摘 要：生成式人工智能技術(shù)的發(fā)展，依賴于對(duì)數(shù)據(jù)、模型、人才和算力等關(guān)鍵資源的利用。通過(guò)分析各個(gè)關(guān)鍵資源背后的市場(chǎng)特征，可以發(fā)現(xiàn)其中有著內(nèi)在的結(jié)構(gòu)性壟斷擔(dān)憂。如果缺乏及時(shí)、有效的反壟斷監(jiān)管，生成式人工智能技術(shù)的發(fā)展易受到壟斷行為的阻礙。依據(jù)壟斷行為影響程度的強(qiáng)弱，可以將潛在壟斷行為分為封鎖型行為、限制型行為和剝削型行為三類。為了營(yíng)造有利于技術(shù)創(chuàng)新的公平競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)環(huán)境，防止結(jié)構(gòu)性的壟斷擔(dān)憂變成實(shí)質(zhì)性的發(fā)展障礙，我國(guó)反壟斷執(zhí)法機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)基于包容審慎的監(jiān)管原則推進(jìn)反壟斷監(jiān)管。在此基礎(chǔ)上，采用事前預(yù)防性監(jiān)管為主的監(jiān)管策略，并且強(qiáng)化面向國(guó)際、產(chǎn)業(yè)的監(jiān)管合作。

關(guān)鍵詞：生成式人工智能 結(jié)構(gòu)性壟斷 壟斷行為 反壟斷監(jiān)管

人工智能（AI）技術(shù)作為數(shù)字時(shí)代中最關(guān)鍵的變革性技術(shù)，已從教育、醫(yī)療、金融等各領(lǐng)域逐漸滲透、影響人類生產(chǎn)生活的方方面面。目前，世界各國(guó)都在強(qiáng)調(diào)人工智能技術(shù)對(duì)于經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重要價(jià)值。相繼制定出臺(tái)各項(xiàng)配套政策，希望能在新的技術(shù)變革中搶占先機(jī)。而在人工智能技術(shù)眾多的技術(shù)分支之中，生成式人工智能（Generative AI，GAI）技術(shù)尤其受到關(guān)注。

根據(jù)我國(guó)《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》的定義，生成式人工智能技術(shù)是指具有文本、視頻等內(nèi)容生成能力的模型以及相關(guān)技術(shù)。能夠生成“新”內(nèi)容，而非只是簡(jiǎn)單地對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析或者操作的能力，使得生成式人工智能技術(shù)能在很多應(yīng)用場(chǎng)景發(fā)揮作用。從早期ChatGPT 的人機(jī)對(duì)話，到前年DreamFusion 的三維建模，再到最近Sora 的文生視頻。越來(lái)越多新興功能的“解鎖”，正在揭示生成式人工智能技術(shù)巨大的發(fā)展?jié)摿ΑＶ顿Y機(jī)構(gòu)紅杉資本就曾預(yù)測(cè)，“生成式人工智能技術(shù)將有可能創(chuàng)造數(shù)萬(wàn)億美元的經(jīng)濟(jì)價(jià)值”。

然而，生成式人工智能技術(shù)發(fā)展的同時(shí)，許多復(fù)雜的法律問(wèn)題也隨之出現(xiàn)。其中，壟斷問(wèn)題是尤為突出的。囿于生成式人工智能模型高昂的研發(fā)成本，導(dǎo)致只有少數(shù)經(jīng)營(yíng)者才擁有獨(dú)立進(jìn)入市場(chǎng)、參與競(jìng)爭(zhēng)的能力。ChatGPT、Bard、文心一言等熱門生成式人工智能產(chǎn)品的背后，幾乎都有谷歌、微軟、臉書、百度等少數(shù)幾家大型科技企業(yè)直接、間接的參與。如此一來(lái)，使得生成式人工智能技術(shù)的發(fā)展，有著與生俱來(lái)的結(jié)構(gòu)性壟斷擔(dān)憂，很有可能會(huì)被壟斷行為不當(dāng)阻礙。

當(dāng)前，已有許多國(guó)家開(kāi)始關(guān)注生成式人工智能技術(shù)發(fā)展所呈現(xiàn)的壟斷問(wèn)題：2023 年5 月4 日，英國(guó)競(jìng)爭(zhēng)與市場(chǎng)管理局（CMA）啟動(dòng)針對(duì)人工智能模型的初步調(diào)查。啟動(dòng)文件中，點(diǎn)明生成式人工智能模型是其關(guān)注的重點(diǎn)；2023 年6 月29 日，美國(guó)聯(lián)邦貿(mào)易委員會(huì)（FTC）下屬的競(jìng)爭(zhēng)局和技術(shù)辦公室發(fā)表題為《生成人工智能引發(fā)競(jìng)爭(zhēng)擔(dān)憂》的聯(lián)名文章。文章指出壟斷行為將會(huì)扭曲創(chuàng)新發(fā)展的速率和方向，開(kāi)放性、競(jìng)爭(zhēng)性的市場(chǎng)環(huán)境能為生成式人工智能技術(shù)鋪平實(shí)現(xiàn)最大潛力的發(fā)展道路；2023 年底開(kāi)始，英國(guó)、歐盟和美國(guó)相繼發(fā)起了對(duì)微軟、OpenAI 之間合作關(guān)系的初步調(diào)查。2023 年7 月10 日，我國(guó)公布的《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》同樣關(guān)注到了壟斷問(wèn)題，第4 條第3 款明確規(guī)定，不得利用算法、數(shù)據(jù)、平臺(tái)等優(yōu)勢(shì)實(shí)施壟斷行為。

高質(zhì)量的發(fā)展，離不開(kāi)高水平的創(chuàng)新。高水平的創(chuàng)新，則又離不開(kāi)公平競(jìng)爭(zhēng)。只有保證公平競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)環(huán)境，創(chuàng)新才能繁榮，從而推動(dòng)生成式人工智能技術(shù)的發(fā)展。反壟斷法應(yīng)當(dāng)充分發(fā)揮預(yù)防、制止壟斷行為的作用，保護(hù)市場(chǎng)的公平競(jìng)爭(zhēng)。但是，也要注意反壟斷法實(shí)施的方式、限度，避免因?yàn)檫^(guò)度干預(yù)市場(chǎng)陷入“有競(jìng)爭(zhēng)沒(méi)創(chuàng)新”的低質(zhì)發(fā)展。有鑒于此，有必要細(xì)致考量數(shù)據(jù)收集、處理直至模型部署、應(yīng)用各個(gè)階段的發(fā)展規(guī)律、壟斷風(fēng)險(xiǎn)。以此作為基礎(chǔ)，才能做出更科學(xué)、合理的反壟斷監(jiān)管應(yīng)對(duì)，更好保障我國(guó)生成式人工智能技術(shù)的發(fā)展。

一、生成式人工智能技術(shù)發(fā)展中的結(jié)構(gòu)性壟斷擔(dān)憂

生成式人工智能技術(shù)研發(fā)的核心流程，大致包括數(shù)據(jù)的收集、處理，模型的設(shè)計(jì)、訓(xùn)練，模型的評(píng)估、改進(jìn)，模型的部署、應(yīng)用四個(gè)階段。整個(gè)研發(fā)流程中，數(shù)據(jù)、模型、人才和算力是四個(gè)關(guān)鍵的資源投入。因此，明晰各個(gè)關(guān)鍵資源的重要性及其市場(chǎng)特征，是理解生成式人工智能技術(shù)發(fā)展環(huán)境的基礎(chǔ)。與此同時(shí)，其中內(nèi)在的結(jié)構(gòu)性壟斷擔(dān)憂也能更加清晰地被揭示出來(lái)，為后續(xù)考察潛在的壟斷行為指明方向。

（一）數(shù)據(jù)資源方面內(nèi)在的結(jié)構(gòu)性壟斷擔(dān)憂

1. 數(shù)據(jù)資源的市場(chǎng)特征

“沒(méi)有數(shù)據(jù)，就沒(méi)有人工智能?！币环矫?，數(shù)據(jù)的質(zhì)量、數(shù)量將會(huì)影響生成式人工智能模型訓(xùn)練、評(píng)估階段的效果。繼而，決定生成式人工智能模型生成內(nèi)容的好壞。例如相比于在小規(guī)模、有偏見(jiàn)的面部圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的模型，在大規(guī)模、多樣化的面部圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的模型顯然更有可能生成逼真、多樣的面部圖像。另一方面，隨著生成式人工智能模型越來(lái)越復(fù)雜，訓(xùn)練、評(píng)估階段所需的數(shù)據(jù)相應(yīng)越多。比如，GPT-2、GPT-3 的參數(shù)數(shù)量分別為約15 億和1750 億。相比GPT-2 所用的約40GB 訓(xùn)練數(shù)據(jù)，GPT-3 所用的約45TB 訓(xùn)練數(shù)據(jù)要比前者多了兩個(gè)數(shù)量級(jí)。數(shù)據(jù)資源有著如下兩個(gè)突出的市場(chǎng)特征：

其一，數(shù)據(jù)資源的優(yōu)勢(shì)能夠自我強(qiáng)化。已經(jīng)擁有數(shù)據(jù)資源優(yōu)勢(shì)的經(jīng)營(yíng)者，有能力利用更多、更新的數(shù)據(jù)改良服務(wù)。更好的服務(wù)又會(huì)吸引更多用戶、合作伙伴。由此，讓經(jīng)營(yíng)者既有的數(shù)據(jù)資源優(yōu)勢(shì)得以不斷增強(qiáng)。除此以外，規(guī)模經(jīng)濟(jì)、范圍經(jīng)濟(jì)的交織也是不可忽視的因素。數(shù)據(jù)資源的范圍經(jīng)濟(jì)性，使不同來(lái)源的數(shù)據(jù)可以相互結(jié)合帶來(lái)更加深入、豐富的見(jiàn)解。借助這些見(jiàn)解，經(jīng)營(yíng)者能更有效賦能、提升服務(wù)；規(guī)模經(jīng)濟(jì)性，則使經(jīng)營(yíng)者擴(kuò)大數(shù)據(jù)資源優(yōu)勢(shì)的同時(shí)一并獲得成本優(yōu)勢(shì)。前后兩者相互的交織，進(jìn)一步鞏固數(shù)據(jù)資源優(yōu)勢(shì)自我強(qiáng)化的機(jī)制。

