根據史丹佛大學（Stanford University）最近發布的 AI 指數報告（AI Index Report），2023 年全球 AI 領域的投資額度達到了前所未有的水平。這股投資熱潮的出現，勢必將對未來的科技發展、市場競爭格局、監管政策等層面產生深遠影響。
事實上，我們已可觀察到資金湧入帶來的部分效應，譬如龐大資本推動了像GPT-4和Gemini等頂尖AI模型的問世。這不僅展現了AI技術在創新實力上的強大能力，更凸顯了監管和法律領域即將面臨的龐大挑戰。
首先，讓我們深入探討這些巨額投資的經濟影響。開發尖端AI模型涉及龐大的成本，不僅與技術開發相關，還包括所需人才、計算資源和專屬資料庫的成本。如此高昂的支出通常是小企業難以承受的，這可能會導致壟斷市場的局面，只有少數資金雄厚的公司才能有效競爭。這種權力集中引發了對市場競爭、創新多元化甚至消費者選擇的重大擔憂。
此外，在AI領域保持競爭力所需的資金投入，可能會重塑風險投資策略。傳統的創投模式可能會演變為AI專案需要更長開發週期和承擔更高風險，因而傾向進行規模更大但數量較少的投資，以期在下一項重大突破中占得一席之地。
在監管方面，這些投資的影響同樣深遠。監管單位往往在追趕快速科技進展的賽跑中落後，而AI發展的步伐更加劇了這個挑戰。大量投資或將推動監管朝向對AI應用實施更嚴格的法規遵循要求，尤其是在個人資料使用和演算法透明度等與消費者保護法和隱私法規相關的敏感領域。
研發（R&D）合約和成本回收等法律影響
AI資金通常包括風險投資、企業投資、政府補助金等混合融資方式。每一種資金來源都伴隨著相應的法律義務和規範。例如風險投資往往基於股權合約，授予投資者取得部分所有權並在公司決策上擁有發言權—這種情況可能影響AI研究的獨立性和開放性。
從融資轉向研發（R&D）合約時，法律問題變得更加複雜。必須解決智慧財產權、資料使用及隱私等多重層面。其中一大挑戰是資料處理，這也是AI賴以維生的命脈，因資料常來自大眾或半公開來源，但最終可能用於專有應用。合約必須嚴謹界定數據的所有權、可訪問者及使用方式。這一點在AI專案中尤為關鍵此外，許多AI專案具有全球性質，合約還必須遵守各國有關數據隱私和保護的不同法律，如歐盟的GDPR或加州的CCPA，為複雜性增添另一層挑戰。
AI專案中，成本回收的問題也構成另一法律挑戰。AI開發在運算資源和人力都是昂貴的投資。這些成本在AI專案的生命週期中如何回收，往往引發爭議。法律架構需確保成本回收機制公平合理，不會扼殺創新，尤其是對付不起前期成本的新創企業或規模較小的企業。
成本回收策略可能包括授權模式、長期採購合約或AI技術後續應用的使用權利金。每種模式都伴隨著其自身的法律影響和潛在爭議，尤其是在智慧財產權貢獻的定價估值和AI創新產生的收入公平分配等方面。
制定標準化AI法規的國際合作需求，源於數位科技天生的全球化本質。AI系統及其處理的資料往往跨越國境，使得單方面的國家監管既不切實際，也難以奏效。例如一個國家的資料隱私法規很容易被另一個國家的AI系統規避，只要這些系統在未受類似限制情況下取用並處理該數據。
因此，國際合作對於研擬並執行全球AI系統負責任設計、部署及管理標準而言相當重要。唯有如此，才能確保人工智慧技術為全球進步做出積極貢獻，同時不損害倫理標準和社會福祉。
（首圖來源：freepik）
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