馬斯克四處「宣戰」的愛好由來已久。

而這次挑戰對象是前合作對象，OpenAI CEO兼聯合創始人奧特曼（Sam Altman）以及整個Open AI公司。

他用46頁的訴訟文件控訴，OpenAI違背了創立時非盈利的初衷，自己是怎么被OpenAI欺騙，要求賠錢、恢復開源。

除了兩人愛恨情仇和Openai公司的幕后故事的八卦，這一戰從某種程度揭露了開發人工智能系統的根本。

本文作者是孫遠釗教授，他在美國工作和生活多年，對于當地的法律和文化相當了解。

而針對這一場看似抓馬的訴訟，他解讀出了一些全新的角度。

從起訴書中的信息，到近期雙方的動態等，馬斯克的「目的」和OpenAI的反攻策略，還討論了這場訴訟引發的爭論，十分深刻精彩。

全文6727字，相信讀完之后，你絕對此事及人工智能有新的看法和啟發。

本文作者

孫遠釗

國際知名法律學者

一場耗時耗錢的訴訟

今年的潤月潤日，一向話題不斷的埃隆?馬斯克（Elon Musk）突然對目前人工智能系統的指標性企業OpenAI和其共同創始人之一、現任的首席行政官薩姆?奧特曼（Sam Altman）以及微軟公司等發難。

向加利福尼亞州舊金山郡地區法院（Superior Court of California for the County of San Francisco）起訴奧特曼及OpenAI違約背信，尤其是背離了當初企業成立的宗旨和投資人彼此之間的約定。

這樁官司不但延續了社會各界，對于人工智能發展的興趣和關注，也再次激起了關于其中的一個核心爭論：人工智能系統的研發是否應該“開源”？

在美國進行一場像這樣的民事訴訟，必然所費不貲（尤其是律師費）。

即使如馬斯克已位列全美首富之林者，對這場注定會是一筆龐大的開支恐怕也不會毫不在惜。

也就是說，固然有不少人把這場訴訟看作一出硅谷的花邊鬧劇，或一些富豪彼此之間“茶壺里的風暴”。

但從這份起訴書和被告初步的回應，還是可以讓人一窺背后寓含的錯綜復雜關系，讓人們更了解OpenAI這家企業當初成立與發展的種種幕后故事。

尤其是稍披露了馬斯克究竟想從中獲取什么（先假定他還不至于只是為了訴訟而訴訟，就為了出一口悶氣），并由此牽扯出了一些涉及開發人工智能系統的根本性爭議。

原告耐人尋味的主張

起訴書的本身，已至少透露出了幾個頗為耐人尋味之處。

首先是馬斯克做為原告的訴訟資格（或當事人適格）以及他和OpenAI之間的法律關系究竟為何？

從他的指控可以明確看到，OpenAI從一開始的組織框架設計是一個“非營利組織”，這就表明了其中沒有任何的股東、股份可言，與一般以營利為目的的公司企業截然不同。

也就是說，固然他是OpenAI初始的共同創立者之一，也提供了相當的財務資助，在法律上這就是個典型的“贈與”關系，如同向任何的一個基金會或慈善機構的捐贈一般；

同所有的其他基金提供者一樣，馬斯克并不是“股東”，OpenAI對他和其他的創始人也沒有任何的反饋義務（這就是與營利事業最大的不同之處，完全不存在股權、股利、分紅等概念）。

所以馬斯克唯一能主張的，是其當初的捐贈是“附條件的贈與”，由于OpenAI未能滿足該條件，所以應該連本帶利返還馬斯克的捐贈。

由此產生的下一個問題是，假定當初的確是“附條件的贈與”，那么究竟是什么條件呢？

據起訴書（第6頁第24段）和相關的附件（奧特曼于2015年寫的電子郵件）顯示，馬斯克與兩名共同被告達成的創始協議，把OpenAI的任務定為要開發出一套可造福全人類的通用人工智能系統。

（artificial general intelligence，簡稱AGI；歐盟議會甫行通過的《人工智能法》（AI Act）草案則是稱為“通用目的人工智能”（general purpose artificial intelligence，簡稱GPAI）①）

