FTC能做什么来应对生成式AI市场中的反竞争行为？

2023年6月29日星期四，美国联邦贸易委员会（FTC）表示 对生成式人工智能（AI）行业的竞争表示担忧。在一份声明中，FTC强调了生成式AI技术的变革潜力，并强调需要确保公平和开放的竞争以最大化其利益。该委员会概述了对生成式AI市场中关键投入的控制和潜在反竞争行为的担忧。

FTC定义生成式AI中的构建模块和竞争担忧

FTC强调，庞大且多样化的数据集对于开发生成式AI模型至关重要。拥有多年收集数据访问权限的成熟公司，特别是通过数字平台收集的数据，比新进入者具有优势。专有数据收集工具和技术加强了这一优势。拥有受监管数据的专业领域（如医疗或金融）难以获得必要的数据。某些公司对数据的控制可能会造成进入壁垒并阻碍公平竞争。

FTC表示，“从头开始预训练生成式AI模型所需的数据量和质量可能会影响新参与者进入市场的能力。”

开发生成式AI需要具备机器学习、自然语言处理和计算机视觉专业知识的高素质劳动力。由于具备所需技能的人才稀缺，吸引和留住人才成为一个重大挑战。强大的公司可能会诉诸竞业禁止协议来阻碍潜在竞争对手的竞争。FTC强调，允许人才自由流动和分享创新想法对于培育竞争性和创新性的市场至关重要。

FTC强调，允许具有创新想法的人才自由流动，不受竞业禁止协议的阻碍，对于确保竞争性和创新性的市场至关重要。

可能的不公平竞争手段

生成式AI的现有企业可能会利用其现有的核心产品捆绑或关联新的生成式AI应用，降低竞争对手独立产品的价值，从而扭曲竞争。此外，拥有产品和服务生态系统的公司可能会从事独家交易或歧视性行为，优先推广自己的生成式AI产品而非竞争对手的产品。提供计算服务和生成式AI产品的云计算公司限制计算市场竞争的能力。

根据FTC的说法，有一个警示性说明，即在生态系统中拥有多样化产品和服务组合的现有企业可能会诉诸独家交易或歧视性行为，将用户引导至其自己的生成式AI产品，从而使竞争对手处于不利地位。

在生成式AI中活跃或控制关键投入的大型企业可能会试图通过并购来巩固市场力量。它们可能会收购关键应用，切断竞争对手对核心产品的访问或捆绑互补应用。网络效应，即生成式AI产品随着用户交互的增加而改善，可能导致市场集中，使新进入者难以有效竞争。平台效应，特别是在云服务中，也可能导致市场力量的巩固。

FTC解释说，“如果没有法律或政策干预，网络效应可以极大地增强公司从事不公平竞争手段的能力和动机。”

FTC对围绕生成式AI的竞争表示担忧，突显了该领域权力集中和反竞争行为的潜力。对关键投入（包括数据、劳动力专业知识和计算资源）的控制可能会削弱公平竞争并阻碍这一变革性技术的增长。FTC致力于执行竞争法并解决不公平竞争手段，以培育生成式AI开发的创新性和竞争性市场。