近日，福布斯公布了他們對(duì)2024年人工智能發(fā)展的十大預(yù)見，這些預(yù)測簡潔而又充滿洞察力。

01

Nvidia將努力成為云提供商

大多數(shù)企業(yè)并不直接向Nvidia購買GPU。相反，它們通過亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)（Amazon Web Services）、微軟Azure和谷歌云平臺(tái)（Google Cloud Platform）等云服務(wù)提供商獲得GPU，而這些云服務(wù)提供商又從Nvidia 大量購買芯片。

但亞馬遜、微軟和谷歌——Nvidia的最大客戶，正迅速成為其競爭對(duì)手。由于認(rèn)識(shí)到人工智能的價(jià)值主要來自硅層（Nvidia的股價(jià)就是最好的證明），主要的云提供商都在投入巨資開發(fā)自己的本土人工智能芯片，這將與Nvidia的GPU直接競爭。

隨著云計(jì)算提供商希望將技術(shù)堆棧下移到硅層以獲取更多價(jià)值，看到Nvidia朝相反的方向發(fā)展也不要感到驚訝：提供自己的云服務(wù)并運(yùn)營自己的數(shù)據(jù)中心，以減少傳統(tǒng)上對(duì)云計(jì)算公司的分銷依賴。

Nvidia已經(jīng)開始探索這條道路，今年早些時(shí)候推出了名為DGX Cloud的新云服務(wù)。我們預(yù)測，Nvidia將在明年切實(shí)加強(qiáng)這一戰(zhàn)略。

這可能需要Nvidia建立自己的數(shù)據(jù)中心（DGX Cloud目前位于其他云提供商的物理基礎(chǔ)設(shè)施內(nèi)）；甚至可能需要Nvidia收購像CoreWeave這樣的新興云提供商（Nvidia已經(jīng)與CoreWeave建立了密切的合作伙伴關(guān)系），作為垂直整合的一種方式。無論如何，預(yù)計(jì)進(jìn)入2024年后，Nvidia與大型云計(jì)算提供商之間的關(guān)系將變得更加復(fù)雜。

02

Stability AI將會(huì)倒閉

這是人工智能界最不為人知的秘密之一：曾經(jīng)如日中天的初創(chuàng)公司Stability AI在2023年的大部分時(shí)間里都在緩慢地發(fā)展。

Stability正在大出血。最近幾個(gè)月離職的包括公司的首席運(yùn)營官、首席人事官、工程副總裁、產(chǎn)品副總裁、應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)副總裁、通信副總裁、研究主管、音頻主管和法律總顧問。

據(jù)報(bào)道，由于與Stability首席執(zhí)行官埃馬德·莫斯塔克（Emad Mostaque）發(fā)生爭執(zhí)，去年領(lǐng)導(dǎo)Stability高調(diào)完成1億美元融資的兩家公司Coatue和Lightspeed近幾個(gè)月都退出了公司董事會(huì)。今年早些時(shí)候，該公司曾試圖以40億美元的估值籌集更多資金，但以失敗告終。

明年，我們預(yù)測這家陷入困境的公司將在越來越大的壓力下屈服，徹底關(guān)閉。

據(jù)報(bào)道，迫于投資者的壓力，Stability公司已開始尋找收購方，但迄今為止仍興趣缺缺。

Stability的一個(gè)有利條件是：公司最近從英特爾公司融資5000萬美元，這筆現(xiàn)金注入將延長公司的運(yùn)營時(shí)間。就英特爾而言，這筆投資似乎反映出其迫切希望獲得高知名度客戶對(duì)其新型人工智能芯片的支持，以在與競爭對(duì)手英偉達(dá)（Nvidia）的競爭中占據(jù)優(yōu)勢。

但Stability的燒錢速度之快是出了名的：據(jù)報(bào)道，在10月份英特爾投資Stability時(shí)，Stability的月支出為800萬美元，而帶來的收入僅為這個(gè)數(shù)字的一小部分。按照這個(gè)速度，5000萬美元的投資撐不到2024年底。

03

“大型語言模型”和“LLM”這兩個(gè)術(shù)語將不再常見

在當(dāng)今的人工智能領(lǐng)域，“大型語言模型”（及其縮寫LLM）經(jīng)常被用作 “任何高級(jí)人工智能模型”的簡稱。這是可以理解的，因?yàn)樵S多最初崛起的生成式人工智能模型（如GPT-3）都是純文本模型。

