人工智能作为21世纪最具革命性的技术之一,正深刻改变着经济、社会乃至人类生活的各个层面。然而,围绕人工智能控制权的斗争却日益激烈,这场战斗不仅关乎产业格局的变迁,更潜藏着对科技前景的深远影响。历史与现实的经验表明,技术创新的活力常常源自多元主体的自由探索,而中心化权力的集中过度可能扼杀这份创新潜能,导致科技发展进入瓶颈,甚至倒退。回顾上世纪的科技演进历程,苏联通过中央计划体制试图掌握计算机革命主动权,然而其成果远逊于依托硅谷民间创新生态的美国。集中控制造成的僵化机构难以适应技术变化的快速不确定性,最终成为苏联科技潜力被束缚的重要原因。苏联经验启示人们,科技领域内的信息碎片和地方知识十分关键,单靠集中决策难以处理复杂多变的现实需求。
与此相对,硅谷依托具有开放心态的企业家精神和灵活的市场机制,在软件和互联网等新兴领域不断冲破边界,实现了前所未有的爆发。另一例证是日本经济在1980年代的辉煌。其以协调生产体系和紧密行业网络见长,成功推动了硬件制造领域的效率提升和增值改进。但日本体制的协调优势也成为其创新桎梏。紧密的企业联盟和相对宽松的竞争环境抑制了破坏式创新,软件和互联网的浪潮未能带来相应发展,最终导致技术动力的减退。欧洲诸国同样经历了类似困境。
战后采用的协作式资本主义模式在稳态增长和模仿式创新中有效,但面对信息技术和数字化的加速变革,刚性体制难以灵活调整,经济增长趋于停滞。中国近来的发展案例亦反映了中心化控制的利弊。政府对关键技术领域高度干预,固然保障了国家战略目标的执行,但过度的政治干预和资源配置偏向造成基层创新生态受压,限制了中小企业和创业者的活动空间。与此同时,美国科技产业的集中度不断攀升。从90年代开始,行业巨头愈发垄断市场重要资源和人才流动渠道,非竞争性雇佣协议普遍存在,抑制了科技人才的自由流动和创新创业的活力。微软、谷歌、亚马逊等巨头在人工智能市场上的布局逐步形成了寡头垄断,GPU供应大部分掌握在少数厂商手中,进一步加剧了资源分配的不均衡。
这种集中化不仅影响技术研发本身,也潜在地减少了创新多样性,加剧了技术路径依赖。人工智能系统的突破本质上需要面对未知领域的探索,而非对既有规范的完善和扩张。大规模语言模型虽然在规模上迅速增长,但在理解能力和推理水平上仍有很大提升空间。人工智能的发展依赖于人类试错和开放实验的环境,而这恰恰是集中权力难以完全实现的。开放、多元、竞争性的创新生态可以激发更多可能,推动技术跃迁。人类的感知、体感和实践经验为智能的进一步发展提供了丰富的资源,人工智能要实现真正的突破,不仅需要庞大的计算资源,更需对复杂现实世界的深度理解,这需要无数创新主体的探索和积累。
未来人工智能的前景,将由谁能够掌控和塑造创新生态环境决定。如果技术进步被少数国家和企业垄断,围绕安全、隐私和政策的中心化管控可能优先考虑权力维护而非技术潜力的释放,限制了开放创新的可能性。为了避免重复历史的教训,全球应谋求平衡,既保证技术安全与监管,又保持竞争和多样化的创新活力。政策设计需防止垄断与权力集中,促进人才自由流动,支持更多初创企业参与人工智能研发,激励跨领域协作和知识共享。同时,公众的广泛参与和监督也尤为重要,确保人工智能的发展成果更公平地惠及全社会。人工智能不仅仅是一项技术革命,更关乎经济模式、制度设计和社会价值的深刻转型。
在全球科技竞争加剧的时代,历史经验提醒我们,只有尊重多元主体的创造力,维护开放竞争,慎防权力过度集中,才能真正实现人工智能的广泛价值。否则,过度掌控可能将限制创新,抑制潜能,最终阻碍这一伟大科技的光明前程。 。