其二，數(shù)據(jù)資源的獲得存在多重障礙。數(shù)據(jù)雖然多被認(rèn)為具有非競(jìng)爭(zhēng)性、非排他性，但是作為研發(fā)投入的數(shù)據(jù)資源事實(shí)上很少能被輕易獲得。比如，獲得數(shù)據(jù)資源可能面臨渠道障礙。生成式人工智能模型的研發(fā)，對(duì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量、數(shù)量等方面有較高的要求。只有達(dá)到一定標(biāo)準(zhǔn)，才能真正用作研發(fā)的資源投入。現(xiàn)實(shí)中，想要獲得符合要求的數(shù)據(jù)資源其實(shí)渠道非常有限。一些冷門、小眾的領(lǐng)域，甚至可能沒(méi)有獲得數(shù)據(jù)資源的渠道。又如，獲得數(shù)據(jù)資源可能面臨技術(shù)障礙。比較典型的，就是兼容性問(wèn)題產(chǎn)生的技術(shù)障礙。不同經(jīng)營(yíng)者收集數(shù)據(jù)時(shí)常會(huì)根據(jù)己方的需求、偏好組織數(shù)據(jù)，若不充分了解數(shù)據(jù)的組織方式，即使獲得數(shù)據(jù)也很難能確保數(shù)據(jù)的相關(guān)性、可靠性。

2. 數(shù)據(jù)資源方面結(jié)構(gòu)性壟斷擔(dān)憂的形成

通過(guò)以上梳理，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的市場(chǎng)特征非常容易催生結(jié)構(gòu)性壟斷問(wèn)題。一方面，網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)、范圍經(jīng)濟(jì)等市場(chǎng)特征使得數(shù)據(jù)資源傾向于更集中化、規(guī)?；?。很多時(shí)候，少數(shù)經(jīng)營(yíng)者可以不成比例地控制大量的數(shù)據(jù)資源。而大多數(shù)的經(jīng)營(yíng)者，只有機(jī)會(huì)獲得少量的數(shù)據(jù)或者無(wú)效的數(shù)據(jù)。另一方面，數(shù)據(jù)資源的各種可獲得性障礙能進(jìn)一步幫助具有數(shù)據(jù)資源優(yōu)勢(shì)的經(jīng)營(yíng)者建立、維持較高的數(shù)據(jù)資源壁壘。有鑒于此，具有數(shù)據(jù)資源優(yōu)勢(shì)的經(jīng)營(yíng)者能有機(jī)會(huì)將其數(shù)據(jù)資源優(yōu)勢(shì)延伸、轉(zhuǎn)化為其在下游生成式人工智能技術(shù)市場(chǎng)的市場(chǎng)勢(shì)力。人工智能科學(xué)家吳恩達(dá)（Andrew Ng）教授指出：“人工智能的研發(fā)人員，80% 的時(shí)間都是耗在數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備工作?！痹诮Y(jié)構(gòu)性的數(shù)據(jù)資源優(yōu)勢(shì)加持下，經(jīng)營(yíng)者的市場(chǎng)行為更加難被競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制約束。除了可能產(chǎn)生傳統(tǒng)的競(jìng)爭(zhēng)損害以外，更為重要的是經(jīng)營(yíng)者的創(chuàng)新動(dòng)力、能力可能因此減弱，繼而影響生成式人工智能技術(shù)的發(fā)展。

（二）模型資源方面內(nèi)在的結(jié)構(gòu)性壟斷擔(dān)憂

1. 模型資源的市場(chǎng)特征

模型，是在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上運(yùn)行算法的結(jié)果，代表算法從訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)到的內(nèi)容。完全從零開(kāi)始構(gòu)建算法、研發(fā)模型不僅不必要而且難以實(shí)現(xiàn)。目前普遍的做法，是充分利用現(xiàn)有的算法和模型資源，然后在此基礎(chǔ)上嘗試研發(fā)新的模型。例如，DALL·E 就是OpenAI 基于GPT-3 微調(diào)、訓(xùn)練研發(fā)的。這樣，不僅能夠縮短研發(fā)時(shí)間、節(jié)約研發(fā)成本，還能很大程度確保生成式人工智能模型的穩(wěn)健性——畢竟大型預(yù)訓(xùn)練模型通常已在更高質(zhì)量、多樣化的數(shù)據(jù)集上完成訓(xùn)練。根據(jù)人工智能企業(yè)Clarifai 副總裁Alfredo 的說(shuō)法，大型預(yù)訓(xùn)練模型能使研發(fā)時(shí)間縮短可達(dá)一年。由此，節(jié)約數(shù)十萬(wàn)美元的研發(fā)成本。所以可用的算法、模型資源，對(duì)于生成式人工智能模型的研發(fā)人員來(lái)說(shuō)是寶貴的“跳板”，為其后續(xù)的研發(fā)活動(dòng)提供一個(gè)包含先驗(yàn)知識(shí)的、更高的起點(diǎn)。算法、模型資源的市場(chǎng)特征可以從以下三個(gè)方面加以說(shuō)明：

其一，先進(jìn)模型具有的主導(dǎo)性。一旦某個(gè)生成式人工智能算法或者模型擁有明顯的先進(jìn)性，往往其在未來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)會(huì)占據(jù)所屬領(lǐng)域的主導(dǎo)地位。一是因?yàn)轭I(lǐng)域內(nèi)大部分的經(jīng)營(yíng)者都將選擇以之作為研發(fā)基礎(chǔ)。例如臉書2023 年2 月剛剛推出的預(yù)訓(xùn)練模型Llama，就是因其卓越的性能在很短的時(shí)間內(nèi)被ChatMed、MiniGPT-4、PandaGPT 等眾多模型用作研發(fā)基礎(chǔ)。二是因?yàn)橹T如英偉達(dá)、英特爾等軟、硬件廠商有時(shí)也會(huì)針對(duì)主導(dǎo)性的模型提供優(yōu)化和適配。由此，先進(jìn)模型的主導(dǎo)性就會(huì)變得更加穩(wěn)固。三是因?yàn)橹鲗?dǎo)性的模型能在較長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi)與更多的用戶進(jìn)行互動(dòng)。在此背景下，主導(dǎo)性的模型能有更多的反饋用以迭代、更新。

其二，模型資源對(duì)于數(shù)據(jù)資源的依賴性。“更多的數(shù)據(jù)，勝過(guò)聰明的算法。但是更好的數(shù)據(jù)，還要?jiǎng)龠^(guò)更多的數(shù)據(jù)。”生成式人工智能模型的性能，很大程度上由研發(fā)所用的數(shù)據(jù)決定。除了前文所舉的一些例子以外，生成式人工智能的涌現(xiàn)能力也是很好的印證。涌現(xiàn)能力（Emergent Ability）是指生成式人工智能模型隨著模型參數(shù)和訓(xùn)練數(shù)據(jù)拓展可能突然掌握的、超出預(yù)期的能力。例如研究人員發(fā)現(xiàn)，原本只是接受文本訓(xùn)練的大型語(yǔ)言模型可能突然可以執(zhí)行數(shù)學(xué)計(jì)算、回答事實(shí)問(wèn)題等預(yù)定義以外的任務(wù)。而在小型語(yǔ)言模型中，類似的情況并不會(huì)發(fā)生。涌現(xiàn)能力的出現(xiàn)，使得生成式人工智能模型的泛化性被極大提升，也再一次的證明，生成式人工智能模型對(duì)于數(shù)據(jù)資源的依賴。

其三，專利保護(hù)產(chǎn)生的排他性。生成式人工智能模型的專利申請(qǐng)非常困難，因?yàn)橥ǔｋy以滿足專利保護(hù)所需的創(chuàng)造性要求。2023 年版的《歐洲專利局審查指南》中就闡明，很多人工智能模型本身具有抽象的數(shù)學(xué)性質(zhì)。所以，一般來(lái)說(shuō)是不可專利的。但是盡管如此，百度、阿里巴巴、谷歌等大型科技企業(yè)仍在人工智能模型方面擁有多項(xiàng)專利。例如，百度至少已獲108 件大模型方面的發(fā)明專利。誠(chéng)然，專利保護(hù)存在諸多方面的好處，與此同時(shí)，也要重視其所固有的排他效果。尤其是當(dāng)專利保護(hù)可能包含廣泛的權(quán)利要求，或者涉及通用的技術(shù)方案。舉例來(lái)說(shuō)，谷歌申請(qǐng)的專利Dropout 、微軟申請(qǐng)的專利Active Machine Learning就曾引起很多研發(fā)人員的異議。其中前者是生成式人工智能關(guān)鍵技術(shù)（正則化技術(shù)）的主流方案。

2. 模型資源方面結(jié)構(gòu)性壟斷擔(dān)憂的形成

生成式人工智能模型研發(fā)的難度和成本，從一開(kāi)始就為潛在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)者創(chuàng)設(shè)了很高的市場(chǎng)進(jìn)入壁壘。專利保護(hù)產(chǎn)生的排他性，則讓情況有時(shí)變得更加惡劣。以至于很長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)，可能都不會(huì)有多少經(jīng)營(yíng)者進(jìn)入市場(chǎng)參與競(jìng)爭(zhēng)。在此背景下再考慮先進(jìn)模型的主導(dǎo)性，可以發(fā)現(xiàn)：對(duì)于能夠利用甚至控制這些算法或者模型的經(jīng)營(yíng)者，模型資源優(yōu)勢(shì)為其帶來(lái)的市場(chǎng)勢(shì)力幾乎很難受到挑戰(zhàn)。除此以外，模型資源的優(yōu)勢(shì)在現(xiàn)實(shí)中很少會(huì)獨(dú)立存在。類似臉書、微軟、百度等大型科技企業(yè)，模型資源的優(yōu)勢(shì)很大程度上得益于其所具有的數(shù)據(jù)資源優(yōu)勢(shì)。

綜合上述分析，模型資源所涉市場(chǎng)的態(tài)勢(shì)很有可能會(huì)是：（1）可以作為研發(fā)基礎(chǔ)的先進(jìn)模型由極少數(shù)的經(jīng)營(yíng)者控制；（2）大多數(shù)的經(jīng)營(yíng)者，需要依附極少數(shù)經(jīng)營(yíng)者建立的模型“生態(tài)系統(tǒng)”開(kāi)展業(yè)務(wù)。比如，基于大型預(yù)訓(xùn)練模型的應(yīng)用程序接口（API）創(chuàng)建針對(duì)細(xì)分領(lǐng)域的小型應(yīng)用程序。由此，也就不得不對(duì)一些內(nèi)在的結(jié)構(gòu)性壟斷問(wèn)題引起重視。例如控制主導(dǎo)性模型的經(jīng)營(yíng)者，擁有在其生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部挑選贏家、輸家的市場(chǎng)勢(shì)力。囿于模型資源的市場(chǎng)特征，市場(chǎng)行為通常很難被競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制有效約束。因此，其有動(dòng)機(jī)亦有能力選擇通過(guò)限制甚至扼殺創(chuàng)新長(zhǎng)期維持市場(chǎng)勢(shì)力。