但是，隨著人工智能模型類型的增多，以及人工智能變得越來越多模態(tài)化，這個(gè)術(shù)語將變得越來越不精確和無用。多模態(tài)人工智能的出現(xiàn)是2023年人工智能的決定性主題之一。當(dāng)今許多領(lǐng)先的生成式人工智能模型都結(jié)合了文本、圖像、三維、音頻、視頻、音樂、肢體動(dòng)作等等。它們遠(yuǎn)不止是語言模型。

請(qǐng)看一個(gè)人工智能模型，它根據(jù)已知蛋白質(zhì)的氨基酸序列和分子結(jié)構(gòu)進(jìn)行訓(xùn)練，以生成全新的蛋白質(zhì)療法。雖然其底層架構(gòu)是GPT-3等模型的延伸，但將其稱為大型語言模型真的有意義嗎？

或者考慮一下機(jī)器人學(xué)中的基礎(chǔ)模型：大型生成模型將視覺和語言輸入與一般互聯(lián)網(wǎng)知識(shí)相結(jié)合，以便在現(xiàn)實(shí)世界中采取行動(dòng)，例如通過機(jī)械臂。對(duì)于這類模型，應(yīng)該而且將會(huì)有一個(gè)比“語言模型”更豐富的術(shù)語。（“視覺-語言-行動(dòng)”模型或VLA模型是研究人員使用的另一種說法）。

DeepMind最近發(fā)布的FunSearch模型也有類似的意思，作者自己稱其為 LLM，但它涉及的是數(shù)學(xué)而非自然語言。

2024年，隨著我們的模型變得越來越多維，我們用來描述它們的術(shù)語也將越來越多維。

04

最先進(jìn)的封閉模型將繼續(xù)大幅超越最先進(jìn)的開放模型

當(dāng)今人工智能討論的一個(gè)重要話題是圍繞開源和閉源人工智能模型的爭論。雖然大多數(shù)頂尖人工智能模型開發(fā)商——OpenAI、谷歌DeepMind、Anthropic、Cohere等公司都將其最先進(jìn)的模型作為專利，但包括Meta和熱門新創(chuàng)公司Mistral在內(nèi)的少數(shù)幾家公司卻選擇公開其最先進(jìn)的模型權(quán)重。

如今，性能最高的基礎(chǔ)模型（如OpenAI的GPT-4）都是閉源的。但許多開源倡導(dǎo)者認(rèn)為，封閉模型與開放模型之間的性能差距正在縮小，而且開放模型有望在性能上超越封閉模型，或許到明年就能實(shí)現(xiàn)。（這張圖最近在網(wǎng)上瘋傳）。

我們不同意這一觀點(diǎn)。我們預(yù)測，最好的封閉式模型在2024年（及以后）將繼續(xù)明顯優(yōu)于最好的開放式模型。

基礎(chǔ)模型的性能是一個(gè)快速發(fā)展的前沿領(lǐng)域。Mistral最近夸口說，它將在2024年的某個(gè)時(shí)候開源GPT-4級(jí)模型，這一說法在開源社區(qū)引起了轟動(dòng)。但OpenAI在2023年初就發(fā)布了GPT-4。等到Mistral推出這個(gè)新模型時(shí)，很可能已經(jīng)落后一年多了。屆時(shí)，OpenAI很可能已經(jīng)發(fā)布了GPT-4.5，甚至GPT-5，從而開創(chuàng)一個(gè)全新的性能領(lǐng)域。（有傳言稱，GPT-4.5甚至可能在2023年底前發(fā)布）。

與許多其他領(lǐng)域一樣，在另一個(gè)團(tuán)體確定了前沿之后，作為快速追隨者趕上前沿，要比在其他人證明這是可能的之前建立一個(gè)新的前沿更容易實(shí)現(xiàn)。例如，OpenAI使用專家混合架構(gòu)構(gòu)建GPT-4的風(fēng)險(xiǎn)、挑戰(zhàn)和成本都要比Mistral在幾個(gè)月后用自己的專家混合模型追隨OpenAI的腳步要高得多，因?yàn)樵诖酥?，這種方法還沒有被證明能在這種規(guī)模下工作。

有一個(gè)基本的結(jié)構(gòu)性原因讓人懷疑，開放模型的性能是否會(huì)在2024年超越封閉模型。開發(fā)一個(gè)能推動(dòng)技術(shù)發(fā)展的新模型所需的投資是巨大的，而且隨著模型能力的每一步提升，投資只會(huì)繼續(xù)膨脹。一些行業(yè)觀察家估計(jì)，OpenAI將花費(fèi)約20億美元來開發(fā)GPT-5。

