格里梅尔曼呼吁采用其他方式评估抄袭
詹姆斯·格里梅尔曼指出，该论文为“具有实际意义的模型”可能出现归因失败提供了依据，并强调技术开发者与法院需借助其他方式评估抄袭行为。
支持这项说法
当AI生成的艺术作品没有作者：MIT研究发现，所生成图像往往无法追溯至任何训练数据 | 麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）
该论文提供了理由，使人相信归因（attribution）方法将在具有实际意义的模型上失效。
原始摘录
this paper provides reason to think that attribution will fail for interesting models
上下文
“但……相反，技术人员和法院将不得不诉诸其他方法来评估是否存在抄袭行为。”
原始上下文
“But . Instead, technologists and courts will need to resort to other methods for assessing copying.”
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