至于要如何定義“通用人工智能”，包括其中應具備如何的構成要件，至少在美國，目前還沒有固定和統一的看法。

最多還只是一個相當模糊、主要被業內人士使用的概念或名稱。

基本上是指接近于人類具有觸類旁通，舉一反三的能力，不再局限于系統開發時所設定的目標，可兼跨多個乃至無數的領域，且在每個領域都能夠超越人類。②

按照起訴書當中所主張的協議內容和舉證，一旦達到這個階段，OpenAI的系統就必須開放、開源，與社會共享。

對此，起訴書已然默認（也是一般咸認），OpenAI于2022年11月底推出的ChatGPT系統，無論如何都還沒有達到“通用人工智能”的程度或水平。

因為其運算還經常會出錯，或產生業內人士所謂的“系統幻覺”（system hallucination），給出一些荒腔走板的答覆，對于醫療案例給出誤判甚至自行捏造根本不存在的“事實”。

至于OpenAI開發的系統是不是達到了通用人工智能的目標，則是要交由該機構的理事會來認定。

由于OpenAI在2023年11月發生了內訌，奧特曼先是遭到了當時的理事會解雇，但五天后又“班師回朝”，重掌大局，反而原本反對他的理事都幾乎被撤換殆盡；

另一方面，微軟公司在表面上也取得了一席在該理事會不具投票權的“觀察員”資格。

不過，作為OpenAI最大的投資者，微軟對于OpenAI整個運營決策的實際影響力自然可想而知。

特別值得注意的是，由于對非營利組織的合規要求，以及OpenAI在成立章程中的自我規制，OpenAI后來在與微軟公司訂立許可協議時設下了兩個重大的限制。

一是許可范圍只以達到通用人工智能階段之前的技術為限，一旦OpenAI理事會認為其本身的技術發展已經達標，就必須全面開放、共享其技術。

也就意味著，微軟從那時起，便無法繼續成為GPT系統的獨占被許可方；

二是微軟公司所能獲得的利潤，不能超越其投資總額的100倍，凡是超過此一上限的收益，都必須全數反饋給OpenAI這個非營利組織的基金從事公益用途。

另外還有兩個不容忽視的客觀因素：開發人工智能系統的燒錢率與高風險。

在燒錢率方面，據《華爾街日報》的調查報道，微軟于2023年年初把ChatGPT融入其GitHub平臺，成為名叫“副駕駛”（Copilot）的人工智能助手后，平均每個月從其使用者要凈賠超過20美元，對于一些專業和經常的使用者，其虧損甚至達到每個月80美元以上。

雖然表面這個系統上大獲成功，但使用的人愈多，其基礎設施的成本就會愈高，造成的虧損額度也就愈大（類似高鐵運營）④。

據統計，截至2024年2月的固定付費訂戶已突破130萬人，這還不包括不付費的臨時散戶，這樣加乘下來整個系統的燒錢率便非常驚人，猶如一個無底洞。

所以表面上微軟公司決定對OpenAI投入1,000億美元貌似空前的天價，實際上如果沒有找到能真正獲利的運營模式，很可能在數年之內便會把這筆巨款“焚燒殆盡”。

在高風險方面，OpenAI目前已經在全球各地面臨了各式各樣的訴訟。從侵害他人的著作權到名譽毀謗到幫助欺詐等等不一而足。

每個訴訟的背后都寓含高額的訴訟費用與損害賠償，甚至還可能因為法院的禁令導致延宕后續的創新發展。

這些都意味著人工智能系統的開發是個門檻極高的領域，很容易形成少數寡占與欠缺適當競爭制衡的局面。這顯然對社會的創新也未必是正面的發展。

在這樣的背景下，不難看到無論是微軟公司或OpenAI的理事會，不但都不會有任何的意愿去結束雙方的合作關系，而且很可能只會綁定得更為緊密，未來更加難以“脫鉤”。

所以馬斯克起訴的主要用意，就是希望法院直接介入，代替OpenAI的理事會宣示（或判決）其GPT-4以及后續，尤其是該公司正在秘密開發，代號為Q*的系統已經達到了通用人工智能的境地。

正是基于這些考量，他在起訴書當中所主張的被告違約行為，都是限于2023年直到當前。

但這里產生了一個矛盾：由于馬斯克在2018年就離開了OpenAI，并且根據他的表述，從2020年9月14日之后，也沒有再對OpenAI提供任何資助，那么他又如何來主張對方違約并返還金額呢？

這也可能成為OpenAI方面未來的主要抗辯事項之一，有待后續的訴訟程序來厘清。

馬斯克的盤算似乎是，最理想的狀況是他的核心主張獲得法院支持，亦即法院愿宣判，被告方的GPT-4與后續開發的系統等，實際上已達到了通用人工智能的位階（或境界）。

那么微軟就要立馬失去獨占被許可方的資格，OpenAI的相關系統也必須完全“開源”，那么以造福全人類之名，他（馬斯克）自己就可從中獲得極大的實益，至少可以撿現成、搭便車，大幅降減自行開發人工智能的各種耗費。