Meta是一家上市公司，最終要對(duì)股東負(fù)責(zé)。該公司似乎并不指望從其發(fā)布的開源模型中獲得任何直接收入。據(jù)報(bào)道，Llama2的制造成本約為2000萬美元；考慮到戰(zhàn)略利益，即使沒有任何相關(guān)的收入增長，這樣的投資水平也是合理的。但是，Meta公司真的打算投入近20億美元來打造一個(gè)性能超越其他任何公司的人工智能模型，而僅僅是為了開源而不期望獲得任何具體的投資回報(bào)嗎？

像Mistral這樣的后起之秀也面臨著類似的難題。開源基礎(chǔ)模型并沒有明確的收入模式（Stability AI公司就有過這樣的慘痛教訓(xùn)）。例如，對(duì)托管開源模型收費(fèi)，就成了一場價(jià)格競爭，正如我們最近在Mistral的新Mixtral模型中看到的那樣。那么，即使Mistral能夠獲得所需的數(shù)十億美元來構(gòu)建一種新模式，從而超越OpenAI——它真的會(huì)選擇轉(zhuǎn)過身來免費(fèi)開源這種模式嗎？

我們隱隱懷疑，隨著Mistral這樣的公司投入越來越多的資金來構(gòu)建更強(qiáng)大的人工智能模型，他們最終可能會(huì)放松對(duì)開源的態(tài)度，將最先進(jìn)的模型保留為專有，以便收費(fèi)。

要明確的是：這并不是在反對(duì)開源人工智能的優(yōu)點(diǎn)。這并不是說開源人工智能在未來的人工智能世界中將不再重要。恰恰相反，我們預(yù)計(jì)開源模型將在未來幾年人工智能的普及中發(fā)揮關(guān)鍵作用。但是：我們預(yù)測，最先進(jìn)的人工智能系統(tǒng)，那些能夠推動(dòng)人工智能發(fā)展的前沿系統(tǒng)，將繼續(xù)是專有的。

05

多家財(cái)富500強(qiáng)企業(yè)將設(shè)立一個(gè)新的高管職位：首席人工智能官

人工智能已成為今年財(cái)富500強(qiáng)企業(yè)的首要任務(wù)，各行各業(yè)的董事會(huì)和管理團(tuán)隊(duì)都在爭先恐后地研究這項(xiàng)強(qiáng)大的新技術(shù)對(duì)企業(yè)意味著什么。

我們預(yù)計(jì)，明年大型企業(yè)將更普遍地采取一種策略：任命一位“首席人工智能官”來領(lǐng)導(dǎo)企業(yè)的人工智能計(jì)劃。

在十年前云計(jì)算興起的時(shí)候，我們也看到了類似的趨勢，許多企業(yè)都聘請(qǐng)了“首席云計(jì)算官”來幫助他們應(yīng)對(duì)云計(jì)算的戰(zhàn)略影響。

這一趨勢將在企業(yè)界獲得更多動(dòng)力，因?yàn)檎块T已經(jīng)出現(xiàn)了并行趨勢。拜登總統(tǒng)最近發(fā)布的人工智能行政命令要求每個(gè)聯(lián)邦政府機(jī)構(gòu)任命一名首席人工智能官，這意味著未來幾個(gè)月美國政府將新聘400多名首席人工智能官。

任命首席人工智能官將成為公司對(duì)外表明其對(duì)人工智能態(tài)度的一種流行方式。至于這些職位能否長期發(fā)揮價(jià)值，則是另一個(gè)問題。（如今還有多少首席云計(jì)算官？）

06

transformer架構(gòu)的替代方案將得到有意義的采用

transformer架構(gòu)是谷歌在2017年發(fā)表的一篇開創(chuàng)性論文中提出的，是當(dāng)今人工智能技術(shù)的主流范式。現(xiàn)存的每個(gè)主要生成式人工智能模型和產(chǎn)品-ChatGPT、Midjourney、GitHub Copilot等等，都是使用transformer構(gòu)建的。

但是，沒有哪種技術(shù)能永遠(yuǎn)占據(jù)主導(dǎo)地位。

在人工智能研究界的邊緣，有幾個(gè)團(tuán)體一直在努力開發(fā)新型的下一代人工智能架構(gòu)，這些架構(gòu)在不同方面都優(yōu)于transformer。