（三）人才資源方面內(nèi)在的結(jié)構(gòu)性壟斷擔(dān)憂

1. 人才資源的市場(chǎng)特征

小到模型研發(fā)的每個(gè)階段，大到技術(shù)發(fā)展的整體進(jìn)程，都離不開(kāi)專業(yè)人才的參與。就以生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的演進(jìn)為例：2014 年，Goodfellow 等人首次提出生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的概念。在當(dāng)時(shí)，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)只是新穎的理論構(gòu)想。隨著越來(lái)越多的專業(yè)人才參與研究，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)得到顯著的改進(jìn)。例如2015 年，Radford等人創(chuàng)新性地將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）與生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，提出的深度卷積生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（DCGAN）能使生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程更加穩(wěn)定、生成內(nèi)容更加高質(zhì)。又如2017 年，Karras 等人提出的漸增生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（ProGAN）使得高分辨率圖像生成進(jìn)一步得以實(shí)現(xiàn)。除了生成式人工智能理論、技術(shù)的專業(yè)人才以外，能夠架起生成式人工智能理論、實(shí)踐橋梁的專業(yè)人才同樣重要。比如，谷歌大腦（Google Brain）團(tuán)隊(duì)的研究項(xiàng)目洋紅色（Magenta）旨在研發(fā)藝術(shù)、音樂(lè)相關(guān)的生成式人工智能模型。團(tuán)隊(duì)中，就有許多藝術(shù)家、音樂(lè)家等其他領(lǐng)域的專業(yè)人才。人才資源市場(chǎng)有著兩個(gè)明顯的特征：

其一，專業(yè)人才普遍的稀缺性。生成式人工智能專業(yè)人才的稀缺性，主要源于研發(fā)所需技能的專業(yè)性和復(fù)雜性。一方面，研發(fā)生成式人工智能模型時(shí)會(huì)涉及許多復(fù)雜的技術(shù)。為此，生成式人工智能專業(yè)人才要對(duì)這些技術(shù)的原理都有深入的了解，而且由于各項(xiàng)技術(shù)迭代、更新的速度很快，生成式人工智能專業(yè)人才必須保持持續(xù)的學(xué)習(xí)、適應(yīng)狀態(tài)。另一方面，生成式人工智能專業(yè)人才還要具有很強(qiáng)的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)、實(shí)踐能力，能將抽象的理論知識(shí)轉(zhuǎn)化成為現(xiàn)實(shí)的解決方案。

現(xiàn)實(shí)中，稀缺性也能從需求、供給兩個(gè)角度看出。先從需求的角度來(lái)看，目前生成式人工智能專業(yè)人才存在明顯的需求缺口。麥肯錫2023 年發(fā)布的報(bào)告顯示，有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)、提示詞工程等職位，有逾一半的受訪經(jīng)營(yíng)者認(rèn)為正在面臨招聘困難。此外，薪資水平也是直觀的反映。根據(jù)央視財(cái)經(jīng)的調(diào)查，2023 年我國(guó)人工智能新發(fā)職位同比增長(zhǎng)超過(guò)170%。其中，有關(guān)深度學(xué)習(xí)的職位年薪高達(dá)42 萬(wàn)元。再?gòu)墓┙o的角度來(lái)看，我國(guó)當(dāng)前專業(yè)人才的數(shù)量、質(zhì)量尚有不足。有過(guò)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的人數(shù)更是少之又少。人民網(wǎng)的一篇報(bào)道提到，中美兩國(guó)真正有過(guò)大模型研發(fā)經(jīng)驗(yàn)的可能一共也就“百十號(hào)人”。

其二，頭部經(jīng)營(yíng)者有著巨大的吸引力。首先，最為重要的是頭部經(jīng)營(yíng)者能夠提供有競(jìng)爭(zhēng)力的薪資。根據(jù)levels.fyi 的統(tǒng)計(jì)，美國(guó)數(shù)據(jù)科學(xué)家的平均年薪目前約為10 萬(wàn)美元。而在谷歌，這個(gè)數(shù)字則能達(dá)到27.8萬(wàn)美元。其次，是因?yàn)轭^部經(jīng)營(yíng)者能夠提供卓越的研發(fā)環(huán)境。例如臉書的DeepFace 項(xiàng)目中，研發(fā)人員可以使用迄今為止規(guī)模最大的、經(jīng)過(guò)標(biāo)注的面部數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型。也正因?yàn)闊o(wú)與倫比的數(shù)據(jù)資源，超過(guò)1.2 億個(gè)參數(shù)的復(fù)雜模型才能最終獲得優(yōu)異的性能。最后，頂級(jí)研究人員、研究團(tuán)隊(duì)的影響同樣不容忽視。很多時(shí)候，企業(yè)不僅是工作場(chǎng)所，更是想法的交流平臺(tái)。加入頭部經(jīng)營(yíng)者的團(tuán)隊(duì)后，能和頂級(jí)的研究人員、研究團(tuán)隊(duì)建立更加密切的聯(lián)系。

2. 人才資源方面結(jié)構(gòu)性壟斷擔(dān)憂的形成

近些年，對(duì)于生成式人工智能技術(shù)發(fā)展具有推動(dòng)貢獻(xiàn)的論文大多出自谷歌、臉書、英偉達(dá)等大型科技企業(yè)的研發(fā)人員。某種意義上，也是人才資源不平衡分配的證明。由此帶來(lái)的結(jié)構(gòu)性壟斷擔(dān)憂，一是源于頭部經(jīng)營(yíng)者的技術(shù)優(yōu)勢(shì)更加難被追趕。技術(shù)水平的高度分化，利于頭部經(jīng)營(yíng)者形成強(qiáng)大的市場(chǎng)勢(shì)力。二是源于生成式人工智能技術(shù)更新、迭代迅速，持續(xù)不平衡的人才資源分配便于頭部經(jīng)營(yíng)者累積市場(chǎng)勢(shì)力。三是源于人才資源的流動(dòng)，容易受到頭部經(jīng)營(yíng)者的控制。如果擁有豐富實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)、能力的專業(yè)人才不能自由地向外流動(dòng)，不僅技術(shù)創(chuàng)新會(huì)在一定程度限于頭部經(jīng)營(yíng)者偏好的方向，而且市場(chǎng)中也更難出現(xiàn)某個(gè)經(jīng)營(yíng)者能在技術(shù)上對(duì)頭部經(jīng)營(yíng)者構(gòu)成威脅。

（四）算力資源方面內(nèi)在的結(jié)構(gòu)性壟斷擔(dān)憂

1. 算力資源的市場(chǎng)特征

從最開(kāi)始的訓(xùn)練、驗(yàn)證直至最后的部署、應(yīng)用，生成式人工智能模型研發(fā)的每一步都需要算力資源的支撐。以GPT-3 為例：訓(xùn)練階段，GPT-3 總共耗費(fèi)數(shù)千單位（Petaflops/s-Days）的算力資源。拉姆達(dá)（Lambda）實(shí)驗(yàn)室的首席科學(xué)官Chuan Li 預(yù)計(jì)，GPT-3 單次訓(xùn)練所需算力資源的成本至少超過(guò)460 萬(wàn)美元。而在應(yīng)用階段，GPT-3 同樣需要耗費(fèi)大量的算力資源。根據(jù)一些媒體的推算，GPT-3 生成單個(gè)單詞的算力資源成本約為0.0003 美元，為此，OpenAI 每天至少需要花費(fèi)10 萬(wàn)美元。一般情況下，通用的圖形處理器（GPU）、張量處理器（TPU）等計(jì)算硬件足以支撐生成式人工智能模型的研發(fā)，但對(duì)更大規(guī)模、更加復(fù)雜的模型研發(fā)來(lái)說(shuō)，可能還有必要用到價(jià)格更高的定制計(jì)算硬件滿足低運(yùn)行延遲率、高數(shù)據(jù)吞吐量等要求。算力資源的市場(chǎng)特征可從市場(chǎng)的供需和市場(chǎng)的結(jié)構(gòu)兩個(gè)方面加以分析：

先就市場(chǎng)的供需方面而言，算力資源市場(chǎng)表現(xiàn)出很明顯的供需失衡。OpenAI 的一份報(bào)告指出，最大規(guī)模的人工智能模型訓(xùn)練所需的算力資源平均每隔3、4 個(gè)月就會(huì)翻倍。而以算力的基礎(chǔ)硬件之一芯片作為對(duì)比，芯片的計(jì)算性能根據(jù)摩爾定律大約需要2 年的時(shí)間才能實(shí)現(xiàn)翻倍。算力資源需求與芯片計(jì)算性能增長(zhǎng)的不匹配，正是芯片如今越來(lái)越稀缺、昂貴的主要原因所在。Elon Musk 接受采訪時(shí)曾直言“現(xiàn)在圖形處理器甚至要比毒品更難買到”。2023 年6 月30 日微軟披露的年報(bào)中，也對(duì)圖形處理器短缺造成服務(wù)中斷的風(fēng)險(xiǎn)作了提示。不過(guò)對(duì)大部分的經(jīng)營(yíng)者來(lái)說(shuō)，通過(guò)購(gòu)買芯片、服務(wù)器等軟、硬件自建算力資源不僅困難，而且高額的運(yùn)維花費(fèi)使得自建算力資源通常缺乏成本效益。實(shí)踐中，研發(fā)、部署生成式人工智能模型大多都在云中進(jìn)行。但是，云計(jì)算服務(wù)如今同樣也在變得稀缺、昂貴，許多初創(chuàng)經(jīng)營(yíng)者無(wú)法找到足夠的算力資源。The Information 的一篇報(bào)道稱，等待Azure、AWS 等云計(jì)算服務(wù)的時(shí)間可能長(zhǎng)達(dá)數(shù)月。