反之，即使在最壞的情況遭到敗訴，透過普通法（common law）的對抗式訴訟（adversarial litigation）制度，尤其是其中的發現程序（discovery proceeding，也稱為“證據開示”），至少有很大的機會可以挖掘到OpenAI的關鍵技術信息和其他的商業秘密，因為唯有如此才可能判定是否達到了通用人工智能的地步。

被告的初步抗辯

從OpenAI透過奧特曼本人等，在其官網博客對案件的回應之后，向法院提出的聲請（motion）文件可以看到，被告方的主要抗辯策略是準備斧底抽薪，直接挑戰原告馬斯克所主張的基本事實。

例如，完全否定他們與馬斯克之間存在任何的“創始協議”或其他約定；馬斯克違反了自己準備資助OpenAI公司10億美元的承諾；

最終一共只投入了4500萬美元（原承諾金額的4.5%）；他幾乎從一開始便認為OpenAI必須改采用營利事業的運營方式，否則是將無法募集到足夠的資金；

以及馬斯克在OpenAI早先籌資遇到瓶頸陷入低潮時，曾力促應該改由他本人出任首席執行官，并將OpenAI納入到特斯拉汽車的體系之中，結果在遭到否決后就決定拂袖而去等等。

OpenAI因此指稱，原告起訴書當中所列舉的，有部分是斷章取義，另有部分則是自我羅織。

此外還可看到，OpenAI非常清楚馬斯克提起這宗訴訟的打算，因此在還未提出正式的答辯書前，率先請求法院依據《加利福尼亞州法院規則》（即該州的訴訟規則），將全案歸列為“復雜案件”（complex case）⑤。

如果法院同意，就意味著可對整個訴訟過程，給予相當嚴格的限制和監管（在發現程序的階段，法院一般是幾乎完全不涉入，因此這種對抗式訴訟也被稱為“當事人進行主義”）。

尤其可以限縮發現程序的范圍與具體內涵，基本上顯然是希望能盡可能的讓馬斯克方面根本不要接觸到GPT、Dall-E、Sora甚至Q*等幾個主要人工智能系統的程序代碼。

以及各種如何讓其系統從事“深度學習”的配套，或退而求其次，最多只能讓對方的律師檢視（因為涉及商業秘密），也就是在不同的程度與環節上設置各種“止損點”。

例如，即使對方能夠接觸到某些特定的數據與信息，也依然可以盡量透過各種訴訟工具或手段（例如請求法院對特定的事項裁定構成技術秘密并發布暫時限制令（temporary restraining order，簡稱TRO）等），來拖延發現程序的進程。

即使能把訴訟的時程延長至少半年或一年以上的時間，以人工智能技術的開發而言，又經過了好幾個“世代”。

這就讓馬斯克方面，縱使最終能獲取到他們全部或部分的程序代碼，卻只會依然緩不濟急，繼續處于被動追趕、難以競爭的處境，這也同樣適用于其他的競爭對手。

由訴訟引發的AI爭論

馬斯克在2023年3月成立了一家以營利為目的，專注于人工智能開發，名為xAI的公司。

這與他一直對外主張人工智能應以公益為導向（包括這個訴訟）的主張明顯矛盾，而且進場從事競爭的時機也已晚了不少步。

把他組建成立xAI和起訴OpenAI擱在一起尤其顯得格外諷刺。

為了消彌外界的批評，也同時加大對OpenAI的壓力，馬斯克于舊金山當地時間2024年3月11日下午，透過其X平臺（原Twitter）突然宣布將在該周之內把xAI的人工智能系統Grok改為開源。

不過，他并未進一步說明將對哪些部分亦或全面性的開源。

“Grok”原為羅伯特?海連恩（Robert A. Heinlein）在1961年的科幻小說《異鄉異客》（Stranger in A Strange Land）中創造的一個新詞匯。

在書中，“Grok”是一個火星的術語，沒有直接的地球翻譯，作者也沒有進一步說明。由于該書不但成為暢銷小說，這個字也經常被計算機系統的程序設計師引用。

于是韋氏字典后來將其簡單定義為一個及物動詞，意思是“深刻與直觀上的理解”（to understand profoundly and intuitively）。

https://www.merriam-webster.com/dictionary/grok。不過在語境上這個字有更為細致、復雜的含義，包括觀察者也成為被觀察的對象，并讓兩者之間的認知和了解徹底融合為一。馬斯克借用了這個字并轉化為名詞作為XAI人工智能系統的名稱。

