评论：早在2023年10月，阿拉巴马大学的教授Yonathan A. Arbel就撰写了《生成性解释（Generative Interpretation）》的论文，该论文中提到生成性解释是一种新兴的合同解释方法，它利用大型语言模型（如ChatGPT等）来分析和理解合同文本，大语言模型通过在海量文本数据上进行训练，能够学会语言的复杂结构和使用方式，挖掘合同文本的普通含义，其所掌握的概念更体现一般人在日常生活中对合同术语的理解。而本次案件中，纽森法官正是基于该论文提出的生成性解释，综合运用大语言模型工具解读合同条款，用于进行辅导判案。这种判决实际上是具有借鉴意义的，AI工具并未成为法官，而只是成为了更好的辅助者。特别是，我们理解近期内在国内的很多案件中也可以通过该等方式进行解释，从而增加其中一方的说服力，至少对提出主张的一方是有益无害的。

2、最新「爱丽丝梦游仙境」测试曝出GPT、Claude等重大缺陷

近日，研究机构LAION的几位作者共同发表了一篇文章，以《爱丽丝梦游仙境》为启发设计了一系列简单的推理问题，揭示了LLM基准测试的盲区。在本次研究中，团队借鉴「爱丽丝梦游仙境」的童话故事，将提出的测试集简称为AIW：“爱丽丝有N个兄弟，她还有M个姐妹。爱丽丝的兄弟有多少个姐妹？”显然，这对大多数成年人来说并没有挑战性；甚至对于一定年龄以上的儿童来说，通过常识推理也不难解决。然而，当研究人员让GPT-3.5/4、Claude、Gemini、Llama、Mistral等模型回答时，得到的结果却非常离谱。只有OpenAI最新的GPT-4o勉强及格。对此团队认为，模型似乎是在“蒙”答案，几乎不考虑逻辑，只是对问题中提到的数字加减乘除后给出结果。这个研究揭示了即使是当今最先进的模型，也几乎不具有小学生的推理能力。对此，知名学者Yann LeCun也在第一时间转评道：“再次强调，推理能力和常识不应与存储和大致检索大量事实的能力混为一谈。”（来源：新智元）

评论：现今的大语言模型似乎“无所不能”，但它们只是在预设的场景或者预设问题下才表现优秀。正如LAION的论文指出，大型语言模型（LLM）在内容准确性方面存在的问题，尤其是它们在执行基本逻辑推理任务时存在显著不足。而这种推理能力的不足可能将影响对其广泛应用，也可能因为信息推理的不准确引发其他的事故或法律责任。如果想要从根本上改进大语言模型的推理能力，法律政策上只能提供一个操作框架，无论是美国《关于安全、可靠和可信的人工智能的行政命令》、新加坡《生成式人工智能治理框架》、欧盟《人工智能法案》或者国内的《生成式人工智能服务安全基本要求》，法律只要求开发者应进行模型测试、基准测试，但没有提供进一步的解决方案，更多的要从技术上入手：

（1）采取开放模型训练流程，包括数据集组成、训练源代码、训练后模型、标准化基准测试程序等，通过开放完整训练流程，开源社区可以更好地理解模型的性能并进行改进；

（2）设计新的基准测试，如AIW问题集，旨在探测特定类型的推理缺陷，突出模型的缺陷而非能力；

（3）设置多轮自我验证，使用定制的提示来启用AI多轮自我验证过程，以提高模型的准确性。

3、苹果AI划时代登场，马斯克主张将全公司禁用

2024年6月11日，苹果公司在年度全球开发者大会（WWDC24）上宣布了一项备受瞩目的合作计划，其应用程序和操作平台上将推出一系列人工智能功能，并与OpenAI公司合作，将ChatGPT技术引入苹果设备，用户将可以通过数字助理Siri访问OpenAI的ChatGPT聊天机器人。苹果公司声称，其构建的人工智能系统将保护用户隐私，通过结合使用设备处理和云计算来支持这些功能。这一举动不仅标志着苹果在人工智能领域迈出了一大步，也让全球苹果用户和投资者为之振奋。然而，特斯拉和SpaceX的创始人马斯克对此却表达了强烈的不满。在苹果宣布这一合作消息后，马斯克立即在社交平台X上连续发布多条帖子，表示这一软件整合存在“不可接受的安全风险”，并质疑苹果和OpenAI能否保护用户的隐私。他警告称，如果苹果将ChatGPT整合到其操作系统中，他将禁止苹果设备使用者进入他的公司。（来源：环球时报）

