着更多的头脑、更多的创新想法得以汇集，大大加快了软件的创新和发展速度。

同时，开源软件便于学习和教学，有助于培养新一代开发者，也有利于新手快速熟悉实际项目开发流程。

此外，开源促进了技术标准的制定和应用，有利于不同系统间的协同工作

然而，“开源模式“并非完美。开源软件的商业模式较为复杂，难以单纯依靠售卖软件获取收入，可能导致开发者难以得到充足的经济回报。

尽管开源理论上可以吸引大量贡献者，但缺乏有效的管理和质量控制可能导致代码质量和用户体验参差不齐。常用安卓手机的用户，对此深有体会。

相比之下，闭源模式属于“古典知识产权模式“，强调的是知识产权保护、独家所有权和商业模式的稳定性。开发商通过拥有源代码的独家使用权，来保护投资、确保收益和维持竞争优势。

对于开发者而言，闭源软件可通过销售授权许可获得直接收益，激励开发者和企业投入更多资源进行研发和维护。还能保护核心技术不受竞争对手抄袭，维护企业的竞争优势和市场地位。

当然，支持闭源模式的开发方往往还称，通过严格的内部质量管理，闭源软件在产品质量、一致性和服务支持上有更高的标准。苹果ios系统就是典型。

但开源主义者对闭源模式的质疑，就如马斯克所说，闭源可能导致技术垄断，不利于市场竞争和新技术的普及应用。

由此，开源和闭源，被演绎成了技术垄断与反垄断。

其实，无论是中国还是美国，AI领域的开源与闭源模式众多，除了谷歌和苹果外，两派阵营都不乏大量知名企业。

比如，Facebook的AI研究团队开发的开源机器学习库PyTorch，以其动态计算图和易于使用的API著称，被广泛应用于深度学习研究和生产环境。

亚马逊AWS赞助的开源深度学习框架[color=var(--weui-LINK)][url=]MXNet[/url]，以其高效和灵活性获得了广泛的关注和支持。

在闭源模式中，除了被马斯克起诉“开源不彻底“的OpenAI外，DeepMind的Alpha系列AI系统（如击败围棋世界冠军的AlphaGo、星际争霸II AI AlphaStar以及蛋白质结构预测的AlphaFold）虽然在科学界引起了轰动，但其核心技术与算法细节并未公开

在国内，华为曾表示其盘古大模型不会开源，以保护商业利益和技术优势，这类大型预训练模型主要用于内部研发和商业化应用。

商汤等专注于计算机视觉和深度学习应用的AI公司，其核心算法和模型往往是闭源的，以保护知识产权和维持技术领先地位。

说回马斯克，在特斯拉电动汽车技术方面。2014年，特斯拉决定开放其电动车相关的专利技术，鼓励其他汽车制造商使用特斯拉的专利，以加速全球电动汽车产业的发展。

马斯克认为，通过这种方式可以促进整个行业的进步，并加快向可持续能源的转型。

然而，在其他场合或项目中，马斯克的企业并没有始终坚持开源策略。马斯克旗下的SpaceX 和 Neuralink 公司，其技术和研究成果往往并未对外完全开放源代码或详细设计。

SpaceX 在航天器和火箭方面的技术和设计是高度保密的，属于典型的闭源商业秘密，而 Neuralink 在脑机接口技术方面也没有采取开源策略。

可见，马斯克的众多创新项目中，并非所有技术和成果都坚持开源。为啥马斯克言必称开源，甚至为此OpenAI和奥特曼，自家企业却没有做到百分百的知行合一呢？

首先，相较于传统软件开发，这些新兴产业的投资规模与技术研发难度不是一个量级，过早的开源或许如同揠苗助长。

以OpenAI为例，其在GPT-3模型的研发上耗费巨资，据估计仅训练费用就高达数千万美元，且不包括前期的研发投入和后期的服务器运维成本。

印度新闻媒体平台Analytics India Magazine2023年的一份报告称， OpenAI可能在2024年底破产。报告称，OpenAI仅运行其人工智能服务ChatGPT每天就要花费约70万美元。

报告称，自从其开始开发ChatGPT以来，其亏损额在5月份翻了一番，达到了5.4亿美元。微软对OpenAI投资了100亿美元，这可能是目前支撑该公司运行的原因。

这就是OpenAI选择闭源模式的原因。在尚未回收成本、确立商业模式之前便匆忙开源，很可能造成巨额投资瞬间贬值，挫伤投资者信心，遏制进一步的创新投入。

此外，马斯克还忽略了一个不宜道明的因素。

人工智能不仅仅是科技，其战略价值不容小觑。它关乎国家安全、社会秩序乃至全球科技竞争格局。过早开源可能将关键技术拱手让人。就如同高精尖武器的研发一般，人工智能领域的核心技术也存在着一定的保密必要性。

OpenAI彻底开源，美国政府还未必开心呢。

同样，在太空科技领域，马斯克的星链计划也体现了这一点。

该项目总投资预计超过百亿美元，涉及卫星制造、发射、地面站建设以及运营管理等环节，每个环节都是高科技密集型且充满挑战。

倘若在技术成熟前就将核心技术开源，可能会加速竞争对手的追赶速度，甚至造成自身在商业竞争中的劣势。

去年，就曾有美国议员提议拜登政府要采取行动，限制美国企业参与合作研发在中国广泛使用的RISC-V开源技术。

可见，对于人工智能和星链等新兴科技产业，开源与否并非简单的二元选择，而是关乎产业发展策略、创新动力维护以及国家安全等多重考量。

针对马斯克的此次起诉，我其实很想问ChatGPT：你怎么看马斯克给你上的“这一课“？

这其实也是一个挺有意思的话题：随着生成式AI越来越聪明，各国都在讨论：AI何时会取代人类？

尽管现代生成式人工智能系统如GPT系列不断刷新我们对其智慧的认知边界，在模拟人类思维的深度与广度上仍存在着明显的局限性。尤其当涉及到“赚钱”这一人类经济活动的核心概念，或是复杂的政治运作机制时，AI尚无法像人一样完全理解和参与其中。

这就揭示了一个至关重要的现实——即便机器智能日益精进，对于人类社会那些错综复杂、充满动态适应性的要素，AI的理解与运用依然面临着难以逾越的鸿沟。

“赚钱”，这一看似简单的词汇背后蕴藏着深邃的社会经济学原理、市场策略以及个人价值观的交融。它涉及创新、竞争、合作、风险评估等诸多因素，而这每一个环节都需要对人性有深刻洞察及灵活应对的能力。

生成式AI虽然可以模拟预测市场走势，甚至编写投资策略，但在面对市场经济中的非线性关系、黑天鹅事件及社会心理等因素时，其理解与决策能力却远不及经验丰富的人类。

在政治领域，权力运作、外交博弈、政策制定与执行等均要求具备深厚的文化底蕴、历史观照、伦理考量和人际互动技巧。政治不仅仅是逻辑推演与数据分析，更是情感动员、价值塑造和战略预判的交织。

当下最尖端的AI虽能辅助政策分析、舆情监控，但在真正理解和实践政治智慧方面，仍无法替代人类的独特判断与创造性解决问题的能力。

AI能编程，能绘画，能创作文字、音乐和视频，但这远远不够，AI还要学会懂人性，知世故。这方面，它需要学习的还有很多。这次诉讼，就是让AI来到真实的人类世界，感受代码无法解释的种种奥妙。

来源：评论员毕舸（公众号）
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/f1oXlLgUeVlTQgR_lsXGIQ
编辑：李梦瑶