再就市場(chǎng)的結(jié)構(gòu)方面而言，算力資源市場(chǎng)整體是較為集中的，并且還有縱向一體化的趨勢(shì)。如從自建算力資源的角度來(lái)看，許多軟、硬件市場(chǎng)都有集中度高的特征。以圖形處理器市場(chǎng)為例，根據(jù)Jon PeddieResearch 的調(diào)研，英偉達(dá)占到2022 年第4 季度全球dGPU市場(chǎng)份額的85%。鑒于技術(shù)、人才和專利等方面的壁壘，圖形處理器的市場(chǎng)態(tài)勢(shì)短期內(nèi)還不會(huì)發(fā)生太大變化。再?gòu)淖庥盟懔Y源的角度來(lái)看，數(shù)據(jù)中心（IDC）、云計(jì)算等市場(chǎng)一樣有著較高的集中度。例如我國(guó)的云計(jì)算服務(wù)提供商，主要是阿里巴巴、華為、騰訊、百度四家大型科技企業(yè)。2023 年Canalys 發(fā)布的報(bào)告顯示，四家共占我國(guó)云服務(wù)市場(chǎng)接近80% 的份額。其中，僅僅阿里巴巴一家就占36%。此外應(yīng)當(dāng)注意到，這些經(jīng)營(yíng)者的優(yōu)勢(shì)往往不僅限于算力資源市場(chǎng)。類似英偉達(dá)、谷歌等大型科技企業(yè)，不僅擁有制造算力基礎(chǔ)軟件或者硬件的能力，而且還在研發(fā)各種先進(jìn)的人工智能模型。比如，張量處理器就是谷歌自研的芯片。張量處理器除被出售以及用作谷歌云基礎(chǔ)設(shè)施的一部分外，還被廣泛用于AlphaGo、RankBrain 等各人工智能項(xiàng)目。又如英偉達(dá)雖以制造圖形處理器聞名，但是GET3D、eDiff等前沿的生成式人工智能模型也都出自英偉達(dá)之手。

2. 算力資源方面結(jié)構(gòu)性壟斷擔(dān)憂的形成

算力資源市場(chǎng)的高度集中，使得少數(shù)經(jīng)營(yíng)者擁有不成比例的市場(chǎng)勢(shì)力。供需匹配失衡，則讓市場(chǎng)勢(shì)力進(jìn)一步得到強(qiáng)化。在此背景下，競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制也就更難發(fā)揮作用，各種濫用行為更有可能、也更容易發(fā)生。有鑒于此，不難預(yù)見(jiàn)創(chuàng)新、消費(fèi)者福利等各方面競(jìng)爭(zhēng)損害的出現(xiàn)。此外，競(jìng)爭(zhēng)損害的廣度、深度還會(huì)隨著業(yè)務(wù)縱向一體化的進(jìn)程而有所增加。通過(guò)業(yè)務(wù)縱向一體化產(chǎn)生的規(guī)模經(jīng)濟(jì)、范圍經(jīng)濟(jì)，經(jīng)營(yíng)者可以獲得相較其他市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)者更多的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。如此一來(lái)，不僅既有的市場(chǎng)勢(shì)力可以繼續(xù)得到強(qiáng)化，而且還有可能導(dǎo)致“圍墻花園”的創(chuàng)建，進(jìn)而將各類型的消費(fèi)者，逐步鎖定在其技術(shù)和產(chǎn)品的生態(tài)之中。由于此時(shí)兼具“市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)者”“市場(chǎng)管理者”的雙重身份，經(jīng)營(yíng)者有動(dòng)機(jī)亦有能力進(jìn)行自我優(yōu)待、排擠其余的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)者。

二、生成式人工智能技術(shù)發(fā)展中的潛在壟斷行為

數(shù)據(jù)、模型、人才和算力資源，都因各自的市場(chǎng)特征而有內(nèi)在的結(jié)構(gòu)性壟斷擔(dān)憂。不過(guò)結(jié)構(gòu)性壟斷擔(dān)憂關(guān)注的實(shí)質(zhì)只是經(jīng)營(yíng)者所處的“壟斷狀態(tài)”?，F(xiàn)代反壟斷法普遍認(rèn)為壟斷狀態(tài)本身并不違法，真正應(yīng)受規(guī)制的是產(chǎn)生或者可能產(chǎn)生競(jìng)爭(zhēng)損害的壟斷行為。最可能阻礙生成式人工智能技術(shù)發(fā)展的，是對(duì)數(shù)據(jù)、模型、人才、算力等關(guān)鍵資源的利用產(chǎn)生消極影響的各種潛在壟斷行為。依據(jù)壟斷行為影響程度的強(qiáng)弱可以粗略分為三種類型：封鎖型行為、限制型行為和剝削型行為。

（一）封鎖型行為

封鎖型行為是指經(jīng)營(yíng)者采取一定措施，完全排除其他經(jīng)營(yíng)者對(duì)其控制的關(guān)鍵資源進(jìn)行利用。一般情況下，是否開(kāi)放關(guān)鍵資源屬于經(jīng)營(yíng)者的經(jīng)營(yíng)自由。正如美國(guó)聯(lián)邦最高法院審理高露潔（Colgate）案時(shí)所言：假如沒(méi)有任何建立或者維持壟斷的目的，反壟斷法不會(huì)約束經(jīng)營(yíng)者行使獨(dú)立的自由裁量權(quán)決定與誰(shuí)交易。參考各國(guó)既有的反壟斷案例，如下三種行為較為典型：

1. 掠奪性封鎖行為

第一種情形，是經(jīng)營(yíng)者通過(guò)并購(gòu)、超額購(gòu)買、競(jìng)業(yè)禁止合同、獨(dú)家授權(quán)許可協(xié)議等行為掠奪性地控制大量的關(guān)鍵資源。然后，再對(duì)關(guān)鍵資源實(shí)施封鎖。其所產(chǎn)生的競(jìng)爭(zhēng)擔(dān)憂，核心在于市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)者可能因?yàn)榉怄i無(wú)法獲得或是需要付出過(guò)高的代價(jià)才能獲得關(guān)鍵資源。實(shí)施封鎖的經(jīng)營(yíng)者由此得以通過(guò)排擠市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)者不正當(dāng)?shù)卦鰪?qiáng)市場(chǎng)勢(shì)力。作為類比，美國(guó)司法部（DOJ）曾在美國(guó)電話電報(bào)公司/ 時(shí)代華納并購(gòu)案中有過(guò)相似的競(jìng)爭(zhēng)擔(dān)憂。美國(guó)電話電報(bào)公司是美國(guó)最大的電信企業(yè)，也是美國(guó)最大的多頻道視頻節(jié)目分銷商（Multichannel Video Programming Distributor，MVPD），時(shí)代華納則是美國(guó)乃至全球最受歡迎的視頻節(jié)目提供商之一。起訴書中，美國(guó)司法部指出：下游的美國(guó)電話電報(bào)公司完成收購(gòu)后，將會(huì)利用其對(duì)上游時(shí)代華納產(chǎn)品的控制阻礙市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。一種可能的競(jìng)爭(zhēng)擔(dān)憂就是新興的在線視頻節(jié)目分銷商，因?yàn)闊o(wú)法獲得熱門節(jié)目難以進(jìn)入市場(chǎng)、參與競(jìng)爭(zhēng)。市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)最終因此減弱，消費(fèi)者需要承受更高的節(jié)目費(fèi)用和更少的創(chuàng)新選擇。而在近期涉及算力資源的英偉達(dá)/ 安謀（ARM）并購(gòu)案中，美國(guó)聯(lián)邦貿(mào)易委員會(huì)同樣也有簡(jiǎn)要提及：“完成收購(gòu)后，經(jīng)營(yíng)者將有能力和動(dòng)力破壞、扼殺會(huì)與英偉達(dá)商業(yè)利益沖突的創(chuàng)新。”

2. 策略性封鎖行為

第二種情形，是經(jīng)營(yíng)者通過(guò)策略性地開(kāi)放，吸引其他經(jīng)營(yíng)者利用其所控制的關(guān)鍵資源開(kāi)展經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，而在其他經(jīng)營(yíng)者產(chǎn)生路徑依賴后，突然封鎖關(guān)鍵資源使其自營(yíng)產(chǎn)品不正當(dāng)?shù)孬@得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。已在關(guān)鍵資源方面擁有初步優(yōu)勢(shì)的經(jīng)營(yíng)者，大多會(huì)在前期推出低價(jià)甚至免費(fèi)的開(kāi)放政策與盡可能多的經(jīng)營(yíng)者進(jìn)行合作。越短的時(shí)間內(nèi)與越多的經(jīng)營(yíng)者合作，關(guān)鍵資源優(yōu)勢(shì)的自我強(qiáng)化循環(huán)就能越快建立。近期較有代表性的例子，是2023 年7 月18 日臉書宣布開(kāi)源的大型語(yǔ)言模型Llama 2 可以免費(fèi)用于研究和商業(yè)用途。對(duì)于利用關(guān)鍵資源的經(jīng)營(yíng)者來(lái)說(shuō)，低價(jià)甚至免費(fèi)的利用不是完全沒(méi)有風(fēng)險(xiǎn)的好事。因?yàn)殡S著合作時(shí)間增加，經(jīng)營(yíng)者可能囿于技術(shù)、業(yè)務(wù)方面的轉(zhuǎn)向成本，對(duì)其所使用的關(guān)鍵資源逐步產(chǎn)生路徑依賴。

2021 年臉書案的起訴書中，美國(guó)聯(lián)邦貿(mào)易委員會(huì)就曾提到類似的情況。臉書最初允許第三方開(kāi)發(fā)人員以較寬松的條件通過(guò)應(yīng)用程序接口訪問(wèn)部分用戶數(shù)據(jù)。例如第三方開(kāi)發(fā)人員可以通過(guò)Open Graph API，在其應(yīng)用程序當(dāng)中添加諸如“點(diǎn)贊”“分享”等臉書上的按鈕，基此，第三方應(yīng)用程序的用戶可以更好地與臉書好友分享動(dòng)態(tài)。推出一周后，Open Graph API 很快得到超過(guò)5 萬(wàn)個(gè)網(wǎng)站的使用。兩年后，經(jīng)此分享的社交數(shù)據(jù)日均接近10 億條。但在2011 年至2018 年期間，臉書不斷縮緊數(shù)據(jù)開(kāi)放政策。一開(kāi)始，臉書只是對(duì)其平臺(tái)內(nèi)部的第三方應(yīng)用程序進(jìn)行限制，到后來(lái)，限制逐步延伸至非臉書平臺(tái)內(nèi)部的第三方應(yīng)用程序，甚至終止所有應(yīng)用程序?qū)τ谀承┲匾獞?yīng)用程序接口的訪問(wèn)。臉書的一份內(nèi)部文件顯示，此舉旨在消除“一些應(yīng)用程序利用臉書實(shí)現(xiàn)增長(zhǎng)，切換功能成為臉書直接的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)者”的擔(dān)憂。

