新白皮书：公共 AI 作为私人权力集中的民主替代方案

快速阅读: 据《Pressat （新闻稿）》称，2025年5月20日，贝塔斯曼基金会发布白皮书，提议通过开源模型和公共基础设施平衡AI权力，强调社会应塑造而非仅使用AI。建议开发开源模型、建设公共计算设施及加大技能投资，并提出“公共性梯度”评估框架。这需战略投资与政治意愿。

比勒菲尔德市，2025年5月20日。我们这个时代最强大的人工智能系统由少数几家私营公司开发并掌控，其中包括开放人工智能中心（OpenAI）、人类公司（Anthropic）、谷歌深度思维（DeepMind）、脸书母公司Meta和深度探索（DeepSeek）。这些公司不仅主导模型开发，还控制着AI生态系统的基础设施：计算能力、训练数据和云服务。这种权力集中不仅是技术现实，也是政治挑战。它提出了一个核心问题：谁在设计正在越来越多地影响我们社会的系统？为应对这一日益加剧的不平衡，贝塔斯曼基金会（Bertelsmann Stiftung）在开放未来（Open Future）的支持下发布了一份关于公共人工智能的新白皮书。该出版物概述了一种替代性的战略和可操作框架，用于开发和应用人工智能，基于更高的透明度、对关键基础设施的开放访问以及更加强调公共利益。社会不应仅仅使用人工智能，而应有能力不仅使用它，还能主动塑造它。

公共人工智能并非拒绝私人创新。相反，这是一个重新平衡权力动态的提议。社会应有能力不仅使用人工智能，还能主动塑造它。仅确保人工智能对公众安全是不够的，而是需要通过民主结构承担共同责任，从而反过来可以对其进行控制。社会不应仅仅使用人工智能，而应有能力不仅使用它，还能主动塑造它。

拟议策略的核心目标雄心勃勃且必要：确保至少有一个完整的开源模型，其能力接近领先专有系统。如果没有这样的AI模型，公共行为者的创新能力将受到限制。这份白皮书提出了三个关键实施建议：开发和/或强化完整的开源模型及其生态系统；构建公共计算基础设施以支持开源模型开发与使用；加大对人工智能技能的投资，以吸引足够的熟练工人来开发和应用这些模型。

白皮书还沿着由计算能力、数据和模型组成的AI堆栈结构，发展了三条政策干预路径：计算路径——建立公共计算能力，确保开源项目可访问，并协调国家和超国家基础设施倡议（例如欧盟的AI工厂）；数据路径——开发高质量的数据集作为数字公共资源，由以公共利益为导向的治理模型管理，并具备防止滥用的机制；模型路径——促进开源模型的生态系统——既包括强大的“顶点”模型，也包括专业的小型模型，并提供长期的资金和基础设施支持。这些路径还包括跨领域措施——如培养人才或资助开源软件。

系统评估人工智能计划白皮书提出了一种战略工具来评估和管理人工智能计划：“公共性梯度”。这个框架可以根据开放性、治理结构和对公共利益的关注，系统评估人工智能。公共性梯度使政治决策者能按从私有到公共的光谱对现有和新项目进行分类，并得出增加公共利益的具体步骤。

公共人工智能为私人行为体主导的人工智能提供了一个现实且必要的替代方案。但它不会自发发生。它需要战略性投资、机构协调和政治意愿。这份白皮书旨在激发一场将人工智能视为公共事务的国际讨论。

联系人：西克尔·费利克斯，电话+49 30 275788-156，电子邮件：felix.sieker@bertelsmann-stiftung.de

(以上内容均由Ai生成)