AI时代的反垄断，有什么新花样？

欧盟一直走在技术监管的最前沿。欧盟内部市场专员蒂埃里·布雷顿（Thierry Breton）此前表示：“欧洲现在是人工智能领域的全球标准制定者。”

《人工智能法案》自2021年4月进入准备阶段，最终于2024年3月13日欧盟议会以 523 票赞成、46 票反对和 49 票弃权审议通过，历时三年，获得了压倒性支持。 该法案是世界上第一个专门提出 AI 风险分级监管的综合性人工智能法案， 为未来人工智能治理水平进一步提升的重要参考依据。

人工智能技术根据《人工智能法案》将被分类为四个风险等级：“不可接受”，“高”，“中”，以及“低”。这些分类决定了相关企业需遵守的义务程度，其中风险级别越高，合规要求越严格，违反规定的企业将被处以最高3500万欧元或最高年收入7%的行政罚款，以较高者为准。

风险等级内容

四级分类是依据“对人们的安全或基本权力产生不利影响”的可能性大小，由高到低排序的。 为法律解释和法律使用提供协助的法律科技产品处于“高风险”标准，需要在欧盟数据库登记备案，在投入使用前以及其整个生命周期中都需要接受评估。

这意味着合规成本的增加。就像欧盟发布《通用数据保护条例》（GDPR）以来，企业的合规成本大幅上升，企业需要针对新的规定进行人力投资去研究合规政策、处理违规通知、完善公开披露制度等等。

所以，不同于欧盟立法者和领导人的想法， 科技团体对这份法案有些微词 。据《金融时报》报道，欧洲大陆科技行业的意见领袖塞西莉亚·博内菲尔·德达尔认为这份法案用来防范人工智能风险所付出的代价太大，“新的监管要求会让公司投入大量资源来雇佣律师而非AI工程师，以达到合规目的。”

英美对于AI和科技头部公司的反竞争行为的警惕，以及对于欧美在科技行业的监管的不同态度，在这次声势浩荡的美国司法部与联邦贸易委员会联合调查微软、OpenAI 和英伟达也可见一斑。

微软作为全球市值最大的公司，向Chat GPT背后的非营利性初创公司OpenAI投资超过130亿美元，并且持有该公司营利性子公司49%的股份。芯片制造商英伟达是图形处理器（GPU）的全球领导者，这也是人工智能所需的关键硬件。该公司的估值最近达到3万亿美元，已经超过苹果成为全球第二大公司。

美国当局担心科技巨头使用反竞争手段来主导人工智能的蓬勃发展，以及它们是否会以不公平的商业行为排挤规模较小的竞争对手和初创公司。根据多家美国媒体报道的协议条款，联邦贸易委员会将负责调查微软和Open AI，而司法部则将负责调查英伟达。

美国司法部是刑事执法机构，联合联邦贸易委员会是民事执法机构 ，在反垄断调查过程中，二者的工作可能会出现重叠。所以，这两个机构必须相互通知，因为它们需要共同承担责任。早在2019年，两家机构就一同审理了包括Facebook、亚马逊、苹果和谷歌母公司Alphabet等科技公司涉嫌违反反垄断法的案件。

自2019年，这五年期间美国政府的态度从支持市场转向加强监管。 俄勒冈州波特兰国际法律与经济中心竞争政策主任迪尔克·奥尔接受采访时表示：“美国和欧盟的执法人员都非常热衷于在生成式人工智能领域提起诉讼。在他们看来，这是下一件大事，而且他们认为——无论这种想法是对是错，如果他们未能在网络2.0时代的早期提起竞争诉讼，那么这将导致在竞争较弱的市场内产生更加集中的主导地位。”

奥尔同时表示，目前反垄断干预可能会阻碍势头正盛的生成式人工智能领域的竞争，并且大型科技公司与生成式人工智能的初创公司之间的交易，对于后者十分有价值，更多的监管意味着融资和投资交易时间的拉长，延缓了进一步的创新。

然而，美国反垄断律师巴里·贝内特则表示，调查的目标是让科技行业更具竞争力，就像美国监管部门曾经针对微软在Windows操作系统的网络浏览器方面存在的垄断行为的案件中胜诉那样，释放了巨大的创造潜力，极大地促进了科技行业的创新。