3. 必要設(shè)施性封鎖行為

第三種情形，是經(jīng)營(yíng)者控制的某些關(guān)鍵資源可能構(gòu)成某個(gè)市場(chǎng)的“必要設(shè)施”。如果經(jīng)營(yíng)者的封鎖行為缺乏正當(dāng)理由，就會(huì)落入反壟斷法“必要設(shè)施原則”的適用范圍。如以歐盟法院經(jīng)典的馬吉爾（Magill）案為例：馬吉爾案的上訴人RTE 和ITP，分別是愛(ài)爾蘭和北愛(ài)爾蘭的電視臺(tái)。案件起因是電視節(jié)目指南出版企業(yè)馬吉爾，因?yàn)镽TE、ITP 拒絕授權(quán)第三方出版電視節(jié)目指南，遂向歐盟委員會(huì)投訴RTE、ITP 濫用市場(chǎng)支配地位。上訴審理中，歐盟法院認(rèn)為：首先，上訴人的節(jié)目安排信息是制作電視節(jié)目指南必不可少的原材料，而上訴人則是原材料唯一的來(lái)源渠道。上訴人拒絕開(kāi)放節(jié)目安排信息的行為，阻止了新產(chǎn)品“每周電視節(jié)目指南”的出現(xiàn)。其次，上訴人拒絕開(kāi)放節(jié)目安排信息的行為沒(méi)有任何正當(dāng)理由。最后，上訴人拒絕開(kāi)放節(jié)目安排信息的行為使得次級(jí)市場(chǎng)（即每周電視節(jié)目指南市場(chǎng)）的競(jìng)爭(zhēng)全部排除。綜上所述，歐盟法院認(rèn)定上訴人拒絕開(kāi)放節(jié)目安排信息的行為違法。不過(guò)長(zhǎng)期以來(lái)，必要設(shè)施原則一直備受各界爭(zhēng)議。美國(guó)聯(lián)邦最高法院就在特林科（Trinko）案中明確表示，必要設(shè)施原則“已經(jīng)處于或者接近反壟斷法律責(zé)任的外部邊界”。因此，其實(shí)鮮有第三種情形真正受到反壟斷法規(guī)制。

（二）限制型行為

限制型行為的影響程度相比封鎖型行為更弱，經(jīng)營(yíng)者并未完全排除其他經(jīng)營(yíng)者利用其所控制的關(guān)鍵資源，但客觀上會(huì)造成關(guān)鍵資源的利用限制，導(dǎo)致市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)減弱、創(chuàng)新受阻。就限制型行為追求的直接效果而言，可以簡(jiǎn)單區(qū)分兩種類型：

1. 排擠市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)者的限制型行為

（1）通過(guò)投入市場(chǎng)（Input Market）排擠市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)者

經(jīng)營(yíng)者通過(guò)投入市場(chǎng)排擠市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)者的行為方式，比較可能的是對(duì)關(guān)鍵資源的開(kāi)放安排實(shí)行差別待遇或是設(shè)置不合理的排他性條件。前者可以借鑒2021 年意大利競(jìng)爭(zhēng)監(jiān)管局（AGCM）處罰的亞馬遜案，案中的亞馬遜就在提供電商中介服務(wù)時(shí)為自營(yíng)物流服務(wù)創(chuàng)設(shè)諸多便利。例如給予專門使用亞馬遜物流服務(wù)的第三方賣家“Prime”標(biāo)簽，并且使其有權(quán)參加Prime 會(huì)員日、黑色星期五等亞馬遜特別的推廣活動(dòng)。鑒于電商中介服務(wù)市場(chǎng)上亞馬遜的市場(chǎng)勢(shì)力，許多第三方賣家不可避免地會(huì)轉(zhuǎn)向使用亞馬遜的物流服務(wù)。意大利競(jìng)爭(zhēng)監(jiān)管局對(duì)此指出，亞馬遜的自我優(yōu)待策略不僅導(dǎo)致物流市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)者處于不公平的競(jìng)爭(zhēng)劣勢(shì)，而且由于第三方賣家受到單歸屬激勵(lì)，物流市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)性也會(huì)相較此前多歸屬狀態(tài)而有大幅下降。類似情形也有可能會(huì)在云計(jì)算服務(wù)市場(chǎng)發(fā)生：如在算力資源緊缺的情況下，具有市場(chǎng)支配地位的云計(jì)算服務(wù)提供商作出承諾，將會(huì)優(yōu)先保障自營(yíng)生成式人工智能服務(wù)的可用性，此時(shí)，多數(shù)用戶可能就會(huì)傾向使用云計(jì)算服務(wù)提供商自營(yíng)的生成式人工智能服務(wù)。后者則可以借鑒早期的洛雷恩日?qǐng)?bào)（Lorain Journal）案。洛雷恩日?qǐng)?bào)案是美國(guó)聯(lián)邦最高法院1951 年審理的經(jīng)典反壟斷案件，涉案行為是報(bào)紙出版商洛雷恩公司拒絕為在WEOL 廣播電臺(tái)上打廣告的企業(yè)投放廣告。洛雷恩（Lorain）地區(qū)當(dāng)時(shí)99% 的家庭都會(huì)訂閱洛雷恩雜志公司（Lorain Journal Co.）的報(bào)紙，洛雷恩公司對(duì)于本地的新聞、廣告?zhèn)鞑ハ碛袑?shí)質(zhì)性的壟斷權(quán)力。許多企業(yè)因此被迫中斷，或者放棄了在WEOL 上打廣告的計(jì)劃。由于WEOL 最大的潛在收入來(lái)源是洛雷恩地區(qū)的廣告，洛雷恩公司的限制行為使得WEOL 的經(jīng)營(yíng)遭受毀滅打擊。洛雷恩日?qǐng)?bào)案的競(jìng)爭(zhēng)損害機(jī)制是很直觀的，即把交易相對(duì)人當(dāng)作排擠市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)者的工具，通過(guò)排他性條件減損市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)者的交易機(jī)會(huì)。審理中，美國(guó)聯(lián)邦最高法院特別強(qiáng)調(diào)：“選擇交易相對(duì)人的權(quán)利，不是絕對(duì)的更非不受監(jiān)管的……反壟斷法禁止將其作為實(shí)現(xiàn)壟斷目的的手段?！鳖愃坡謇锥魅?qǐng)?bào)案中的行為，也很可能會(huì)被控制算法、模型資源的經(jīng)營(yíng)者用于阻礙其他新興算法、模型的發(fā)展。

（2）通過(guò)產(chǎn)出市場(chǎng)（Output Market）排擠市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)者

通過(guò)產(chǎn)出市場(chǎng)排擠市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)者的特點(diǎn)，在于市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)者對(duì)于關(guān)鍵資源的利用沒(méi)有受到直接的影響。但是由于排擠將會(huì)削弱市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)者盈利的能力，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)者后續(xù)獲得關(guān)鍵資源的能力隨之減損，所以最終也會(huì)產(chǎn)生關(guān)鍵資源利用受限的后果。常見(jiàn)的壟斷行為，包括但不限于搭售、忠誠(chéng)折扣等。具體而言，以忠誠(chéng)折扣行為為例：我國(guó)的利樂(lè)濫用市場(chǎng)支配地位案中，利樂(lè)因?yàn)閷?shí)施個(gè)性化目標(biāo)折扣、追溯性累計(jì)銷量折扣兩種忠誠(chéng)折扣行為受到處罰。國(guó)家工商行政管理總局認(rèn)為：特定的市場(chǎng)條件下，忠誠(chéng)折扣行為具有明顯的反競(jìng)爭(zhēng)效果。尤其在可競(jìng)爭(zhēng)部分的需求本就有限時(shí)，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)者要用極大的折扣來(lái)與忠誠(chéng)折扣行為抗衡。而如前文所述，先進(jìn)的生成式人工智能算法、模型具有主導(dǎo)性，因此市場(chǎng)中，可競(jìng)爭(zhēng)部分的需求可能同樣較為有限。有鑒于此，類似利樂(lè)濫用市場(chǎng)支配地位案中的情況就很值得警惕。例如控制主導(dǎo)性模型的經(jīng)營(yíng)者，可以利用忠誠(chéng)折扣“圈定”下游可競(jìng)爭(zhēng)部分的需求，使得下游經(jīng)營(yíng)者尚有其他交易選擇時(shí)，因?yàn)橹艺\(chéng)折扣的存在選擇更多調(diào)用主導(dǎo)性模型。

2. 阻礙關(guān)鍵資源流動(dòng)的限制型行為

阻礙關(guān)鍵資源流動(dòng)的限制型行為是指，經(jīng)營(yíng)者為阻礙關(guān)鍵資源的流動(dòng)，不正當(dāng)?shù)卮驂宏P(guān)鍵資源市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)性，以此減少其在獲得關(guān)鍵資源時(shí)的成本。在過(guò)程中，有時(shí)也會(huì)伴隨抑制創(chuàng)新的反競(jìng)爭(zhēng)效果。該類情形大多是與人才資源有關(guān)，比較典型的如市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)者之間的互不挖角協(xié)議?；ゲ煌诮菂f(xié)議，一直是各國(guó)重點(diǎn)關(guān)注的壟斷行為。例如美國(guó)司法部、聯(lián)邦貿(mào)易委員會(huì)就于2016 年聯(lián)合發(fā)布指南，點(diǎn)明純粹的互不挖角協(xié)議屬于本身違法且會(huì)受到刑事處罰的壟斷行為。又如2021 年，葡萄牙競(jìng)爭(zhēng)管理局（ADC）發(fā)布勞工市場(chǎng)反競(jìng)爭(zhēng)協(xié)議最終報(bào)告。正文的第一部分，就對(duì)互不挖角協(xié)議的反競(jìng)爭(zhēng)性進(jìn)行說(shuō)明。近期，我國(guó)市場(chǎng)監(jiān)管總局也對(duì)倡議aprIXirCO8zQ5fXdgDWHCQ==、簽署《互不挖人公約》的四家生豬養(yǎng)殖企業(yè)進(jìn)行約談。要求采取有效措施，主動(dòng)整改、及時(shí)消除危害后果。

