2023 年 11 月底，當 董事會風波鬧得沸沸揚揚的時候，普通圍觀群眾似乎理所應當?shù)匾詾椋瑖@生成式人工智能構筑的行業(yè)是一個充滿活力和競爭的生態(tài)系統(tǒng)。這也情有可原。但事實并非如此，也從未如此。搞清楚背后的原因，是理解人工智能及其構成的威脅的基礎。簡單地說，在當前企業(yè)追求構建規(guī)模越來越大的人工智能系統(tǒng)的趨勢下，沒有大型科技公司就沒有人工智能。除了極少數(shù)例外情況，每一家初創(chuàng)公司、新進入者，甚至人工智能研究實驗室都依賴于這些大公司。所有這些小玩家都依靠、和的計算基礎設施來訓練他們的系統(tǒng)，并依靠這些公司龐大的消費市場來部署和銷售他們的人工智能產品。（來源：AI 生成）事實上，許多初創(chuàng)公司只是拿到了這些科技巨頭或其合作的初創(chuàng)公司創(chuàng)建和銷售的人工智能模型的商業(yè)授權，并進行品牌重塑。這是因為大型科技公司在過去十年中積累了顯著的優(yōu)勢。由于平臺主導地位和商業(yè)模式的自我強化特性，他們擁有并控制開發(fā)和部署大規(guī)模人工智能所需的一切。他們還塑造了人工智能研發(fā)領域的激勵結構，定義了技術的現(xiàn)在和未來。在最近 的故事中，在其中扮演的角色，有力地證明了我們在過去五年中一直在分析的事情。那就是：有錢人才能制定規(guī)則。現(xiàn)在，他們正在進行一場激烈的競爭，在人工智能系統(tǒng)還沒準備好之前就上線，試圖保持他們的主導地位。權力集中不僅僅是市場的問題。依靠少數(shù)不能被追責的企業(yè)玩家來獲得核心基礎設施，是民主、文化以及個人和集體機構的問題。如果沒有重大干預，人工智能市場最終只會獎勵和鞏固那些驅動商業(yè)互聯(lián)網的侵入式商業(yè)模式并從中獲利的公司，而這些公司往往是以犧牲公眾利益為代價的。劍橋分析公司（）的丑聞暴露出了這一骯臟的現(xiàn)實，但它也只是冰山一角。這種集中的情況還會造成單點故障，從而引發(fā)真正的安全威脅。美國證券交易委員會主席加里·根斯勒（）警告說，在人工智能生態(tài)系統(tǒng)的基礎上有少量的人工智能模型和參與者會對金融秩序構成系統(tǒng)性風險。在金融領域，單點故障的影響可能會擴散得更廣。人工智能取決于并加劇了科技行業(yè)權力集中的說法經常遭到駁斥。從 Web3 迅速轉向元宇宙再到人工智能的投資者熱衷于在一個瘋狂的炒作周期推動初創(chuàng)公司的估值上漲，進而轉向收益豐厚的 IPO 或收購以實現(xiàn)退出。他們在這個生態(tài)系統(tǒng)中獲得了巨額回報，即使相關技術的承諾從未實現(xiàn)。但 聯(lián)合創(chuàng)始人山姆·奧特曼（）和格雷格·布羅克曼（）一度被趕下臺，隨后又重返公司的故事，不僅使的權力和影響力成為焦點，也證明了我們的觀點，即這些商業(yè)安排讓大型科技公司對人工智能的發(fā)展軌跡有著深刻的控制。故事的情節(jié)很簡單：在被董事會的突發(fā)決定打得措手不及后，迅速采取了行動保護其投資和盈利路線圖。該公司迅速發(fā)揮了自己的影響力，團結人們一起支持，并承諾“吸納”那些想離職的 員工。如今在 的董事會中拿到了一個席位，盡管沒有投票權。但大型科技公司在人工智能領域的真正影響力是其計算能力、數(shù)據(jù)和廣闊的市場觸及度。為了沿襲“更大即更好”的人工智能開發(fā)方法， 曾與達成協(xié)議。它將其 GPT-4 系統(tǒng)和所有其他 模型獨家授權給，以換取對計算基礎設施的訪問。對于希望構建基礎模型的公司來說，除了與、或合作，幾乎別無選擇。而那些處于人工智能中心的人也很清楚這一點，正如暗中尋找沙特和阿聯(lián)酋對一家硬件企業(yè)的投資所表明的那樣，他希望這家企業(yè)能與競爭。幾乎壟斷了用于人工智能訓練的最先進芯片，是人工智能供應鏈上的另一個關鍵瓶頸。