英国金融时报评论：人工智能太重要了，不能被垄断

公共投资对于平衡计算领域的竞争至关重要

《华尔街日报》上周报道称，OpenAI的首席执行官奥特曼（Sam Altman）将寻求高达7万亿美元的资金，以重塑全球半导体产业，为人工智能提供动力。

一个公司能提出一个比日本国内生产总值还大的融资目标，而且没有被笑场，这是生成式AI市场高度集中的又一个迹象。

从医学突破的希望到选举干预的危险，从有益的气候研究的希望到破解基础物理的挑战，AI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AI的资源和人才牢牢掌握在少数几家公司手中。这对于需要大量数据和计算能力（称为“计算”）的资源密集型任务尤其如此，这些资源是训练各种AI应用的大型语言模型所必需的。研究人员和中小企业再次面临对大科技公司的致命依赖，否则他们将错过最新一波创新浪潮。

在大西洋两岸，都在进行热火朝天的公共投资，试图平衡计算领域的竞争环境。为了确保科学家能够获得与硅谷巨头相当的计算能力，美国政府上个月建立了国家人工智能研究资源，这个试点项目由美国国家科学基金会领导。通过与10个其他联邦机构和25个民间团体合作，它将促进政府资助的数据和计算资源，帮助研究和教育社区构建和理解AI。

欧盟早在2018年，也就是最近一波生成式AI浪潮出现之前，就以类似目的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，这一倡议似乎未能得到充分利用，正如欧盟委员会主席冯德莱恩去年晚些时候所说：我们需要利用这种力量。欧盟现在设想，民主化的超级计算机访问也可以帮助创建“AI工厂”，在那里小企业可以合并资源，开发新的尖端模型。

长期以来一直有将互联网访问视为公共设施的讨论，因为它对教育、就业和获取信息非常重要，然而，从未采用过这一目的的规则。但是，随着将计算作为共享资源的解锁，美国和欧盟正展现出真正的意愿，对公共数字基础设施进行投资。

即使最新措施被视为一种新外衣下的产业政策，它们也是塑造数字市场和抵消大型科技公司在我们社会各个角落的过大影响力的一步长期拖延的举措的一部分。

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，但这样的投资只是第一步，必须与立法和监管干预紧密配合。反垄断机构必须确保最大的AI公司不会变得过于庞大。安全机构必须防止恶意行为者访问关键的计算资源。

非歧视监管机构在处理AI应用显示的偏见和歧视的各种方式方面已经忙得不可开交，同样，公共AI投资正在补充旨在防止市场垄断变成知识垄断的政策。

虽然欧盟明智地在数字服务法案中为学者编码数据访问权限，该法案阐明了平台公司的责任，但它并未在AI法案中明确包含此类条款。例如，公司被要求报告能源使用和数据输入，但将尊重商业秘密，允许关键细节上的显著不透明。

展望未来，公共数字基础设施的投资必须增加，国家资金必须从大科技公司转移出来，即使这些项目具有公共功能。2022年，美国政府在AI上投资了33亿美元，这是一笔可观的金额，但与行业每年投资的数百亿美元或奥特曼寻求的数万亿美元相比，这只是冰山一角。

防止AI垄断是健康创新气候的一部分，对于更好地理解这项技术，它变得越来越关键，在这种情况下，这些目标重叠。从历史上看，学术研究一直是许多有价值创新的根源，这一生态系统不应被扼杀。