高昂的人工智能技術開發成本，致使許多初創公司需要依賴微軟或亞馬遜等大型科技公司的雲平台來開發相應產品。研究組織AI Now表示，這種狀況只會讓大型科技公司越發強大。當下，急需立即解決這種不平衡的問題。

成立於2017年的研究組織AI Now上週發布了一份報告，詳細介紹大型科技公司對人工智能發展的影響，認為人工智能發展“從根本上依賴”大型科技公司所控制的數據和計算能力等資源。

報告稱，圍繞人工智能發展的很多說法都來自大型科技公司，比如人工智能需要不受限制的創新來造福社會，以及人工智能發展關係社會進步等等。AI Now認為，這種說法對大公司有利，甚至影響了許多政策制定者對技術的看法。

“如果我們想在科技行業開展任何有意義的改革，我們需要首先從直面影響力的集中開始，”AI Now董事總經理莎拉·邁爾斯·韋斯特（Sarah Myers West）。

對於人工智能研發工作而言，支撐整個系統的數據模型需要密集開發和巨大算力才能發揮作用。

好消息是，開發這些數據模型的工具、資源和算力都是現成的，這導致近期各種人工智能出現爆發式增長，諸如OpenAI的人工智能聊天機器人ChatGPT以及Runway的文本和視頻編輯器等工具層出不窮。

但壞消息是，支持這些人工智能的基礎設施以及巨大算力都集中在少數大公司手中，這種繁榮只會助長他們的影響力。幾乎所有能想到的人工智能工具都依賴於雲服務，比如亞馬遜AWS、微軟Azure或谷歌Cloud，或者三者間的某種組合。

實際上，即使人工智能初創公司與這些科技公司存在競爭關係，也在為這些大科技公司的利潤做出貢獻。初創公司使用主要雲平台的次數越多，向競爭對手支付的費用就越多。

這種狀況表明，雖然人們一直擔心大型科技公司的壟斷，但人工智能的崛起只會讓他們變得更強大。

對於人工智能研發工作而言，支撐整個系統的數據模型需要密集開發和巨大算力才能發揮作用。

人工智能的競爭不平衡

這種現狀帶來的一個嚴重問題是，大型科技公司正在與這些規模較小的初創公司展開正面競爭。不同之處在於，大型科技公司可以訪問外人無法獲得的資源和數據。韋斯特將這一概念稱為“看門人控制”。

例如，微軟曾警告Azure雲服務客戶，他們不能使用必應搜索引擎的數據來訓練人工智能。但微軟及其在人工智能領域的合作夥伴OpenAI正在使用這些數據開發新產品。

人工智能市場存在著激烈競爭。在ChatGPT走紅幾個月後，OpenAI發布了最新版的GPT旗艦模型，為的是強化領先優勢。這使得谷歌不得不倉促發布自家人工智能技術，來阻止微軟整合人工智能新必應的崛起。

韋斯特說，有一種方法可以鼓勵競爭，減少人工智能技術發展對大型科技公司的依賴。

“如果說我們從過去10年對大型科技公司的鬥爭中學到了什麼，那就是我們不能讓公司成為這場對話的領導者，”她說，“要由監管機構和公眾來定義人工智能的未來。”

AI Now提出了幾項政策方面的建議，阻止大型科技公司進一步強化固有地位。其中之一是數據最小化的概念，也就是允許公司只收集必要數據，而不是大量數據。大型科技公司通常擁有的數據最多，而且在大多數情況下，它們擁有能利用這些數據的計算能力。

韋斯特表示，更好執行反壟斷法，並將競爭與隱私概念聯繫起來，可能會限制大型科技公司的發展規模。一旦這些都到位，就能為其他公司提供一個更公平的競爭環境。

韋斯特表示：“我們要通過加強競爭執法來實現這一目標，好消息是競爭監管機構正在關注這一問題。”（辰辰）