反垄断机构必须确保最大的人工智能公司不会发展到难以置信的规模
有 报道称，OpenAI 首席执行官 Sam Altman 将寻求高达 7 万亿美元的资金，以重塑全球半导体行业，为人工智能提供动力。事实上，一家公司可以提出比日本国内生产总值更大的融资目标，并且不会被嘲笑出局，这是生成人工智能市场高度集中的另一个迹象。
从医学突破的承诺到选举干扰的危险，从有益的气候研究的希望到破解基础物理学的挑战，人工智能太重要了，不能被垄断。
然而市场正朝着这个方向发展，因为开发最先进人工智能的资源和人才牢牢掌握在极少数公司手中。对于资源密集型数据和计算能力（称为「计算」）来说尤其如此，这些数据和计算能力是为各种人工智能应用程序训练大型语言模型所必需的。研究人员和中小企业将面临再次对大型科技公司致命依赖的风险，否则他们将错过最新一波创新浪潮。
大西洋两岸都在进行狂热的公共投资，试图创造公平的计算竞争环境。为了确保科学家能够获得与硅谷巨头相当的能力，美国政府上个月建立了国家人工智能研究资源。该试点项目由美国国家科学基金会领导。通过与其他 10 个 联邦机构和 25 个民间社会团体合作，它将促进政府资助的数据和计算，以帮助研究和教育界构建和理解人工智能。
早在 2018 年，在最近的生成式人工智能浪潮带来新的紧迫感之前，欧盟就出于类似的目标建立了一个去中心化的超级计算机网络。 EuroHPC 一直相对默默无闻，而且该计划似乎也没有得到充分利用。正如欧盟委员会主席乌苏拉·冯德莱恩去年年底所说：我们需要利用这一权力 。 欧盟现在认为，民主化的超级计算机访问还可以帮助创建「人工智能工厂」，让小企业集中资源开发新的尖端模型。
长期以来，人们一直在讨论将互联网接入视为公共事业，因为它对于教育、就业和获取信息非常重要。然而，这方面的规则从未被采纳。但随着计算作为一种共享利益的释放，美国和欧盟表现出了对公共数字基础设施进行投资的真正意愿。
即使最新措施被视为披着新外衣的产业政策，它们也是早该采取的塑造数字市场、抵消大型科技公司在社会各个角落的巨大影响力的一部分。
这些政府通过扩大对基础计算资源的访问做出了正确的决定，但此类投资只是第一阶段，必须与立法和监管干预措施密切配合。反垄断机构必须确保最大的人工智能公司不会变得异常庞大。安全机构必须防止恶意行为者访问关键计算资源。
非歧视监管机构正忙于处理人工智能应用程序表现出偏见和歧视的各种方式。同样，公共人工智能投资也是旨在防止市场垄断变成知识垄断的政策的补充。尽管欧盟明智地在【数字服务法案】中对学术界的数据访问权限进行了编码，规定了平台公司的责任，但它并没有在【人工智能法案】中明确纳入此类条款。例如，公司必须报告能源使用和数据输入，但商业秘密将受到尊重，从而允许关键细节显着不透明。
展望未来，公共数字基础设施的投资必须增加——国家资金必须从大型科技公司转移，即使它们用于具有公共功能的项目。 2022年，美国政府在人工智能领域投资了33亿美元，虽然数额相当大，但与工业界每年数百亿美元的投资或奥特曼寻求的数万亿美元相比，根本不算什么。
防止人工智能垄断是健康创新氛围的一部分，对于公众更好地了解该技术越来越重要。在这种情况下，这些目标是重叠的。从历史上看，学术研究一直是许多有价值创新的根源。这个生态系统决不能被扼杀。