他之所以做此宣布，或與OpenAI聯合SalesForce等企業和個人于3月4日共同簽署的一份公開信有關。

其中最關鍵的訴求，是強調對人工智能福祉的最大化和降減其風險是“我們的共同責任” ⑥。

不過這封信并沒有提到是否要“開源”，也有批評認為這其實是想分散自身責任，讓社會大眾來共同承擔風險的公關手法。

無論如何，從起訴迄今才短短兩周，卻已在人工智能領域再次引爆了整個系統的原始代碼是否應該采取“開源”的爭論。

雖然這個爭議原本就存在，但一直局限在幕后和業內，屬于學理上的探討。

然而當美國總統拜登于2023年10月30日簽署了名為《對人工智能安全、穩當與可信的開發及使用》的第14110號行政命令時，揭露的宗旨是要促進一個“公平、開放和具有競爭力的人工智能及相關技術的經濟領域與市集”（fair, open, and competitive ecosystem and marketplace for AI and related technologies），就讓整個爭論完全浮上了臺面⑦。

既然一方面強調必須確保公平、開放，另一方面又必須顧慮可靠、安全，甚至還涉及到國家安全層面的種種考慮，這就注定了人工智能技術的持續發展（踩油門）與各種相關的“護欄”設置以及倫理、管理等問題（踩剎車）既是彼此沖突，又必須相互協作；

其中的拿捏、平衡勢將成為艱鉅的挑戰，而且是全球性的共通問題。

這個兩難之局從啟始階段便已顯現。

如果采取“開源”，有可能從一開始便如同讓江河之水四處漫溢，容易遭人濫用，之后再發生任何問題都將難以管控；

如不采取“開源”，鑒于其中的成本太高，很可能如網絡平臺的發展歷程，只會再次成為少數超大型廠家的寡占局面。

反而扼殺了競爭與創新，也因彼此各自為政，信息不公開，一旦出現安全問題，往往都是規模巨大，難以收拾。

一個與此相關的發展是，斯坦福大學從事的一項實證調研顯示，美國人工智能的研發在2014年時主要的突破幾乎全都發生在高校的研究機構。

但到了2022年，高科技企業開發出了32個顯著的機器學習大模型，高校則只開發出了3個⑧。

這個形勢的變化微妙，重塑了整個人工智能領域的發展，在利益的趨引下讓絕大部分的研發都朝著商業化的方向奔去，甚至更融入到一些在背后投資的大型企業的既有體系和文化之內，這也直接影響到他們發表研究成果或論文時的客觀性。

除非對高校和獨立研究的經費能夠夯實，這個趨勢與導致的鴻溝恐將愈形擴大。

換句話說，未來整個社會對個別私人企業開發出來的系統從事具有深度和公信的檢測、制約能力恐將會愈來愈弱，“開源”與否終將成為一個空想。

一些結論

馬克斯想透過這場公關戰和訴訟戰讓自己站上一個制高點，多少會獲得OpenAI的技術信息。 相較之下，再貴的訴訟費用，比起開發人工智能的成本簡直是九牛一毛。

OpenAI方則想釜底抽薪，最理想的狀況是希望法院從程序上，就認為原告根本沒有訴訟資格，或是根本沒有受到任何實質性的損失（害），直接把案子給撤了（用英語的說法是“扔到窗外去”）。

于是自然也根本不用進入發現程序，也就完全不必透露絲毫的“家底”，讓整個系統的操作模式繼續保持在“黑箱”狀態；

即使不如理想，法院還是讓案子進入到實質審查的階段，則不妨正好借此撇清同馬斯克的關系，把他當年的林林總總悉數公開，擊垮其人設；

如能獲得對自己有利的判決，還可順勢鞏固自己的市場領導地位，即使判決不利，也是多年之后，技術又已向前發展了不知多遠，影響依然相對有限。

至于法院，沒有人能預期法官將會如何宣判。

不過經驗顯示，法院一般沒有興趣摻和到這種泥沼當中，尤其要對一個定義尚且不明的“通用人工智能”做出判決。

稍一不慎便會落下不當干預市場和角色扮演出格的罵名，當然不能排除或有可能會碰到比較喜歡沽名釣譽的法官（尤其在州法院的層面）不計代價，只想借此出個鋒頭。

至于整個人工智能的研發是否會因此受到影響還難以預料。 但至少本案已經引起了社會上的廣泛關注，尤其認識到當前正面臨到開源與安全之間要如何平衡，以及私人企業與公益、獨立研發的失衡等極度困難的挑戰，看看能否早些未雨綢繆，則未嘗不是一件好事。

