作者是 史丹佛大學(Stanford University)網路政策中心(Cyber Policy Center)的國際政策主任，歐盟委員會(European Commission)的特別顧問
《華爾街日報》上週報導稱，OpenAI的首席執行長薩姆•奧爾特曼(Sam Altman)將尋求高達7兆美元的資金，以重塑全球半導體行業，爲人工智慧提供動力。一個公司能夠提出比日本國內生產總值還要高的資金目標，而不被嘲笑，這再次表明生成式人工智慧市場的集中程度之高。
從醫學突破的承諾到選舉干預的危險，從有益的氣候研究的希望到破解基礎物理的挑戰，人工智慧太重要了，不能壟斷。
然而，市場正朝著這個方向發展，因爲開發最先進的人工智慧所需的資源和人才完全掌握在極少數公司手中。這對於資源密集型的數據和計算能力尤其如此，這些資源是訓練各種人工智慧應用的大型語言模型所必需的。研究人員和中小型企業再次面臨對大型科技公司的致命依賴，否則他們將錯過最新的創新浪潮。
在大西洋兩岸，爲了努力平衡計算領域的競爭，正在進行瘋狂的公共投資。爲了確保科學家能夠獲得與矽谷巨擘相當的能力，美國政府上個月成立了國家人工智慧研究資源(National AI Research Resource)。這個試點項目由美國國家科學基金會(US National Science Foundation)領導。透過與其他10個聯邦機構和25個民間社團合作，它將促進政府資助的數據和計算資源，幫助研究和教育界構建和理解人工智慧。
歐盟在2018年建立了一個分散式的超級電腦網路，具有類似的目標，然而在最近一波生成式人工智慧的浪潮之前，歐洲超級電腦計劃一直相對默默無聞，該計劃似乎未被充分利用。正如歐盟委員會主席烏爾蘇拉•馮德萊恩(Ursula von der Leyen)去年底所說：我們需要利用這種力量。歐盟現在設想，民主化的超級電腦訪問也可以幫助成立「人工智慧工廠」，在這裏，小企業可以集合資源來開發新的尖端模型。
長期以來，人們一直在討論將網路接入視爲公共事業，因爲它對教育、就業和獲取資訊非常重要。然而，爲此目的制定的規定從未被採納。但隨著電腦作爲共享資源的解鎖，美國和歐盟正在顯示出真正願意投資公共數字基礎設施的意願。
即使最新措施被視爲披著新外衣的產業政策，它們也是塑造數字市場和抵消大型科技公司在我們社會各個角落的巨大力量的早該採取的措施的一部分。
這些政府透過擴大對基礎計算資源的獲取做出了正確的決策，但這樣的投資只是第一階段，必須與立法和監管措施緊密配合。反壟斷機構必須確保最大的人工智慧公司不會變得過於龐大。安全機構必須防止惡意行爲者獲取關鍵的計算資源。
非歧視監管機構正忙於應對人工智慧程式展示的偏見和歧視的各種方式。同樣，公共人工智慧投資正在補充旨在防止市場壟斷成爲知識壟斷的政策。雖然歐盟在《數字服務法案》(Digital Services Act)中明確規定了平臺公司的責任，爲學術界提供數據訪問權，但在《人工智慧法案》(AI Act)中並未明確包含此類規定。例如，公司需要報告能源使用和數據輸入，但商業祕密將受到尊重，從而在關鍵細節上存在相當的不透明性。
未來，對公共數字基礎設施的投資必須增加，並且必須將國家資金從大型科技公司轉移，即使這些資金用於具有公共功能的項目。2022年，美國政府在人工智慧上投資了33億美元，這是一筆可觀的金額，但與工業每年投資的數千億美元或奧爾特曼所尋求的數萬億美元相比，微不足道。
防止人工智慧壟斷是健康創新環境的一部分，對於公衆更好地理解技術變得越來越重要。在這種情況下，這些目標是重疊的。從歷史上看，學術研究一直是許多有價值的創新的根源。這個生態系統不能被扼殺。
