Evropske politike razvoja umjetne inteligencije neće donijeti stvarnu tehnološku suverenost ako se nastave oslanjati na infrastrukturu i poslovne modele nekoliko dominantnih američkih kompanija, upozoravaju Frederike Kaltheuner i Leevi Saari u analizi objavljenoj na portalu Tech Policy Press. Autori smatraju da Evropska unija mora prestati posmatrati razvoj umjetne inteligencije kao unaprijed zadat tehnološki pravac kojem se samo treba prilagoditi i početi aktivnije oblikovati tržište.
Tekst je dio serije nastale u saradnji s AI Now Instituteom, u kojoj autori analiziraju strukturu evropskog tržišta umjetne inteligencije i njegovu zavisnost od velikih američkih tehnoloških kompanija. Iako u Evropi postoje uspješne AI kompanije, značajan dio vrijednosti koju one stvaraju, prema njihovoj analizi, završava kod američkih proizvođača AI modela i, prije svega, velikih pružalaca cloud infrastrukture.
Evropska unija na taj problem trenutno uglavnom odgovara ulaganjima u AI gigafabrike, finansiranjem razvoja modela, pokušajima privlačenja privatnog kapitala i ublažavanjem određenih regulatornih ograničenja. Ideja je da bi povećanje dostupnog kapitala i infrastrukture moglo omogućiti evropskim kompanijama da razviju ekosistem sličan onome u Silicijskoj dolini.
Međutim, Kaltheuner i Saari smatraju da takva politika ne rješava osnovni problem – tržište na kojem kompanije Google, Microsoft, Amazon, Nvidia i Meta, zajedno s AI laboratorijama koje finansiraju, kontrolišu ključnu infrastrukturu, pristup računarskim kapacitetima, distribuciju, ali i pristup krajnjim korisnicima. Zbog toga predlažu četiri pravca u kojima bi Evropa trebala mijenjati svoju politiku.
Prvi je prihvatanje činjenice da je budućnost AI tržišta još uvijek veoma neizvjesna. Nije poznato hoće li dominantan model razvoja ostati zasnovan na sve većim modelima koji zahtijevaju ogromne količine podataka i računarske snage. Moguće je, naprimjer, da modeli s otvorenim težinama postanu dovoljno kvalitetni i jeftini da se modeli različitih proizvođača mogu jednostavno zamjenjivati.
Takav razvoj ne bi automatski riješio problem evropske zavisnosti. Ako sami AI modeli postanu lako zamjenjivi, najveći dio vrijednosti mogao bi se premjestiti prema kompanijama koje kontrolišu čipove i računarsku infrastrukturu ili prema velikim cloud kompanijama poput Amazona, Googlea i Microsofta. Drugi mogući scenario je da vodeće AI kompanije svoje modele sve dublje integrišu u poslovne aplikacije i AI agente, čime bi korisnicima dodatno otežale prelazak na konkurentske usluge.
Zato autori smatraju da evropske vlasti moraju razviti sposobnost praćenja promjena na tržištu i pripremati politike za različite scenarije, umjesto da cjelokupnu strategiju zasnivaju na pretpostavci da će današnji način razvoja umjetne inteligencije ostati dominantan.
Drugi pravac podrazumijeva mnogo aktivnije oblikovanje tržišta kako bi ono bilo otvorenije, konkurentnije i interoperabilnije. Autori navode da velike tehnološke kompanije već oblikuju AI tržište vlastitim ulaganjima, subvencionisanjem računarskih kapaciteta, finansijskim aranžmanima i partnerstvima. Pitanje, prema tome, nije treba li tržište biti oblikovano, već ko će ga oblikovati i u čijem interesu.
Evropa bi, između ostalog, mogla ograničiti favoriziranje vlastitih proizvoda kod velikih cloud i AI kompanija te uvesti snažnije zahtjeve za interoperabilnost cloud infrastrukture. Na raspolaganju joj nisu samo pravila konkurencije i subvencije nego i javne nabavke, standardizacija, trgovinska i poreska politika te zabrane vezivanja različitih proizvoda i usluga.
Poseban problem predstavlja zavisnost od cloud infrastrukture. Autori upozoravaju da evropsku AI suverenost nije moguće odvojiti od dominacije Amazona, Microsofta i Googlea na cloud tržištu. Većina potražnje za naprednim vlasničkim AI modelima trenutno je povezana upravo s infrastrukturom velikih hyperscalera, pa evropski pružaoci cloud usluga teško mogu razviti konkurentnu infrastrukturu.
Takva zavisnost mogla bi postati još značajnija ako se umjetna inteligencija ugradi u veliki broj proizvoda i poslovnih procesa. Za razliku od klasičnih troškova cloud usluga, troškovi korištenja generativne umjetne inteligencije rastu zajedno s količinom korištenja. Ako vlasnički AI modeli postanu sastavni dio evropske ekonomije, veliki američki pružaoci infrastrukture mogli bi praktično uzimati dio vrijednosti svake aktivnosti koja zavisi od njihovih sistema.
Zbog toga bi cilj evropske politike, prema autorima, trebalo biti diversificiranje cloud tržišta, a ne samo povećavanje ukupnih kapaciteta podatkovnih centara. Važnu ulogu mogli bi imati otvoreni i manji modeli koji se mogu pokretati lokalno, na uređajima ili infrastrukturi samih organizacija, bez potrebe za stalnim oslanjanjem na hyperscalere. Javne nabavke mogle bi pomoći u stvaranju potražnje za takvim evropskim rješenjima.
Posljednje pitanje koje Evropa mora postaviti jeste čemu umjetna inteligencija zapravo treba služiti. Čak ni jeftino, otvoreno i konkurentno tržište ne garantuje da će AI koristiti društvu ili da će vrijednost koju stvara biti pravedno raspoređena.
Autori zato prave razliku između korištenja umjetne inteligencije za zamjenu ljudi i njenog korištenja za unapređenje njihovog rada. Umjesto pretpostavke da AI nužno treba zamjenjivati radnike, evropska politika mogla bi podsticati primjenu tehnologije tamo gdje ona ljudima omogućava da produktivnije rade i pružaju kvalitetnije usluge.
Evropska tehnološka suverenost, zaključuju Kaltheuner i Saari, ne podrazumijeva da Evropa mora kontrolisati svaki dio AI infrastrukture. Potrebno je, međutim, osigurati dovoljno kontrole, interoperabilnosti i pregovaračke moći da građani, kompanije i javne institucije mogu stvarno birati pružaoce usluga i mijenjati ih bez velikih troškova.
Umjesto da umjetnu inteligenciju tretira kao tehnološki talas kojem se mora prilagoditi, Evropa bi, prema njihovoj ocjeni, trebala odlučiti kakav AI ekosistem želi i koristiti regulatorne, ekonomske i industrijske politike da ga aktivno izgradi.
Izvor: Tech Policy Press