克里斯·雷（Chris Ré）在斯坦福大學(xué)的實(shí)驗(yàn)室就是這些努力的一個(gè)關(guān)鍵樞紐。雷和他的學(xué)生們的工作中心的主題是建立一種新的模型架構(gòu)，這種架構(gòu)可隨序列長度以次二次方的方式擴(kuò)展（而不是像transformer那樣以四次方的方式擴(kuò)展）。次二次方擴(kuò)展將使人工智能模型：（1）計(jì)算密集度更低；（2）與變換器相比，能更好地處理長序列。近年來，Ré實(shí)驗(yàn)室推出的著名亞二次方模型架構(gòu)包括S4、Monarch Mixer和Hyena。

最新的次二次元架構(gòu)，或許也是最有前途的架構(gòu)——是Mamba。Mamba由雷的兩位門生于上個(gè)月發(fā)表，在人工智能研究界引起了巨大反響，一些評(píng)論家將其譽(yù)為“transformer的終結(jié)者”。

其他試圖構(gòu)建transformer架構(gòu)替代方案的努力還包括麻省理工學(xué)院開發(fā)的液態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及由transformer聯(lián)合發(fā)明人之一領(lǐng)導(dǎo)的新創(chuàng)公司Sakana AI。

明年，我們預(yù)測這些挑戰(zhàn)者架構(gòu)中的一個(gè)或多個(gè)將取得突破并贏得真正的采用，從單純的研究新穎性過渡到用于生產(chǎn)的可靠替代人工智能方法。

需要明確的是，我們預(yù)計(jì)transformer不會(huì)在2024年消失。它們是一種根深蒂固的技術(shù)，世界上最重要的人工智能系統(tǒng)都是基于這種技術(shù)。但我們預(yù)測，在2024年，transformer的尖端替代品將成為現(xiàn)實(shí)世界人工智能用例的可行選擇。

07

云服務(wù)提供商對(duì)人工智能初創(chuàng)公司的戰(zhàn)略投資，以及相關(guān)的會(huì)計(jì)影響，將受到監(jiān)管機(jī)構(gòu)的挑戰(zhàn)

今年以來，大型科技公司的投資資金如潮水般涌向人工智能初創(chuàng)企業(yè)。

今年1月，微軟向OpenAI投資了100億美元，6月又領(lǐng)投了Inflection的13億美元融資。今年秋天，亞馬遜宣布將向Anthropic投資40億美元。幾周后，Alphabet也不甘示弱，宣布將向Anthropic投資20億美元。與此同時(shí)，英偉達(dá)（Nvidia）可能是今年全球最多產(chǎn)的人工智能投資者，它向數(shù)十家使用其GPU的人工智能初創(chuàng)公司投入資金，其中包括Cohere、Inflection、Hugging Face、Mistral、CoreWeave、Inceptive、AI21 Labs和Imbue。

不難看出，進(jìn)行這些投資的動(dòng)機(jī)至少部分是為了確保這些高增長的人工智能初創(chuàng)公司成為其長期計(jì)算客戶。

這類投資可能會(huì)牽涉到會(huì)計(jì)規(guī)則中的一個(gè)重要灰色地帶。這聽起來可能是一個(gè)深?yuàn)W的話題，但它將對(duì)未來人工智能領(lǐng)域的競爭格局產(chǎn)生巨大影響。

假設(shè)一家云計(jì)算供應(yīng)商向一家人工智能初創(chuàng)企業(yè)投資1億美元，并保證這家初創(chuàng)企業(yè)會(huì)將這1億美元用于購買云計(jì)算供應(yīng)商的服務(wù)。從概念上講，這對(duì)云廠商來說并不是真正的正常收入；實(shí)際上，廠商是在利用投資將自己資產(chǎn)負(fù)債表上的現(xiàn)金人為地轉(zhuǎn)化為收入。

這類交易通常被稱為“round-tripping”（因?yàn)橘Y金出去后又馬上回來），今年引起了風(fēng)險(xiǎn)投資人比爾-格利（Bill Gurley）等硅谷領(lǐng)袖的關(guān)注。

細(xì)節(jié)決定成敗。并非上述所有交易都是真正的“往返”。例如，投資是否明確要求初創(chuàng)企業(yè)將資金用于投資方的產(chǎn)品，或者只是鼓勵(lì)兩家公司開展廣泛的戰(zhàn)略合作，這一點(diǎn)很重要。微軟與OpenAI、亞馬遜與Anthropic之間的合同并未公開，因此我們無法確定它們的結(jié)構(gòu)。

