Великі гравці технологічної галузі США піддаються антимонопольному контролю, оскільки Міністерство юстиції (DOJ) та Федеральна торговельна комісія (FTC) домовилися про проведення розслідування у стосунку Microsoft, NVIDIA та OpenAI. Зовнішні джерела новин, такі як Reuters, повідомили, що ці гіганти технологій розслідуються у зв’язку з питаннями, що варто враховувати, від доступу до даних для навчання моделей штучного інтелекту до можливого впливу генеративного штучного інтелекту на творчу роботу.
DOJ зосереджується на домінуванні NVIDIA, в даний момент проводячи аналіз того, чи не порушує його майже повна частка ринку у сфері прискорювачів штучного інтелекту антимонопольні закони – це значущий аспект, оскільки ці прискорювачі можуть коштувати понад $44 800. Тим часом FTC звертає увагу на бізнес-практики OpenAI та Microsoft. Зокрема, OpenAI зробило значні кроки з базовою моделлю штучного інтелекту, генеративним штучним інтелектом GPT, а Microsoft є значним інвестором, маючи 49% акцій.
Під час інтеграції технології OpenAI у свій офісний пакет, включаючи Word та Excel, та інвестицій у сферу штучного інтелекту, Microsoft уклав значну угоду на $650 мільйонів з стартапом “Inflation AI”. Цей крок викликав обурення, і FTC досліджує, чи не була ця угода стратегією для ухиляння від вимог звіту про злиття. Завдяки цій угоді Microsoft має доступ до моделі Inflation та більшості персоналу, включаючи співзасновників.
У відповідь на ці запитання Microsoft заявив, що їх угода з Inflation AI покращить їх проекти “Copilot”, одночасно дозволяючи Inflation зберегти свою бізнес-операцій та амбіції. Ця постійна увага стосується директиви ФТС, виданої у січні, яка зобов’язує компанії, такі як OpenAI, Microsoft, Alphabet та Amazon, розкривати останні інвестиції та партнерства, пов’язані з компаніями, які займаються генеративним штучним інтелектом і надавачами хмарних послуг.
Основні виклики та суперечки
Антимонопольні розслідування відносно практик в галузі штучного інтелекту великих гігантів торкаються ряду основних викликів та суперечок:
– Доступ до даних та конкуренція: Оскільки системи штучного інтелекту потребують величезних обсягів даних для навчання, виникають питання щодо можливості того, що великі компанії можуть обмежити доступ до важливих навчальних даних, створюючи бар’єри для менших конкурентів.
– Домінування на ринку: Домінування у галузі штучного інтелекту може призвести до монополістичних поведінок, які пригнічують інновації та конкуренцію на ринку, завдаючи шкоду споживачам.
– Вплив на творчу роботу: Можливість генеративного штучного інтелекту створювати вміст, що імітує людську творчість, викликає дебати щодо прав інтелектуальної власності, майбутньої роботи творчої сфери та етики створеного штучного інтелектом контенту.
– Регуляторні заходи: Розробка регуляторного каркасу, що сприяє інноваціям, при цьому обмежуючи монополістичні практики у швидкозмінній сфері штучного інтелекту, – це складне викликання для агенцій, таких як DOJ та FTC.
Переваги та недоліки антимонопольних розслідувань
Переваги:
– Поощрення справедливої конкуренції може призвести до більшої інновації та кращих цін для споживачів.
– Гарантування того, що жодна окрема структура не контролює ключові технології штучного інтелекту, може запобігти зловживанню владою.
– Захист інтересів менших компаній може підштовхнути до більшого, різноманітного ринку.
Недоліки:
– Перетворення можуть стати заважаючими для розвитку та впровадження технологій штучного інтелекту.
– Часово та фінансово витратні розслідування можуть відволікати компанії від інновацій та зростання.
– Невизначеність, яка виникає в результаті уваги уряду, може вплинути на довіру інвесторів.
Відповідні посилання:
– Міністерство юстиції
– Федеральна торговельна комісія
– Microsoft
– NVIDIA
– OpenAI
Ці посилання ведуть на основні веб-сайти DOJ, FTC, Microsoft, NVIDIA та OpenAI, які можуть потенційно містити останні та офіційні заяви або інформацію щодо поточних розслідувань та відповідей компаній. Будь ласка, перевірте правильність URL-адрес посилань перед відвідуванням, оскільки вони можуть змінюватися з часом.
The source of the article is from the blog scimag.news