一般來(lái)說(shuō)，互不挖角協(xié)議核心的競(jìng)爭(zhēng)擔(dān)憂在于破壞勞工市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制。如在2011 年奧多比（Adobe）、蘋果等案的起訴書中，美國(guó)司法部就提到互不挖角協(xié)議對(duì)于勞工市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)損害。但在某些智力密集型的市場(chǎng)中，由于市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵是要找到掌握合適技能、能夠推動(dòng)創(chuàng)新的人才，經(jīng)營(yíng)者之間的互不挖角協(xié)議就會(huì)致使創(chuàng)新因?yàn)槿瞬帕鲃?dòng)被阻而受抑制。歐盟委員會(huì)執(zhí)行副主席Vestager 對(duì)此更是表示，“拒絕雇傭的承諾，實(shí)際上是在承諾不創(chuàng)新或者不進(jìn)入新的市場(chǎng)”?？紤]到人才資源的重要性，在與生成式人工智能有關(guān)的市場(chǎng)中也很有可能出現(xiàn)相同的情況。

（三）剝削型行為

正如前文所述，關(guān)鍵資源背后的市場(chǎng)大多存在集中度、進(jìn)入壁壘較高的現(xiàn)象。在此背景下，控制關(guān)鍵資源的經(jīng)營(yíng)者也就可能相應(yīng)擁有市場(chǎng)支配地位。英國(guó)競(jìng)爭(zhēng)與市場(chǎng)管理局就在《人工智能通用模型：初步報(bào)告》中指出，獲得數(shù)據(jù)、算力等關(guān)鍵資源的限制很有可能導(dǎo)致令人擔(dān)憂的結(jié)果。如果只有少數(shù)經(jīng)營(yíng)者可以創(chuàng)建、運(yùn)維領(lǐng)先的人工智能模型，如此形成的市場(chǎng)勢(shì)力將使其有能力、有動(dòng)機(jī)只在閉源基礎(chǔ)上以不公平的價(jià)格、條件開(kāi)放模型。如果經(jīng)營(yíng)者濫用市場(chǎng)支配地位實(shí)施不公平高價(jià)或是其他剝削型行為，則會(huì)導(dǎo)致下游經(jīng)營(yíng)者的預(yù)期投資利潤(rùn)因?yàn)殛P(guān)鍵資源獲得成本過(guò)高的問(wèn)題大幅減少。進(jìn)而，不愿甚至不能創(chuàng)新。高通濫用市場(chǎng)支配地位案中，我國(guó)國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)就曾指出：高通經(jīng)由各種免費(fèi)反向許可要求，直接或者間接收取不公平的高價(jià)專利許可費(fèi)，不僅使得被許可人的創(chuàng)新意愿受到抑制，更使無(wú)線通信技術(shù)的創(chuàng)新發(fā)展受到阻礙。值得注意的是，剝削型行為產(chǎn)生的影響通常較為復(fù)雜，實(shí)踐中有必要根據(jù)個(gè)案情況綜合分析。以模型資源的不公平高價(jià)行為來(lái)說(shuō)，由于研發(fā)生成式人工智能模型需要大量的前期投入，“不公平”的高價(jià)行為其實(shí)是對(duì)經(jīng)營(yíng)者的創(chuàng)新激勵(lì)。假設(shè)后期沒(méi)有可觀的利潤(rùn)回報(bào)，幾乎沒(méi)有經(jīng)營(yíng)者會(huì)冒如此風(fēng)險(xiǎn)選擇創(chuàng)新。但不可否認(rèn)，這確實(shí)會(huì)對(duì)依賴大型預(yù)訓(xùn)練模型的研發(fā)活動(dòng)產(chǎn)生一定的消極影響。

三、我國(guó)生成式人工智能技術(shù)發(fā)展的反壟斷監(jiān)管應(yīng)對(duì)

（一）秉持包容審慎的反壟斷監(jiān)管原則

生成式人工智能作為極具潛力的新興技術(shù)，背后的市場(chǎng)既有無(wú)與倫比的經(jīng)濟(jì)機(jī)遇亦有不可預(yù)測(cè)的壟斷風(fēng)險(xiǎn)。總體上，當(dāng)前生成式人工智能技術(shù)及其衍生市場(chǎng)大多處于發(fā)展初期，需要更為寬松而非約束的監(jiān)管環(huán)境支持經(jīng)營(yíng)者創(chuàng)新、發(fā)展。其一，是因?yàn)樯墒饺斯ぶ悄軜I(yè)態(tài)的特征、規(guī)律尚不明晰。在還沒(méi)有摸清特征、規(guī)律之前施加約束性強(qiáng)監(jiān)管，非常容易出現(xiàn)“一刀切”或是刻板沿循傳統(tǒng)路徑的情況。此時(shí)，假陽(yáng)性錯(cuò)誤的發(fā)生概率較高。其二，是因?yàn)榘l(fā)展初期的市場(chǎng)較為脆弱。相較假陰性錯(cuò)誤，假陽(yáng)性錯(cuò)誤會(huì)對(duì)市場(chǎng)造成更大破壞。而且如今，生成式人工智能技術(shù)亟待大量的創(chuàng)新。經(jīng)營(yíng)者的創(chuàng)新意愿若被反壟斷監(jiān)管“誤傷”，假陽(yáng)性錯(cuò)誤帶來(lái)的社會(huì)成本還會(huì)進(jìn)一步地增加。2021 年1 月31 日印發(fā)的《建設(shè)高標(biāo)準(zhǔn)市場(chǎng)體系行動(dòng)方案》中，將“健全對(duì)新業(yè)態(tài)的包容審慎監(jiān)管制度”作為完善現(xiàn)代化市場(chǎng)監(jiān)管機(jī)制的重要內(nèi)容。《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》第3 條規(guī)定：國(guó)家堅(jiān)持發(fā)展和安全并重、促進(jìn)創(chuàng)新和依法治理相結(jié)合的原則，采取有效措施鼓勵(lì)生成式人工智能創(chuàng)新發(fā)展，對(duì)生成式人工智能服務(wù)實(shí)行包容審慎和分類分級(jí)監(jiān)管。這些文件強(qiáng)調(diào)的“包容審慎”監(jiān)管原則，是符合當(dāng)前生成式人工智能技術(shù)發(fā)展的總體情況的。

值得注意的是，包容審慎監(jiān)管原則的適用不是靜態(tài)的，必須結(jié)合實(shí)際情形動(dòng)態(tài)地調(diào)整和變化。一方面，要具體考量不同市場(chǎng)的監(jiān)管需求，確保包容審慎監(jiān)管原則的可適用性。比如，云計(jì)算服務(wù)市場(chǎng)可能就不適用包容審慎監(jiān)管。因?yàn)樵朴?jì)算服務(wù)市場(chǎng)目前市場(chǎng)集中度已經(jīng)較高，還有互操作性、轉(zhuǎn)換成本等因素形成的市場(chǎng)進(jìn)入壁壘。對(duì)于假陰性錯(cuò)誤造成的負(fù)面影響，市場(chǎng)很難通過(guò)競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制進(jìn)行自我糾正、修復(fù)。有鑒于此，提高反壟斷監(jiān)管強(qiáng)度可能會(huì)更合適。另一方面，要具體考量市場(chǎng)不同階段的監(jiān)管需求，重視包容審慎監(jiān)管原則適用的時(shí)效性。此處，可以參考平臺(tái)經(jīng)濟(jì)的反壟斷監(jiān)管歷程。平臺(tái)經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期，我國(guó)反壟斷執(zhí)法機(jī)構(gòu)秉持包容審慎的監(jiān)管原則。在此期間平臺(tái)經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展，逐步成為驅(qū)動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動(dòng)能、新引擎。但到2020 年左右，許多平臺(tái)企業(yè)已在各自市場(chǎng)擁有穩(wěn)固的主導(dǎo)地位。繼續(xù)適用包容審慎監(jiān)管不再合適，有必要適時(shí)轉(zhuǎn)為“積極、協(xié)同、審慎、依法”的監(jiān)管理念。2021 年，我國(guó)市場(chǎng)監(jiān)管總局嚴(yán)格查處阿里巴巴濫用市場(chǎng)支配地位案便是監(jiān)管原則發(fā)生轉(zhuǎn)變的體現(xiàn)。面對(duì)生成式人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，反壟斷執(zhí)法機(jī)構(gòu)也應(yīng)關(guān)注市場(chǎng)發(fā)展的態(tài)勢(shì)，處理好原則和例外的關(guān)系。動(dòng)態(tài)調(diào)整反壟斷監(jiān)管方式，更好適應(yīng)市場(chǎng)監(jiān)管需求的變化。

（二）采用事前預(yù)防性監(jiān)管為主的反壟斷監(jiān)管策略

秉持包容審慎監(jiān)管原則，絕不等于消極監(jiān)管甚至放任不管?！鞍荨敝荚跔I(yíng)造相對(duì)寬松的法治環(huán)境，能讓經(jīng)營(yíng)者有更廣闊、自由的創(chuàng)新空間。“審慎”則是要求反壟斷執(zhí)法機(jī)構(gòu)權(quán)衡利弊、謹(jǐn)慎干預(yù)，但對(duì)經(jīng)營(yíng)者觸及違法“紅線”的行為仍應(yīng)及時(shí)予以糾正。簡(jiǎn)而言之，踐行包容審慎監(jiān)管原則的核心要義，在于保持有效創(chuàng)新與有為監(jiān)管平衡。當(dāng)前生成式人工智能技術(shù)絕大部分處于發(fā)展初期，傳統(tǒng)偏重事后的反壟斷監(jiān)管模式無(wú)法有效應(yīng)對(duì)發(fā)展中潛在的壟斷風(fēng)險(xiǎn)。畢竟業(yè)態(tài)特征、規(guī)律尚不明晰的情況下，反壟斷執(zhí)法機(jī)構(gòu)需要耗費(fèi)大量時(shí)間才能做出科學(xué)、合理的決策。如此一來(lái)，壟斷行為真正得到規(guī)制時(shí)，很可能競(jìng)爭(zhēng)早已嚴(yán)重受損。為了更好維護(hù)有利于生成式人工智能技術(shù)發(fā)展的市場(chǎng)，反壟斷執(zhí)法機(jī)構(gòu)有必要采用事前預(yù)防性監(jiān)管為主，同時(shí)結(jié)合事中糾偏性監(jiān)管和事后矯正性監(jiān)管的反壟斷監(jiān)管策略。

1. 事前預(yù)防性反壟斷監(jiān)管

由于事后反壟斷監(jiān)管存在遲滯的問(wèn)題，對(duì)于生成式人工智能技術(shù)的反壟斷監(jiān)管重心必須相應(yīng)向前調(diào)整。在就特定行為展開(kāi)正式調(diào)查之前的事前階段，反壟斷執(zhí)法機(jī)構(gòu)便應(yīng)采取各種主動(dòng)性、前瞻性的預(yù)防性監(jiān)管措施。針對(duì)生成式人工智能技術(shù)，事前階段的反壟斷監(jiān)管需要側(cè)重以下三個(gè)方面：