本文截稿后，馬斯克遵守承諾（實際上晚了一天，沒有在該周內），已于舊金山當地時間2024年3月17日把其xAI公司的人工智能系統Grok解碼公開。

雖然此舉主要是為了彌平外界原先對其起訴動機，與自身行為相互矛盾的批評所為（或不得不為）。

但在策略上也可反守為攻，勢將對OpenAI造成巨大的壓力。后續的發展將會如何，就只能透過時間給出答案了。

①European Parliament, Committee on the Internal Market and Consumer Protection and Committee on Civil Liberties, Justice and Home Affairs, Draft Compromise Amendments on the Draft Report, Proposal for a regulation of the European Parliament and of the Council on harmonised rules on Artificial Intelligence (Artificial Intelligence Act) and amending certain Union Legislative Acts, article 28 1.(ba), COM(2021)0206 – C9 0146/2021 – 2021/0106(COD)(16 May 2023).

②相對而言，歐盟《人工智能法》（草案）的妥協版本擬定義為“通用目的人工智能是指一個能在其原始目的與特定設計以外從事或適應于廣泛應用的人工智能系統。”（原文為：“‘general purpose AI system’ means an AI system that can be used in and adapted to a wide range of applications for which it was not intentionally and specifically designed”）。同上注，article 3 (1d)。

③例如，一個由加州大學柏克利分校和斯坦福大學研究人員共同組建的研究項目顯示，隨著時間的推進與相關模式的不斷修正，ChatGPT的錯誤率反而不斷增加。

參見Lingjiao Chen, Matei Zaharia, and James Zou, How Is ChatGPT’s Behavior Changing over Time?, arXiv:2307.09009v3 [cs.CL] (31 October 2023), available at https://arxiv.org/pdf/2307.09009.pdf ；

另參見Andrew Paul, ChatGPT’s Accuracy Has Gotten Worse, Study Shows, Popular Science, July 19, 2023, available at https://www.popsci.com/technology/chatgpt-human-inaccurate/

另一項研究則顯示，ChatGPT在小兒科的診斷方面誤判率竟然超過了80%。參見Joseph Choi, ChatGPT Incorrectly Diagnosed More Than 8 in 10 Pediatric Case Studies, Research Finds, The Hill, March 1, 2024, available at https://thehill.com/policy/healthcare/4387138-chatgpt-incorrectly-diagnosed-more-than-8-in-10-pediatric-case-studies-research-finds/

④Tom Dotan, Big Tech Struggles to Turn AI Hype Into Profits, Wall Street Journal, October 9, 2023, available at https://www.wsj.com/tech/ai/ais-costly-buildup-could-make-early-products-a-hard-sell-bdd29b9f。

⑤ California Rules of Court, Rules 3.400 (Definition), 3.401 (Complex case designation), available at https://www.courts.ca.gov/documents/title_3.pdf (“A ‘complex case’ is an action that requires exceptional judicial management to avoid placing unnecessary burdens on the court or the litigants and to expedite the case, keep costs reasonable, and promote effective decision making by the court, the parties, and counsel.”).

?⑥ 這封公 開信是 由風險投資者（天使基金 ）SV Angel出面發起，在其上簽署的除了OpenAI、

SalesForce，還包括了谷歌、Meta、微軟、Y Combinator、ElevenLabs、Grit等等多個與人工 智能開發有關的企業和個人。參見SV Angel, Build AI for a Better Future, available at https://openletter.svangel.com/ （這句話的原文為：“It is our collective responsibility to make choices that maximize AI’s benefits and mitigate the risks, for today and for future generations.”）

⑦? Executive Order 14110 of October 30, 2023, Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence , 88 Federal Register 75191 (November 1, 2023).

⑧ Stanford University Human-Centered Artificial Intelligence?, Artificial Intelligence Index Report 2023 (6th ed.), available at https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2023/04/HAI_AI-Index-Report_2023.pdf.

⑨ 例如，調研顯示，在Meta（原臉書Facebook）公司，人工智能研發人員的中位年薪在2020年是256,000美元，到2023年已攀升到了335,250美元。在20年前，與人工智能有關的博士生約21%是受雇到產業界；2023年則已高達70%，這也導致在2020年，在各種與人工智能有關的會議當中提出的所有論文當中，至少有40%包含企業界的共同作者，也就連帶讓這些論文的中立性與客觀性受到一定程度的質疑。參見Naomi Nix, Cat Zakrzewski and Gerrit De Vynck, Silicon Valley Is Pricing Academics Out of AI Research, Washington Post, March 10, 2024, available at https://www.washingtonpost.com/technology/2024/03/10/big-tech-companies-ai-research/ 。

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