但至少在某些情況下，云計(jì)算提供商很可能通過這些投資獲得了本不該獲得的收入。

到目前為止，這些交易幾乎沒有受到任何監(jiān)管審查。這種情況將在2024年發(fā)生變化。預(yù)計(jì)明年美國證券交易委員會(huì)將對(duì)人工智能投資中的迂回交易進(jìn)行更嚴(yán)厲的審查——預(yù)計(jì)此類交易的數(shù)量和規(guī)模將因此大幅下降。

鑒于云提供商是迄今為止推動(dòng)人工智能熱潮的最大資金來源之一，這可能會(huì)對(duì)2024年的整體人工智能籌資環(huán)境產(chǎn)生重大影響。

08

微軟與OpenAI的關(guān)系將開始出現(xiàn)裂痕

微軟和OpenAI關(guān)系密切。迄今為止，微軟已向OpenAI投入超過100億美元。OpenAI的模型為必應(yīng)、GitHub Copilot和Office 365 Copilot等微軟關(guān)鍵產(chǎn)品提供了支持。上個(gè)月，當(dāng)OpenAI首席執(zhí)行官Sam Altman意外被董事會(huì)解雇時(shí)，微軟首席執(zhí)行官Satya Nadella為他的復(fù)職發(fā)揮了重要作用。

然而，微軟和OpenAI是不同的組織，對(duì)人工智能的未來有著不同的雄心壯志和長遠(yuǎn)愿景。迄今為止，這一聯(lián)盟對(duì)兩個(gè)組織都很有利，但這只是權(quán)宜之計(jì)。這兩個(gè)組織遠(yuǎn)非完全一致。

明年，我們預(yù)測這兩大巨頭之間的合作關(guān)系將開始出現(xiàn)裂痕。事實(shí)上，未來摩擦的蛛絲馬跡已經(jīng)開始浮出水面。

隨著OpenAI積極拓展企業(yè)業(yè)務(wù)，它將發(fā)現(xiàn)自己越來越經(jīng)常地與微軟直接爭奪客戶。就微軟而言，除了將OpenAI作為頂級(jí)人工智能模型的供應(yīng)商外，它還有很多理由進(jìn)行多元化發(fā)展。例如，微軟最近宣布與OpenAI的競爭對(duì)手Cohere達(dá)成合作協(xié)議。面對(duì)大規(guī)模運(yùn)行OpenAI模型的高昂成本，微軟還在Phi-2等小型語言模型上投入了內(nèi)部人工智能研究。

從大的方面看，隨著人工智能變得越來越強(qiáng)大，有關(guān)人工智能安全、風(fēng)險(xiǎn)、監(jiān)管和公共責(zé)任的重要問題將成為焦點(diǎn)。利害關(guān)系將非常重大。鑒于兩家公司不同的文化、價(jià)值觀和歷史，似乎不可避免地會(huì)在處理這些問題的理念和方法上產(chǎn)生分歧。

微軟市值2.7萬億美元，是全球第二大公司。然而OpenAI及其魅力四射的領(lǐng)導(dǎo)者Sam Altman的野心可能更加深遠(yuǎn)。如今，這兩家公司彼此合作無間。但不要指望這會(huì)永遠(yuǎn)持續(xù)下去。

09

2023年從加密貨幣轉(zhuǎn)向人工智能的一些炒作和從眾心理行為，將在2024年重新轉(zhuǎn)向加密貨幣

現(xiàn)在很難想象風(fēng)險(xiǎn)投資家和技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者會(huì)對(duì)人工智能以外的東西感到興奮。但是，一年是很長的時(shí)間，風(fēng)險(xiǎn)投資人的“信念”會(huì)轉(zhuǎn)變得非常快。

加密貨幣是一個(gè)周期性行業(yè)?，F(xiàn)在它已經(jīng)過時(shí)了，但別誤會(huì)，另一輪大牛市將會(huì)到來——就像2021年、2017年和2013年一樣。如果你還沒有注意到，比特幣的價(jià)格在今年年初低于17000美元后，在過去幾個(gè)月里大幅上漲，從9月份的25000美元漲到了現(xiàn)在的40000多美元。比特幣的大漲可能正在醞釀之中，如果真的如此，大量的加密貨幣活動(dòng)和炒作將隨之而來。

