作者是 斯坦福大学(Stanford University)网络政策中心(Cyber Policy Center)的国际政策主任，欧盟委员会(European Commission)的特别顾问
《华尔街日报》上周报道称，OpenAI的首席执行官萨姆•奥尔特曼(Sam Altman)将寻求高达7万亿美元的资金，以重塑全球半导体行业，为人工智能提供动力。一个公司能够提出比日本国内生产总值还要高的资金目标，而不被嘲笑，这再次表明生成式人工智能市场的集中程度之高。
从医学突破的承诺到选举干预的危险，从有益的气候研究的希望到破解基础物理的挑战，人工智能太重要了，不能垄断。
然而，市场正朝着这个方向发展，因为开发最先进的人工智能所需的资源和人才完全掌握在极少数公司手中。这对于资源密集型的数据和计算能力尤其如此，这些资源是训练各种人工智能应用的大型语言模型所必需的。研究人员和中小型企业再次面临对大型科技公司的致命依赖，否则他们将错过最新的创新浪潮。
在大西洋两岸，为了努力平衡计算领域的竞争，正在进行疯狂的公共投资。为了确保科学家能够获得与硅谷巨头相当的能力，美国政府上个月成立了国家人工智能研究资源(National AI Research Resource)。这个试点项目由美国国家科学基金会(US National Science Foundation)领导。通过与其他10个联邦机构和25个民间社团合作，它将促进政府资助的数据和计算资源，帮助研究和教育界构建和理解人工智能。
欧盟在2018年建立了一个分散式的超级计算机网络，具有类似的目标，然而在最近一波生成式人工智能的浪潮之前，欧洲超级计算机计划一直相对默默无闻，该计划似乎未被充分利用。正如欧盟委员会主席乌尔苏拉•冯德莱恩(Ursula von der Leyen)去年底所说：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“人工智能工厂”，在这里，小企业可以集合资源来开发新的尖端模型。
长期以来，人们一直在讨论将互联网接入视为公共事业，因为它对教育、就业和获取信息非常重要。然而，为此目的制定的规定从未被采纳。但随着计算机作为共享资源的解锁，美国和欧盟正在显示出真正愿意投资公共数字基础设施的意愿。
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巨大力量的早该采取的措施的一部分。
这些政府通过扩大对基础计算资源的获取做出了正确的决策，但这样的投资只是第一阶段，必须与立法和监管措施紧密配合。反垄断机构必须确保最大的人工智能公司不会变得过于庞大。安全机构必须防止恶意行为者获取关键的计算资源。
非歧视监管机构正忙于应对人工智能应用程序展示的偏见和歧视的各种方式。同样，公共人工智能投资正在补充旨在防止市场垄断成为知识垄断的政策。虽然欧盟在《数字服务法案》(Digital Services Act)中明确规定了平台公司的责任，为学术界提供数据访问权，但在《人工智能法案》(AI Act)中并未明确包含此类规定。例如，公司需要报告能源使用和数据输入，但商业秘密将受到尊重，从而在关键细节上存在相当的不透明性。
未来，对公共数字基础设施的投资必须增加，并且必须将国家资金从大型科技公司转移，即使这些资金用于具有公共功能的项目。2022年，美国政府在人工智能上投资了33亿美元，这是一笔可观的金额，但与工业每年投资的数千亿美元或奥尔特曼所寻求的数万亿美元相比，微不足道。
防止人工智能垄断是健康创新环境的一部分，对于公众更好地理解技术变得越来越重要。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的创新的根源。这个生态系统不能被扼杀。
