高昂的人工智能技术开发成本，致使许多初创公司需要依赖微软或亚马逊等大型科技公司的云平台来开发相应产品。研究组织AI Now表示，这种状况只会让大型科技公司越发强大。当下，急需立即解决这种不平衡的问题。
成立于2017年的研究组织AI Now上周发布了一份报告，详细介绍大型科技公司对人工智能发展的影响，认为人工智能发展“从根本上依赖”大型科技公司所控制的数据和计算能力等资源。
报告称，围绕人工智能发展的很多说法都来自大型科技公司，比如人工智能需要不受限制的创新来造福社会，以及人工智能发展关系社会进步等等。AI Now认为，这种说法对大公司有利，甚至影响了许多政策制定者对技术的看法。
“如果我们想在科技行业开展任何有意义的改革，我们需要首先从直面影响力的集中开始，”AI Now董事总经理莎拉・迈尔斯・韦斯特（Sarah Myers West）。
对于人工智能研发工作而言，支撑整个系统的数据模型需要密集开发和巨大算力才能发挥作用。
但坏消息是，支持这些人工智能的基础设施以及巨大算力都集中在少数大公司手中，这种繁荣只会助长他们的影响力。几乎所有能想到的人工智能工具都依赖于云服务，比如亚马逊AWS、微软Azure或谷歌Cloud，或者三者间的某种组合。
实际上，即使人工智能初创公司与这些科技公司存在竞争关系，也在为这些大科技公司的利润做出贡献。初创公司使用主要云平台的次数越多，向竞争对手支付的费用就越多。
这种状况表明，虽然人们一直担心大型科技公司的垄断，但人工智能的崛起只会让他们变得更强大。
对于人工智能研发工作而言，支撑整个系统的数据模型需要密集开发和巨大算力才能发挥作用。
人工智能的竞争不平衡
这种现状带来的一个严重问题是，大型科技公司正在与这些规模较小的初创公司展开正面竞争。不同之处在于，大型科技公司可以访问外人无法获得的资源和数据。韦斯特将这一概念称为“看门人控制”。
例如，微软曾警告Azure云服务客户，他们不能使用必应搜索引擎的数据来训练人工智能。但微软及其在人工智能领域的合作伙伴OpenAI正在使用这些数据开发新产品。
人工智能市场存在着激烈竞争。在ChatGPT走红几个月后，OpenAI发布了最新版的GPT旗舰模型，为的是强化领先优势。这使得谷歌不得不仓促发布自家人工智能技术，来阻止微软整合人工智能新必应的崛起。
韦斯特说，有一种方法可以鼓励竞争，减少人工智能技术发展对大型科技公司的依赖。
“如果说我们从过去10年对大型科技公司的斗争中学到了什么，那就是我们不能让公司成为这场对话的领导者，”她说，“要由监管机构和公众来定义人工智能的未来。”
AI Now提出了几项政策方面的建议，阻止大型科技公司进一步强化固有地位。其中之一是数据最小化的概念，也就是允许公司只收集必要数据，而不是大量数据。大型科技公司通常拥有的数据最多，而且在大多数情况下，它们拥有能利用这些数据的计算能力。
韦斯特表示，更好执行反垄断法，并将竞争与隐私概念联系起来，可能会限制大型科技公司的发展规模。一旦这些都到位，就能为其他公司提供一个更公平的竞争环境。
韦斯特表示：“我们要通过加强竞争执法来实现这一目标，好消息是竞争监管机构正在关注这一问题。”