如今將自己定位為“全情投入”人工智能的許多知名風(fēng)險(xiǎn)投資家、企業(yè)家和技術(shù)專家，在2021-2022年的牛市期間都對(duì)加密貨幣情有獨(dú)鐘。如果明年加密資產(chǎn)價(jià)格真的飆升回來，預(yù)計(jì)他們中的一些人也會(huì)追隨這一方向的熱度，就像他們今年追隨人工智能的熱度一樣。

坦率地說，如果明年能看到一些過度的人工智能炒作轉(zhuǎn)向其他領(lǐng)域，那將是一個(gè)值得歡迎的發(fā)展。

10

至少有一家美國法院將裁定在互聯(lián)網(wǎng)上訓(xùn)練的生成式人工智能模型構(gòu)成侵犯版權(quán)，這一問題將開始上升至美國最高法院

目前，整個(gè)生成式人工智能領(lǐng)域都面臨著一個(gè)被忽視的重大法律風(fēng)險(xiǎn)：世界領(lǐng)先的生成式人工智能模型是在大量受版權(quán)保護(hù)的內(nèi)容上訓(xùn)練出來的，這一事實(shí)可能會(huì)引發(fā)巨大的法律責(zé)任，并改變?cè)撔袠I(yè)的經(jīng)濟(jì)狀況。

無論是GPT-4還是Claude 2中的詩歌，DALL-E 3或Midjourney中的圖像，還是Pika或Runway中的視頻，生成式人工智能模型都能產(chǎn)生令人嘆為觀止的復(fù)雜輸出，因?yàn)樗鼈円呀?jīng)在世界上的大部分?jǐn)?shù)字?jǐn)?shù)據(jù)上接受過訓(xùn)練。在大多數(shù)情況下，人工智能公司從互聯(lián)網(wǎng)上免費(fèi)獲取這些數(shù)據(jù)，并隨意用于開發(fā)它們的模型。

但是，最初真正創(chuàng)造了這些知識(shí)產(chǎn)權(quán)的數(shù)百萬人——寫書、寫詩、拍照、畫畫、拍視頻的人類，對(duì)人工智能從業(yè)者是否和如何使用這些數(shù)據(jù)有發(fā)言權(quán)嗎？他們是否有權(quán)分享人工智能模型所創(chuàng)造的部分價(jià)值？

這些問題的答案將取決于法院對(duì)“合理使用”這一關(guān)鍵法律概念的解釋。合理使用是一項(xiàng)成熟的法律理論，已經(jīng)存在了幾個(gè)世紀(jì)。但將其應(yīng)用于新生的生成式人工智能領(lǐng)域，會(huì)產(chǎn)生復(fù)雜的新理論問題，卻沒有明確的答案。

“斯坦福大學(xué)研究員彼得·亨德森（Peter Henderson）說：“機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的人們并不一定了解合理使用的細(xì)微差別，同時(shí)，法院已經(jīng)裁定，現(xiàn)實(shí)世界中某些備受矚目的例子不屬于受保護(hù)的合理使用，但這些例子看起來就像是人工智能正在推出的東西。”這方面的訴訟結(jié)果如何，還存在不確定性。”

這些問題將如何解決？通過個(gè)案和法院裁決。

將合理使用原則應(yīng)用于生成式人工智能將是一項(xiàng)復(fù)雜的工作，需要?jiǎng)?chuàng)造性思維和主觀判斷。問題的雙方都會(huì)有可信的論據(jù)和站得住腳的結(jié)論。

因此，如果明年至少有一家美國法院裁定，像GPT-4和Midjourney這樣的生成式人工智能模型確實(shí)侵犯了版權(quán)，并且建立這些模型的公司要對(duì)訓(xùn)練這些模型的知識(shí)產(chǎn)權(quán)的所有者負(fù)責(zé)，請(qǐng)不要感到驚訝。

這并不能解決問題。其他司法管轄區(qū)的其他美國法院面對(duì)不同的事實(shí)模式，很可能會(huì)得出相反的結(jié)論：生成式人工智能模型受到合理使用原則的保護(hù)。

這個(gè)問題會(huì)一直發(fā)展到美國最高法院，最終由最高法院給出一個(gè)結(jié)論性的法律解決方案。（通往美國最高法院的道路漫長而曲折；不要指望最高法院明年會(huì)就此問題做出裁決）。