评论：AI手机的隐私安全问题是消费者最关注的问题之一。中国信通院发布的《手机人工智能技术与应用白皮书》载明，隐私问题是数据资源开发利用中的主要威胁之一，在人工智能应用中必然也存在隐私侵犯风险。从这个方面看，马斯克对苹果AI的该等质疑确实是有合理理由的。但实际上苹果AI的服务端是由多个层级构成：首先是其基础能力，通过苹果本地芯片计算，使其大模型可在本地终端运行提供服务；其次为私有云能力，如本地终端无法计算并生成时，苹果将在云端提供相应算力；最后是调用ChatGPT的能力，相关分析师指出对ChatGPT的调用发生的可能性将会非常低。而且在私有云计算中，苹果方面保证其符合无状态的计算（用户访问时个人数据不留痕迹）、安全和隐私可执行（技术保证）、运行时没有特权访问（不支持特权接口）、不可目标化（攻击者无法针对特定用户）以及透明可验证（研究人员能够验证安全和隐私保证）等特性，实际上延续了苹果对用户隐私的深刻承诺，对于普通消费者而言无需过分担心。但苹果公司推出的私有云计算是否可以成为AI领域对用户隐私的合规趋势，还需进一步进行观察。

4、360回应AI生图版权争议：图片系重绘，10 倍价格超出认知

近日，AI创作者DynamicWang指控360 AI新品发布会盗用其AI绘图模型生成的图片，并在发布会展示。360 副总裁梁志辉回应，承认可能存在疏忽和问题，但双方在购买模型和赔偿费用上存在分歧。梁志辉表示，愿意通过法律途径解决版权问题，并询问DynamicWang训练模型的图片版权问题。他认为，版权不开放将阻碍AIGC发展，新技术带来的问题需要在法庭上公开讨论。（来源：CSDN学习）

评论：AIGC时代给著作权法带来了三大核心问题：1、AI数据训练是否属于合理使用；2、大模型生成的内容，能否属于著作权法的作品；3、大模型生成内容构成侵权，服务提供者应承担何种法律责任。目前学界对于该等问题始终未达成有效共识，而同时行业实践中发生的纠纷反而越来越多。就360公司与创作者的争议事件来看，各方的焦点依然集中于创作者使用AI工具产生的内容是否构成作品，创作者是否对其训练产生的模型可以主张权利，是否取得了足够的授权。

关于作品方面，虽然北京互联网法院在“AI绘画第一案”中认可涉案AI绘画构成作品，但其仅反映了司法裁判倾向。本次事件的内容是否构成作品还要在个案中另行判断，考虑到目前学界的讨论非常激烈，法院在审理时可能会更加谨慎。而就主张权利的内容与360公司使用的内容构成实质性相似，在法庭中还需各方进一步举证判断，目前360公司承认进行了“重绘”，在著作权法上应认为属于改编行为，可能确实需要权利人授权。另就360公司在声明中提及的AI绘画模型的使用问题，我们理解相关模型是经过数据训练后形成的向量数据集，应视为Stable Diffusion软件的一个插件，它可能被认定为计算机软件。无论在训练过程中是否获得了相应图片权利人的授权，第三方都不应未经许可自行使用，否则依然可能构成侵权。360公司提出的授权质疑似乎不能让其使用行为免责。但毕竟我们不是当事人，无法掌握案件全貌，具体谁对谁错还需法院最终定夺，让我们拭目以待。