然而，美國監(jiān)管機構要求沙特阿拉伯撤銷對支持的 公司的投資，這加劇了 在更中心化的芯片制造市場中面臨的困難。幾乎沒有什么有意義的替代方案，即使對于那些愿意付出額外努力，構建獨立于行業(yè)的人工智能的人來說也是如此。正如我們曾描述的那樣，“開源人工智能”是一個定義不清的術語，目前可以用于描述 公司的（相對封閉的）LLaMA-2 模型和 公司的（相對開放的）Pythia 系列模型，但這些努力無法逃脫人工智能行業(yè)中心化的速度。首先，許多開源人工智能項目通過計算信用、收入共享或與科技巨頭達成的其他協(xié)議來運營，同樣的結構性依賴問題依然存在。此外，大型科技公司在獲取開源開發(fā)或試圖從中獲利方面有著悠久的歷史。開源人工智能可以提供透明度、可重用性和可擴展性，這些都是積極的。但它并沒有解決人工智能市場權力集中的問題。與的關系也證明了一個在人工智能炒作中經常被忽視的事實：除了通過將人工智能服務與云基礎設施捆綁在一起來增加大型科技公司的云利潤之外，這種技術本身還沒有一個明確的商業(yè)模式。當你在談論一個可能花費數(shù)億美元進行訓練和開發(fā)的系統(tǒng)時，商業(yè)模式是很重要的。并不是唯一一家這樣做的公司，也經營著一個人工智能模型市場，上面它自己的所有產品和少數(shù)第三方產品都使用了云服務。最近與人工智能初創(chuàng)公司 達成了一項高達 40 億美元的投資協(xié)議，Anthropotic 還承諾使用研發(fā)的芯片 Trainium，該芯片是專為構建大規(guī)模人工智能而優(yōu)化的產物。大型科技公司在保護其對市場的控制權方面變得越來越堅定。毫無疑問，盡管 是這次大家關注的焦點，但現(xiàn)在我們都已經看到了，當一家大公司決定插手時，一個依賴于它的小公司會是什么樣子，其他玩家也會關注并加入進來。監(jiān)管可能會有所幫助，但政府政策往往會鞏固而不是削弱這些公司的權力，因為他們有更多的資金和政治影響力。以最近在英國的舉措為例。上周，宣布投資 25 億英鎊在英國建設云基礎設施。這一舉措受到了英國首相的贊揚。他明確表示了自己想在英國建立一個本土人工智能行業(yè)的雄心壯志，這將是他的主要政治遺產。但我們不能孤立地解讀這一條消息：這顯然是為了應對和弱化英國競爭監(jiān)管機構對云服務市場的調查，此前一項研究特別指出了一系列市場參與者對反競爭行為的擔憂。從 因《人工智能法案》而威脅退出歐盟（最后并未付諸行動），到 游說免除開源人工智能的基本問責義務，再到在美國和英國的動態(tài)，我們看到大型科技公司越來越咄咄逼人，他們試圖通過使用相當大的經濟和政治權力來鞏固自己的主導地位。隨著美國白宮、歐盟和其他地方出臺新法規(guī)，科技行業(yè)的巨頭們已經圍繞在政策制定者身邊，伺機而動。很明顯，我們需要行動起來。現(xiàn)在是時候建立一個有意義和強有力的問責制度了，將公眾的利益置于那些不愿履行承諾的公司之上。我們需要積極的透明度要求，以消除人工智能公司為訓練其模型而訪問的數(shù)據(jù)等基本問題的不透明性。我們還需要建立責任制度，讓公司在其人工智能產品公開發(fā)布之前，證明其符合隱私、安全和偏見標準的基準（要求）。為了開始解決集中化問題，我們需要大膽的監(jiān)管，迫使人工智能堆棧不同層之間的業(yè)務分離，不允許大型科技公司利用其在基礎設施方面的主導地位來鞏固其在人工智能模型和應用市場的地位。但是，如果政府在制定政策時繼續(xù)把狹隘的行業(yè)利益群體放在首位，我們就寸步難行。在看到 的事件之后，我們現(xiàn)在很清楚這些公司究竟服務于什么了：它們自己的利益（底線）。作者簡介：安巴·卡克（Amba Kak）是 AI Now 研究所的執(zhí)行董事，莎拉·邁爾斯·韋斯特（Sarah Myers West）是該研究所的常務董事，梅雷迪·思惠特克（Meredith Whittaker）是該研究所的首席顧問。AI Now 研究所是一家總部位于美國紐約的專注于人工智能的政策研究組織。支持：Ren運營/排版：何晨龍04 /05 /