不同于欧美对于科技头部企业的直接监管，“萝卜快跑”更像是常见的商业价格战，只不过这次直观来看，司机是人工智能。

在这一话题的讨论中，人们不仅担心价格，更担心网约车司机会不会成为被AI代替的工作。目前来看，这一价格战还不至于让大家的担忧成真。

“萝卜”的低价是因为平台补贴，而不是因为AI本身就比司机便宜。这也是电商价格战的常见模式， 但是平台不会一直发放补贴，0.5元/公里不会是“萝卜”的常态。

目前，首单用户打开萝卜快跑APP，上海地区10公里的路程，在平台补贴9元的情况下，需要20元。已经开始逐渐涨价的情况下，要实现百度自动驾驶业务部总经理陈卓所说的“2025年全面进入盈利期”，价格可能会有更多的调整。

“萝卜”背后的操作者是远程安全员。根据交通运输部的规定，为了确保自动驾驶出租车的安全性，远程安全员人车比不得低于1:3，这意味着自动驾驶出租车必须要安全员的干预，并且每个安全员最多可以监控三台车。

目前数据显示，特斯拉自主提报自动辅助驾驶系统Autopilot技术在每行驶1228万公里会发生一次事故，而根据美国国家公路交通安全管理局和联邦公路局2022年提供的数据，人类司机每108万公里就会发生一次事故。

但是并不能得出自动驾驶技术比人类司机安全百倍的结论。 这两个数据的取得未必是完全相同的条件，人工智能能够运营的区域与司机们面对的交通环境并不一致。而根据驾驶年龄的不同，人类司机之间是有差距的。美国数据显示，平均每个司机每1亿英里出一次致命事故，然而校车司机每5亿英里才会出一次事故。

并且，人类司机驾驶的车辆是有强制性的车险的，也能直接确认司机就是责任人。据了解， 目前并没有专门针对自动驾驶的保险的险种 ，有些保险公司会将这类事故归为财险的范围，并不在车险范围内。

在《北京市自动驾驶汽车条例（征求意见稿）》中第29条关于交通事故责任的规定中，直接责任人是车辆的所有人和管理人，也就是厂商和安全员，同时这两位责任人享有对负有责任的生产者、销售者的追偿权。若构成犯罪，也会依法追究刑事责任。这意味着自动驾驶公司的法人也有承担民事责任和刑事责任的风险。

当一个职业的外观是由人工智能完成的，人类和法规对于它的要求都会变得更高。 人们希望，如果非要接受新的东西，那一定因为新东西比旧东西优秀得多。 总而言之，目前“萝卜”们虽然有价格优势，但是运营范围受限和交通事故责任和赔偿的不完善也是消费者们需要关注的弱点。

不同于欧美对于头部科技公司的监管的关注，我国立法的内容和监管的对象，更多地是针对AI产品的行为，比如“萝卜快跑”中体现的定价行为和安全保障行为。

今年5月9日，在国务院印发《国务院2024年度立法工作计划》中，“人工智能法草案”再次被列入预备提请全国人大常委会审议项目。中国法学会副会长甘藏春表示， 在域外已经出台人工智能专门立法的情况下，我国应该基于自己国情，坚持“小步走，不停步”的立法策略。

虽然目前各个地区有相关人工智能产品的法规不断出台，但是体系完备的人工智能立法仍在酝酿。甘藏春强调，建构一种数字时代的新秩序，要努力找寻人工智能推动法律变革的底层逻辑。

同时，目前我国的人工智能法律法规的倾向是以促进产业发展为主的。甘藏春认为“现在对人工智能的认识远远达不到立法的认知水平，简单的通过一部法典的方式来解决可能条件并不成熟，灵魂运用各种立法机制是目前的解决之道。”

清华大学智能法治研究院院长申卫星指出， 有关 人工智能相关立法，已经从谈原则的软法时代开始进入讲权利义务实体规定的硬法时代 。在安全与发展并重的道路上，需要的不仅是法律，是法律、伦理、政策及技术标准形成的多元共治的局面。

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