（1）經(jīng)營(yíng)者經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的指引和規(guī)范

包容審慎監(jiān)管原則下，反壟斷法的實(shí)施更加具有彈性，但也因此導(dǎo)致經(jīng)營(yíng)活動(dòng)違法與否的邊界愈發(fā)模糊。如果經(jīng)營(yíng)者無(wú)法把握合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，投資、創(chuàng)新意愿反倒會(huì)有減損。為此，必須重視對(duì)于經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的指引和規(guī)范，通過(guò)增加法律可預(yù)測(cè)性穩(wěn)定市場(chǎng)預(yù)期、提振發(fā)展信心?？紤]到現(xiàn)階段監(jiān)管經(jīng)驗(yàn)尚不豐富，更為適宜進(jìn)行柔性的指引、規(guī)范。比較可行的是發(fā)布合規(guī)指引文件，以及給予業(yè)務(wù)合規(guī)指導(dǎo)。就前者來(lái)說(shuō)，反壟斷執(zhí)法機(jī)構(gòu)可以列舉潛在的壟斷行為，并對(duì)各個(gè)壟斷行為的違法風(fēng)險(xiǎn)加以警示、說(shuō)明。例如前文提到的封鎖型行為中，掠奪性、策略性封鎖行為的反競(jìng)爭(zhēng)效果尤其明顯，因而反壟斷執(zhí)法機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)提醒經(jīng)營(yíng)者慎重實(shí)施；與此相對(duì)，必要設(shè)施性封鎖行為僅在極為苛刻的條件下才會(huì)有損害競(jìng)爭(zhēng)的可能，基此，或可對(duì)其標(biāo)注“低風(fēng)險(xiǎn)”以減輕經(jīng)營(yíng)者的合規(guī)擔(dān)憂。鑒于關(guān)鍵資源具有集中于少數(shù)經(jīng)營(yíng)者的特征，監(jiān)管經(jīng)驗(yàn)豐富之后借鑒《數(shù)字市場(chǎng)法》設(shè)置適度的禁止性義務(wù)也是可以嘗試的做法。

（2）市場(chǎng)調(diào)研以及壟斷風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)測(cè)、識(shí)別

事前階段的市場(chǎng)調(diào)研以及壟斷風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)測(cè)、識(shí)別，有助于反壟斷執(zhí)法機(jī)構(gòu)及時(shí)、全面把握競(jìng)爭(zhēng)動(dòng)態(tài)，從而盡早發(fā)現(xiàn)違法線索，展開(kāi)有針對(duì)性的反壟斷調(diào)查。目前在此方面，英國(guó)是最活躍的國(guó)家之一：2022 年，英國(guó)政府開(kāi)始委托進(jìn)行人工智能領(lǐng)域的市場(chǎng)研究。而在2023 年3 月29 日市場(chǎng)研究報(bào)告發(fā)布后，英國(guó)競(jìng)爭(zhēng)與市場(chǎng)管理局又于2023 年5 月4 日迅速啟動(dòng)對(duì)于人工智能模型的初步調(diào)查。除了積極推動(dòng)市場(chǎng)研究、調(diào)查之外，英國(guó)還很重視前沿技術(shù)的轉(zhuǎn)化應(yīng)用，例如早在2018 年，英國(guó)競(jìng)爭(zhēng)與市場(chǎng)管理局就已籌建內(nèi)部的數(shù)據(jù)監(jiān)管團(tuán)隊(duì)（DaTA），公開(kāi)展示的工作內(nèi)容包括利用機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等技術(shù)，分析、研判經(jīng)營(yíng)者的市場(chǎng)行為以及篩選、審查經(jīng)營(yíng)者的內(nèi)部文檔。我國(guó)反壟斷執(zhí)法機(jī)構(gòu)可以考慮先對(duì)各個(gè)關(guān)鍵資源進(jìn)行初步的市場(chǎng)研究，而后基于市場(chǎng)研究的結(jié)果，選擇是否要做更進(jìn)一步的調(diào)查，或在常態(tài)化監(jiān)測(cè)時(shí)，著重關(guān)注某些市場(chǎng)的特定經(jīng)營(yíng)者。

（3）有關(guān)政策措施的公平競(jìng)爭(zhēng)審查

以上討論的，主要是對(duì)經(jīng)營(yíng)者的事前監(jiān)管。實(shí)際上，地方政府的行為也很值得關(guān)注。如今，各地政府都在抓緊出臺(tái)各項(xiàng)支持人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的政策。截止2023 年6 月14 日，僅僅山東省就已發(fā)布至少13 部有關(guān)人工智能的政策文件。誠(chéng)然，地方政府的支持對(duì)于生成式人工智能技術(shù)的發(fā)展至關(guān)重要。但是與此同時(shí)，亦不能忽視其中暗藏的反競(jìng)爭(zhēng)風(fēng)險(xiǎn)。比如，許多地方政府的支持政策中都含有獎(jiǎng)補(bǔ)措施。應(yīng)該注意到，不合理的獎(jiǎng)補(bǔ)措施就很容易扭曲競(jìng)爭(zhēng)、阻礙創(chuàng)新。首先，是因?yàn)楠?jiǎng)補(bǔ)措施會(huì)對(duì)競(jìng)爭(zhēng)性的市場(chǎng)進(jìn)入、退出過(guò)程造成干擾。效率低下的經(jīng)營(yíng)者，可能由于獎(jiǎng)補(bǔ)延緩?fù)顺鍪袌?chǎng)，擠占高效經(jīng)營(yíng)者的市場(chǎng)份額。其次，是因?yàn)楠?jiǎng)補(bǔ)措施會(huì)對(duì)經(jīng)營(yíng)者的投資意愿產(chǎn)生影響。受到獎(jiǎng)補(bǔ)的經(jīng)營(yíng)者，研發(fā)成功率通常會(huì)有所提升。而在研發(fā)獲得成功之后，經(jīng)營(yíng)者之間的競(jìng)爭(zhēng)差距也會(huì)擴(kuò)大。在此背景下，未受獎(jiǎng)補(bǔ)或受獎(jiǎng)補(bǔ)較少的經(jīng)營(yíng)者有時(shí)就會(huì)縮減初始的投資計(jì)劃。最后，是因?yàn)楠?jiǎng)補(bǔ)措施會(huì)對(duì)經(jīng)營(yíng)者維持、增強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)提供幫助。歐盟委員會(huì)在其報(bào)告中還指出，即使獎(jiǎng)補(bǔ)措施只是間接增強(qiáng)經(jīng)營(yíng)者的市場(chǎng)勢(shì)力，也有可能導(dǎo)致妨礙現(xiàn)有市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)者發(fā)展的后果，抑或促使現(xiàn)有市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)者退出市場(chǎng)，阻止?jié)撛谑袌?chǎng)競(jìng)爭(zhēng)者進(jìn)入市場(chǎng)、參與競(jìng)爭(zhēng)。為此，政策制定機(jī)關(guān)正式發(fā)布有關(guān)政策之前，必須經(jīng)過(guò)公平競(jìng)爭(zhēng)審查，防止出臺(tái)影響競(jìng)爭(zhēng)的政策。

2. 事中糾偏性反壟斷監(jiān)管

生成式人工智能業(yè)態(tài)發(fā)展具有高度的動(dòng)態(tài)性，使得經(jīng)營(yíng)者行為的反競(jìng)爭(zhēng)效果非常難以判斷。為了更好踐行包容審慎監(jiān)管原則，針對(duì)特定行為進(jìn)行正式調(diào)查的事中階段變得更加重要。一是為了確保反壟斷監(jiān)管的審慎性，反壟斷執(zhí)法機(jī)構(gòu)要在調(diào)查活動(dòng)中與有關(guān)的經(jīng)營(yíng)者增強(qiáng)溝通、交流，從而加深對(duì)受調(diào)查行為及其所處背景的理解。二是為了保證反壟斷監(jiān)管的包容性，反壟斷執(zhí)法機(jī)構(gòu)要在事中階段及時(shí)糾偏。在受調(diào)查行為違法程度較弱的情況下，盡可能用更溫和的方式防范、化解壟斷風(fēng)險(xiǎn)，留與經(jīng)營(yíng)者更大的創(chuàng)新空間。

目前，我國(guó)反壟斷事中監(jiān)管工具較為充足。2022 年我國(guó)修訂《反壟斷法》時(shí)，還通過(guò)第55 條新增“反壟斷約談制度”。實(shí)際上，反壟斷約談制度就很契合生成式人工智能有關(guān)市場(chǎng)的事中監(jiān)管。反壟斷執(zhí)法機(jī)構(gòu)可在約談時(shí)，詳細(xì)了解案情并在此基礎(chǔ)上對(duì)其所關(guān)注的競(jìng)爭(zhēng)擔(dān)憂予以闡明。必要時(shí)，還可釋放采取進(jìn)一步措施的監(jiān)管信號(hào)，推動(dòng)受到調(diào)查的經(jīng)營(yíng)者完成自查自糾。不過(guò)，我國(guó)反壟斷約談制度尚不完善。諸如反壟斷約談實(shí)施的程序問(wèn)題，及與其他制度的銜接問(wèn)題都仍有待解決。為此，反壟斷執(zhí)法機(jī)構(gòu)有必要加快制定約談規(guī)則，以更充分發(fā)揮反壟斷約談制度的效能。反壟斷約談制度可與承諾制度有機(jī)銜接起來(lái)，鼓勵(lì)經(jīng)營(yíng)者主動(dòng)做出公平開(kāi)放關(guān)鍵資源的承諾消除競(jìng)爭(zhēng)擔(dān)憂。

3．事后矯正性反壟斷監(jiān)管

雖然事前、事中階段的反壟斷監(jiān)管越發(fā)重要，但仍無(wú)法替代事后階段以矯正為目標(biāo)的反壟斷監(jiān)管的作用——通過(guò)調(diào)查處理壟斷行為，救濟(jì)受損的競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制以及消費(fèi)者福利。同時(shí)威懾有關(guān)的經(jīng)營(yíng)者，預(yù)防其在未來(lái)實(shí)施類似的行為。如前所述，阻礙利用數(shù)據(jù)、模型等各關(guān)鍵資源的壟斷行為，是現(xiàn)階段生成式人工智能技術(shù)發(fā)展最大的挑戰(zhàn)之一。對(duì)此，反壟斷執(zhí)法機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)救濟(jì)措施時(shí)應(yīng)充分考慮關(guān)鍵資源背后的市場(chǎng)特征，以免救濟(jì)措施因有悖市場(chǎng)特征，無(wú)法達(dá)到預(yù)期的救濟(jì)目的，甚至產(chǎn)生負(fù)面效果。

傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)性的拆分措施，可能就不適合用于控制模型資源的經(jīng)營(yíng)者。因?yàn)槟Ｐ唾Y源具有的市場(chǎng)特征，使其有向少數(shù)經(jīng)營(yíng)者集中的發(fā)展傾向。如果罔顧市場(chǎng)特征強(qiáng)行拆分，反而會(huì)對(duì)市場(chǎng)正常發(fā)展造成干擾。而且由于拆分后與市場(chǎng)特征不符，反壟斷救濟(jì)的實(shí)際效果也會(huì)更不穩(wěn)定。市場(chǎng)隨著時(shí)間逐漸推移，很大概率又會(huì)恢復(fù)之前的狀態(tài)。在此背景下，類似施加公平開(kāi)放、保障互操作義務(wù)等行為性的救濟(jì)措施會(huì)更適用。

除此以外，鑒于目前有關(guān)生成式人工智能的反壟斷監(jiān)管經(jīng)驗(yàn)較少，反壟斷執(zhí)法機(jī)構(gòu)應(yīng)在實(shí)施救濟(jì)措施后，重視跟蹤性、回溯性的監(jiān)管評(píng)估。一是通過(guò)跟蹤性的監(jiān)管評(píng)估，全方位地掌握救濟(jì)措施的作用及過(guò)程，由此明確監(jiān)管效果，并據(jù)監(jiān)管需求靈活進(jìn)行調(diào)整。二是通過(guò)回溯性的監(jiān)管評(píng)估，總結(jié)有益的、經(jīng)過(guò)檢驗(yàn)的監(jiān)管經(jīng)驗(yàn)，為日后的救濟(jì)措施設(shè)計(jì)提供支撐。隨著監(jiān)管經(jīng)驗(yàn)逐步豐富，反壟斷執(zhí)法機(jī)構(gòu)可將碎片化的監(jiān)管數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)聚合。從而實(shí)現(xiàn)“分類”監(jiān)管，提升面對(duì)不同場(chǎng)景的監(jiān)管能力。

（三）強(qiáng)化面向國(guó)際、產(chǎn)業(yè)的反壟斷監(jiān)管合作

1. 與各國(guó)反壟斷執(zhí)法機(jī)構(gòu)的合作

生成式人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，離不開(kāi)商業(yè)、技術(shù)等各方面的國(guó)際互動(dòng)。在此過(guò)程中，國(guó)際反壟斷監(jiān)管合作的需求愈發(fā)迫切。一方面，要幫助避免不同國(guó)家反壟斷監(jiān)管的分歧。全球已有超過(guò)125 個(gè)反壟斷司法轄區(qū)。由于競(jìng)爭(zhēng)政策、法律文本的差異，各國(guó)反壟斷監(jiān)管出現(xiàn)分歧是很常見(jiàn)的情況。如在通用電器/霍尼韋爾并購(gòu)案中，盡管美國(guó)司法部在先批準(zhǔn)通用電器的收購(gòu)行為， 但是歐盟委員會(huì)還是意見(jiàn)一致地認(rèn)為應(yīng)該禁止。鑒于歐盟是世界最大的航空航天市場(chǎng)之一，通用電器只能最終放棄其對(duì)霍尼韋爾的收購(gòu)計(jì)劃。類似的反壟斷監(jiān)管分歧實(shí)踐中有很多， 都對(duì)經(jīng)營(yíng)者的交易效率、成本有著很大影響。另一方面，要幫助提高反壟斷監(jiān)管的時(shí)效性。反壟斷執(zhí)法機(jī)構(gòu)監(jiān)管涉及多國(guó)的壟斷行為時(shí)，常會(huì)面臨監(jiān)管資源不足、調(diào)查范圍受限等各種障礙，相應(yīng)的，反壟斷監(jiān)管的時(shí)效性也會(huì)因此大打折扣。對(duì)此，各國(guó)反壟斷執(zhí)法機(jī)構(gòu)之間必要的合作成為保障監(jiān)管效率、質(zhì)量的關(guān)鍵。

為了更好地強(qiáng)化反壟斷監(jiān)管的國(guó)際合作，我國(guó)需要采取戰(zhàn)略性、多元化的推進(jìn)路徑。一是要在制度層面上，繼續(xù)推動(dòng)與各國(guó)家確立反壟斷監(jiān)管合作的框架。例如通過(guò)《中美反托拉斯和反壟斷合作諒解備忘錄》，我國(guó)與美國(guó)明確了包括競(jìng)爭(zhēng)政策高層對(duì)話在內(nèi)的合作框架。近年，我國(guó)還與俄羅斯簽署了《中華人民共和國(guó)政府與俄羅斯聯(lián)邦政府反壟斷執(zhí)法和競(jìng)爭(zhēng)政策領(lǐng)域的合作協(xié)定》，這是我國(guó)市場(chǎng)監(jiān)管總局成立以來(lái)簽署的第一份政府間反壟斷合作協(xié)定。二是要在實(shí)踐層面上，繼續(xù)豐富與各國(guó)家開(kāi)展反壟斷監(jiān)管合作的方式。對(duì)此，我國(guó)可以考慮借鑒美國(guó)的做法。即除傳統(tǒng)的個(gè)案協(xié)作、會(huì)議交流等方式之外，還可針對(duì)特定事項(xiàng)創(chuàng)建多邊的工作組或是委員會(huì)。如對(duì)云計(jì)算、人工智能等高科技領(lǐng)域，美國(guó)就與歐盟建立了“歐盟-美國(guó)貿(mào)易和技術(shù)委員會(huì)”（EU-US Trade and Technology Council，TTC）。其中，歐盟- 美國(guó)貿(mào)易和技術(shù)委員會(huì)第五工作組（Working Group 5） 的職責(zé)之一就是確保公平、有效的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)?！稓W盟- 美國(guó)貿(mào)易和技術(shù)委員會(huì)啟動(dòng)聯(lián)合聲明》中，更是特別強(qiáng)調(diào)第五工作組要與其他工作組一起探索云基礎(chǔ)設(shè)施及其服務(wù)的監(jiān)管方法。又如對(duì)于監(jiān)管分歧頻發(fā)的經(jīng)營(yíng)者集中問(wèn)題，美國(guó)先后與歐盟、加拿大等國(guó)成立專項(xiàng)工作組，目的是就經(jīng)營(yíng)者集中審查工作，達(dá)成利于各國(guó)消費(fèi)者、經(jīng)營(yíng)者的最佳實(shí)踐。

2. 與有關(guān)產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員的合作

在生成式人工智能技術(shù)及其衍生市場(chǎng)動(dòng)態(tài)發(fā)展的背景下，反壟斷執(zhí)法機(jī)構(gòu)必須更密切、更廣泛地與有關(guān)產(chǎn)業(yè)的從業(yè)人員進(jìn)行合作。借助來(lái)自業(yè)內(nèi)的“第一手”資訊，增進(jìn)對(duì)于技術(shù)、市場(chǎng)發(fā)展現(xiàn)狀的見(jiàn)解，從而保證反壟斷監(jiān)管的有效性，取得促進(jìn)創(chuàng)新、維護(hù)競(jìng)爭(zhēng)之間的平衡?？傮w上，反壟斷執(zhí)法機(jī)構(gòu)應(yīng)將合作有機(jī)嵌入監(jiān)管的各個(gè)階段。鑒于目前相關(guān)案件較少，反壟斷執(zhí)法機(jī)構(gòu)有必要把重點(diǎn)更多地放在事前階段，例如通過(guò)圓桌會(huì)議、調(diào)研訪談等方式了解競(jìng)爭(zhēng)動(dòng)態(tài)。在此方面，目前國(guó)內(nèi)外已有許多成熟的參考。如就前者而言，可以參考我國(guó)針對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)公平競(jìng)爭(zhēng)與反壟斷問(wèn)題舉辦的“中國(guó)市場(chǎng)監(jiān)管圓桌會(huì)議”。就后者而言，則可參考英國(guó)競(jìng)爭(zhēng)與市場(chǎng)管理局的做法：先對(duì)當(dāng)前的人工智能基礎(chǔ)模型展開(kāi)初步調(diào)查，基于調(diào)查結(jié)果提出系列擬議的監(jiān)管原則（Proposed Principle）。圍繞擬議的監(jiān)管原則，有針對(duì)性地推動(dòng)與國(guó)內(nèi)外利益相關(guān)者接觸的調(diào)研計(jì)劃。在此過(guò)程中，進(jìn)一步發(fā)展、完善擬議的監(jiān)管原則。除此以外，我國(guó)還可借鑒歐盟設(shè)立專門的咨詢專家組，以在指南、政策制定活動(dòng)中，獲得來(lái)自有關(guān)產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員更加及時(shí)、全面的支持。比較具有代表性的咨詢專家組，就是歐盟的ICT 標(biāo)準(zhǔn)利益相關(guān)方平臺(tái)（European Multi-Stakeholder Platform on ICTStandardisation）。

四、結(jié)語(yǔ)

抓創(chuàng)新就是抓發(fā)展，謀創(chuàng)新就是謀未來(lái)。重視生成式人工智能技術(shù)發(fā)展中的壟斷風(fēng)險(xiǎn)及其反壟斷監(jiān)管應(yīng)對(duì)，就是要為生成式人工智能的技術(shù)創(chuàng)新?tīng)I(yíng)造公平競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)環(huán)境。利用市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)、技術(shù)創(chuàng)新之間有益的互動(dòng)，推動(dòng)生成式人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的發(fā)展。盡管當(dāng)前生成式人工智能業(yè)態(tài)的特征、規(guī)律尚不清晰，但就目前來(lái)看仍然沒(méi)有超脫現(xiàn)有的反壟斷監(jiān)管邏輯、框架。我國(guó)反壟斷執(zhí)法機(jī)構(gòu)應(yīng)以既有的監(jiān)管經(jīng)驗(yàn)作為指引，圍繞數(shù)據(jù)、模型、人才和算力等關(guān)鍵資源進(jìn)行更加深入、細(xì)致的前瞻性研究。在此基礎(chǔ)上，探索、制訂出更適合中國(guó)實(shí)際的反壟斷監(jiān)管策略。通過(guò)有為、有效的反壟斷監(jiān)管，激發(fā)生成式人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新活力，以此確保我國(guó)能在全球競(jìng)爭(zhēng)的背景下，一直走在生成式人工智能技術(shù)發(fā)展的前沿。