当被质疑使用了 YouTube、Instagram 等社交平台的数据来训练 OpenAI 的 Sora 应用程序时，米拉·穆拉特的“回击”显得无助且痛苦，“如果这些视频是公开可用……可能有些数据…….我不确定…..我对此没有信心……”

一直以来，OpenAI 在表述 Sora 是如何为大众服务时，清楚的定义为“通过分析大量视频并学习识别物体和运动的 AI 模型”。然后就会使用“很快”、“最终”、“未来”、“创造力”等又宽泛又乏味的的术语描述一切。这种看似激情昂扬、充满想象，但实际是含糊不清的描述也许是为了符合 OpenAI 的公关和法律要求。但作为 OpenAI 的首席技术官，这更像是民主党的政客在国会的发言。

米拉·穆拉特似乎生活在一个“可能性”的世界里，不仅仅没有技术性见解，更拒绝提供任何细节，在被问到 Sora 的 AI 生成式视频何时想公众开放时，她的回答永远是“很快”、“肯定会是今年”、“可能是几个月”。

米拉·穆拉特希望 Sora 成为“扩展创造力的工具”并希望“电影行业的人和全世界的创作者”都能参与其中，但他没有说明白 OpenAI 是如何开发、布局和训练，以及 Sora 在所谓的创作时，他在社会问题上的立场和态度是否收到人为的干扰。

以上不过是 OpenAI 华丽、空洞剧本的一小部分，在2022年，ChatGpt 刚推出一个月后，OpenAI 就将 ChatGpt 和 DALL-E 2等工具视为“创造力的延伸”，比如充满争议的 AI 论文，在米拉·穆拉特看来，ChatGpt 能增强 AI 与学生的互动，并“创造出有趣味的论文”，而这还是在美国多所高校发布不允许使用 AI 生成毕业论文的禁令之后。

那 AI 到底在生产什么？创造什么？

OpenAI 几乎没有正面解释，但米拉·穆拉特却会不厌其烦的描述人们是如何喜欢 ChatGpt 给他们的生活和工作带来的乐趣。不是因为 ChatGpt “拥有巨大的知识库”，而是“不易察觉的推理和归纳能力”，至于他是如何不易被察觉，OpenAI 的创始人山姆·奥特曼也没能解释清楚。

不过，当 OpenAI 的描述反复在“最终”和“未来”来回跳跃，不断混淆 ChatGPt 的工作原理而并不直接回答AI可以做什么？最终能做什么，并以模糊的方式谈论 OpenAI 是如何对人的创造力赋能时，AI 的资本市场都会变得异常的活跃。

显而易见的是，OpenAI 的宏大而性感的叙事：取代人类的工作、解放双手、未来感、无与伦比的创造力等等，都会因为人工智能而现实，包括语言大模型和 AI 视频生成，结合语音，未来每个人都能成为电影大师。但事实是，人工智能比你想要的，和你希望达到的要无聊、有限和昂贵得多。

该给这股热情降降温了。

“生成式人工智能能为企业贡献多少收入？”《The Information》近期发表的“关于亚马逊和谷歌正降低生成式人工智能期望”的报道中也许能找到答案，他引用了专业服务机构毕马威购买微软 Copilot AI 的47000个订阅的例子，令人困惑的是，这些订阅并没有为该公司创造价值，只是为了“熟悉客户可能遇到的任何与人工智能相关的问题”。

尽管 Adobe 在2016年就已经发布了基于深度学习和机器学习的底层人工智能工具 Sensei，但作为首席执行官的 Shantanu Narayen 也不得不承认 Adobe 从未在工人智能产品中获得过有真正意义的收入。就算是国内拥有最多用户人数和规模的百度，生成式人工智能营收占比也不足0.5%，而这还是在客户和市场的热情空前高涨的情况下。

来自 Boston Consulting Group 的一项研究发现，“使用 OpenAI 的 GPT-4 解决业务问题”的顾问比不使用它的顾问表现差23%，原因由于信任和依赖人工智能的判断。生成式 AI 的局限性和数学性会增加对决策合理性的风险。

生成式 AI 模型成本高昂且计算密集，而且没有证据能证明拥有稳定而持有的大众用户市场实例。米拉·穆拉特给人工智能画的大饼让世界相信，他们模型能力的开发和改进将以几何数倍增，尽管真正意义上的升级速度已经放缓。因为作为数学的庞然大物，人工智能是根据训练数据和标签生成得到的最优解，不是能了解个人内心需求的“生命体“，他唯一能做的是”猜“，而不是”想“。

对于我们普通人而言，必须问问人工智能到底能为我们自己做些什么？答案其实是……没有那么多，将来也不会更多。

语言大模型不会给出明确、合理、有效的决策，Sora 也不会生成真正意义电影，因为哪怕是短视频，也是属于主观性的再创作，生成式视频能制作出的只能是 CG 中那些可怕的怪物和与人类相似的虚拟形象，连《星球大战》中的尤达大师这样的布偶都会比它强。