联合国警告：人工智能发展正被科技巨头和富裕国家劫持

3月18日，英伟达（NVIDIA）创始人兼首席执行官黄仁勋（Jensen Huang）在加州圣何塞举行的年度英伟达GTC人工智能大会上发言。图片来源：JOSH EDELSON - AFP - Getty Images

人工智能通常被视为现代社会的电力，每天为无数人类互动提供动力。然而，随着大型科技公司和富裕国家在该领域占据主导地位，初创公司和发展中国家面临着明显的劣势，尤其是在两个关键领域：训练数据集和算力。

人工智能的全球监管环境极为复杂，并因私营和公共部门利益相关者之间不同的法规和合作模式而呈分散态势。由于需要协调国际间的监管框架和标准，这种复杂性进一步加剧。

人工智能训练数据集的合理使用规定因地区而异。例如，欧盟的《人工智能法》禁止在未经版权所有者明确授权的情况下使用受版权保护的材料来训练人工智能模型。相反，日本的《文本和数据挖掘法》允许在不区分合法和非法获取的材料的情况下使用受版权保护的数据来训练人工智能模型。相比之下，中国出台了若干原则和法规来规范人工智能训练数据集的使用，这些原则和法规要求合法获取训练数据，这一点与欧盟更为一致。然而，这些法规仅针对面向公众的人工智能服务，而不包括企业和研究机构开发和使用的人工智能服务。

监管环境往往会塑造初创公司的发展轨迹，对其创新和规模扩张能力产生重大影响。一家专注于训练模型的人工智能初创公司——无论是预训练还是后训练阶段——都将面临各种各样的监管挑战，这些挑战可能会影响其长期成功，具体取决于其运营的地区。例如，在爬取受版权保护的互联网数据并将其用于训练强大的人工智能模型方面，日本的初创企业将受到日本《文本和数据挖掘法》的保护，这使其比欧盟的初创企业更具优势。鉴于人工智能技术超越国界，这就需要关键利益攸关方开展协作，制定跨境解决方案，并进行全球合作。

就算力而言，大型企业（无论是国有企业还是私营企业）与初创企业之间存在巨大差距。大型科技公司和国有实体拥有购买和囤积算力的资源，以支持其未来的人工智能发展目标，而不具备这些资源的小型企业则依赖大型企业提供人工智能训练和推理基础设施。围绕计算资源的供应链问题加剧了这一差距，这在全球南方更为明显。例如，在全球前100个能够训练大型人工智能模型的高性能计算（HPC）集群中，没有一个托管在发展中国家。

2023年10月，作为联合国秘书长数字合作路线图的一部分，联合国高级别人工智能咨询机构（HLAB）成立，旨在为联合国成员国提供人工智能国际治理的分析和建议。该小组由39名具有不同背景的人士组成（按地域、性别、年龄和学科划分），涵盖政府、公民社会、私营部门和学术界，以确保人工智能治理的建议既公平又具有包容性。

作为这个过程的一部分，我们对初创企业和中小企业的专家进行了采访，以探讨他们在人工智能训练数据集方面面临的挑战。他们的反馈意见强调了联合国等中立国际机构在监督人工智能国际治理方面的重要性。

联合国高级别人工智能咨询机构关于人工智能训练数据集标准的建议，涵盖了预训练还是后训练的标准，详见新报告《以人为本的人工智能治理》，包括以下内容：

1.建立全球匿名数据交换市场，规范数据相关定义、人工智能训练数据全球治理原则和人工智能训练数据来源，以及透明、基于权利的问责制。这包括引入数据管理和交换流程及标准。

2.促进数据共享，鼓励对代表性不足或缺失的数据进行整理。

3.确保国际数据访问的互操作性。

4.创建以尊重权利的方式补偿数据创建者的机制。

为了解决算力的差距，联合国高级别人工智能咨询机构提出以下建议：

1.在共同利益框架下建立能力建设网络，确保人工智能利益的公平分配。

2.建立全球基金，支持旨在将人工智能应用于当地公共利益用例的研究人员和开发人员获取计算资源。

人工智能的国际治理，尤其是训练数据集和算力的治理，对初创企业和发展中国家至关重要。它为获取基本资源和促进国际合作提供了强有力的框架，使初创企业能够在全球人工智能领域负责任地进行创新和扩展。（财富中文网）

纳兹尼恩·拉贾尼（Nazneen Rajani）博士担任Collinear AI公司的首席执行官，也是联合国高级别人工智能咨询机构的成员。

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