欧盟正在人工智能（AI）领域划定新的监管界限，这次的目标不再仅仅是应用商店或网络浏览器，而是未来AI的核心——大模型。 随着大模型日益强大，并广泛集成到各种数字化工具中，欧盟监管机构正准备再次与科技巨头们正面交锋，而这场战役的核心，正是对大模型领域潜在垄断行为的担忧。
数字市场法案 (DMA) 与大模型监管
欧盟最初制定《数字市场法案》(DMA) 的目的是为了消除应用商店、搜索引擎和社交媒体平台上的反竞争行为。 DMA禁止垄断性商业策略，如今，这项法律的核心逻辑可能会被用于监管新兴的数字化前沿领域：大模型。 像OpenAI的ChatGPT、Google的Gemini和Meta的LLaMA这样的大模型正在变得越来越强大，并在公众中越来越受欢迎。 DMA最初旨在监管传统数字平台，但欧盟近期对苹果和Meta开出的罚单表明，他们对监管数字领域的“看门人”是认真的。 这也预示着，针对大模型的监管可能只是时间问题。
欧盟科技监管的历史借鉴：Internet Explorer 案例
21世纪初，欧盟委员会开创了一个先例，对微软处以巨额罚款，并迫使其将Internet Explorer从Windows操作系统中剥离。 这一案例的关键在于，欧盟认为微软将浏览器与操作系统捆绑的行为，扼杀了市场竞争。 如今，近二十年过去了，欧盟可能会对开源大模型采取类似的行动。 大模型就像21世纪初的Windows一样，构成了新的“操作系统层”，为搜索引擎、写作工具、语音助手、客户服务机器人等数十种应用程序提供底层支持。 如果不对大模型的竞争格局进行监管，很可能重蹈当年Internet Explorer的覆辙，导致市场创新受阻。
大模型与捆绑策略：新的垄断隐患
微软现在正在将GPT-4捆绑到Windows和Office Copilot中，Google正在将Gemini集成到搜索、Docs、Gmail和Chrome中，Meta计划将其LLaMA模型作为其社交和广告平台的默认引擎。 这些整合并非中立的，它们极大地改变了用户的行为模式和盈利模式，而这正是DMA旨在监管的内容。 以微软为例，其将Teams视频通讯服务与Office捆绑的行为，已经引起了欧盟的调查。 同样的，Copilot和GPT-4在Windows产品中的整合，也引发了类似的担忧， 这种捆绑策略与当年的Internet Explorer案例有着惊人的相似之处，为监管提供了明确的路径。
人工智能法案（AI Act）与欧盟人工智能办公室 (EU AI Office)
除了DMA之外，欧盟还通过了《人工智能法案》，并成立了欧盟人工智能办公室 (EU AI Office)，以监督ChatGPT、Gemini和Claude等大模型。 这意味着这些大模型已经正式受到监管机构的审查，而基于DMA的平台规则可能很快就会出台。 欧盟人工智能办公室将负责监督通用人工智能（General Purpose AI, GPAI) 模型，确保他们遵守相关法律法规。
AI基础设施的未来：互操作性与模型选择
如果历史重演，科技界可以预见以下几种可能性：一是大模型API的互操作性要求，二是将大模型从Google搜索等主要产品中剥离的要求。 此外，广泛实施“选择你的AI引擎”屏幕的可能性也很高，用户可以选择他们想要使用的大模型。 这与安卓系统允许用户选择默认浏览器和搜索引擎类似。
解除核心生成模型的捆绑或实施互操作性规定，将重塑AI基础设施的市场力量，并监管微软和Google等“看门人”科技巨头。 这一次，赌注远高于浏览器，而是谁控制数字经济中的认知。 这些大模型影响着创造力、发现和决策。
大模型监管的深层意义：控制认知
欧盟监管机构可能尚未明确表示，但历史表明，这些基础大模型将成为下一个监管目标，就像昨天的操作系统一样。 监管的最终目标，并非仅仅是规范技术，而是保护用户在数字时代的认知自由。 谁能掌握大模型，谁就掌握了塑造信息和影响用户决策的强大力量。 这也是欧盟如此重视对大模型进行监管的原因。
实际案例分析：搜索引擎市场的垄断风险
Google搜索引擎在市场占据主导地位。 假如Google将Gemini深度集成到搜索结果中，并利用其算法优势，优先推荐Gemini的生成内容，其他大模型提供商将难以与之竞争。 这将导致用户只能接触到Google的AI生成内容，限制了他们的信息来源和选择。
数据支撑：大模型训练成本与市场准入壁垒
训练一个先进的大模型需要耗费巨额资金和算力资源。 根据OpenAI的估计，训练GPT-3的成本高达数百万美元。 这意味着只有少数拥有雄厚财力的科技巨头能够承担得起训练大模型的成本，从而形成了市场准入壁垒。 监管机构需要关注如何降低大模型的训练成本，并为小型企业和研究机构提供更多的机会，以促进大模型领域的创新。
更细化的监管方向：数据隐私与算法透明度
除了反垄断之外，大模型监管还涉及到数据隐私和算法透明度等问题。 大模型的训练需要大量的数据，其中可能包含用户的个人信息。 监管机构需要确保科技巨头在使用这些数据时，遵守相关的数据保护法规，并采取措施保护用户的隐私。 此外，大模型的算法往往非常复杂，难以理解。 监管机构需要推动科技巨头提高算法的透明度，以便用户了解大模型的工作原理，并对其结果进行评估。
欧盟的优势与挑战
欧盟在科技监管方面拥有丰富的经验，并建立了完善的法律框架。 DMA和《人工智能法案》为大模型监管提供了坚实的基础。 然而，大模型技术发展迅速，监管机构需要不断学习和适应，才能有效地应对新的挑战。 此外，大模型监管还需要国际合作，才能在全球范围内建立公平的竞争环境。
美国的回应：一种不同的监管思路？
与欧盟不同，美国在大模型监管方面采取了更为谨慎的态度。 美国政府更加注重保护企业的创新能力，并避免过度监管。 然而，随着大模型技术的日益普及，美国也开始关注其潜在的风险和挑战。 预计未来美国也将在大模型监管方面采取更加积极的措施。
全球大模型监管的未来趋势
大模型监管是一个全球性的挑战。 各国都需要根据自身的情况，制定相应的法律法规。 然而，国际合作是至关重要的。 只有通过国际合作，才能建立公平的竞争环境，并确保大模型技术的发展能够造福全人类。
结论：大模型监管势在必行，构建健康的AI生态
欧盟对大模型的监管并非杞人忧天，而是为了构建一个更加健康、公平的AI生态系统。 随着大模型在经济和社会中扮演越来越重要的角色，对其进行有效的监管势在必行。 只有通过监管，才能确保大模型技术的发展能够服务于人类的共同利益，而不是被少数科技巨头所垄断。 欧盟正在绘制AI监管蓝图，而这场关于大模型的博弈，将深刻影响数字经济的未来。