一、G7竞争监管机构和政策制定者峰会“数字竞争联合声明”

二、G7数字竞争联合声明对完善我国AI竞争政策的借鉴意义

G7竞争峰会于2024年10月4日上午在罗马的意大利竞争与市场监管局（Autorità Garante della Concorrenza e del Mercato，简称AGCM）总部闭幕，由该局局长罗伯托·鲁斯蒂切利（Roberto Rustichelli）主持。本次活动闭门进行，来自G7七个成员国（加拿大、法国、德国、日本、意大利、英国和美国）及欧盟委员会的反垄断与政府代表团参加，共计35名代表出席。

为期两天的会议以AI及其相关竞争问题为中心议题。鲁斯蒂切利表示，专注于这一主题反映了一种前瞻性的方法，“因为它认识到AI对我们的经济和社会的变革性影响”。

AGCM设立了一个AI工作组，准备了一份文件(“AI技术栈中的竞争：新近发展与新兴问题/COMPETITION IN THE ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECH STACK Recent developments and emerging issues”[1]详见参考文献)作为峰会首日讨论的基础。第二天的讨论重点是政策和监管问题。经合组织（OECD）的一篇论文(“数字市场中的竞争政策：G7司法管辖区中事前与事后工具的综合作用/Competition Policy in Digital Markets，The Combined Effect of Ex Ante and Ex Post Instruments in G7 Jurisdictions”[2] 详见参考文献)引发了热烈讨论，该论文研究了G7不同司法管辖区为限制大型平台的市场力量而采取的监管和执法措施的相互作用。

G7峰会以一份关于数字竞争的联合声明(“G7 Competition Authorities and Policymakers’ Summit Digital Competition Communiqué” [3]详见下文“一”)闭幕，该声明强调了AI兴起所带来的社会风险，同时也承认其在创新和经济增长方面的巨大潜力。声明中特别指出，竞争监管机构和政策制定者对人类创新与版权、消费者保护、隐私和数据保护表示担忧。声明称，这些风险共同作用可能“显著影响消费者和企业可获得的声音多样性、选择的范围与质量，以及公众可获得的信息的品质和可靠性”。联合声明包括承诺更好地应对AI对经济和社会的影响及其竞争风险。罗伯托·鲁斯蒂切利表示：“这是一次讨论未来挑战的机会，也是见证当权威机构为共同目标联合行动时我们潜力的展现。”

为此，G7竞争监管机构承诺进行有力和及时的反垄断执法，以维护数字市场和AI的公平竞争，并确保AI的长处能够被充分实现和广泛应用。他们还强调了在AI快速发展的背景下，适应性和前瞻性政策的重要性。以下首先介绍“数字竞争联合声明”的基本内容，随后探讨该声明对完善我国AI竞争政策的借鉴意义

一、G7竞争监管机构和政策制定者峰会“数字竞争联合声明”

(一)AI市场的竞争格局

1.AI市场的某些特性引发竞争问题

我们认识到，AI市场（尤其是GAI技术栈）的一些特性可能导致市场力量的集中、限制竞争并阻碍创新。这些特性包括高成本、规模经济和范围经济、网络效应和平台效应等。这些因素可能使新进入者面临准入壁垒，并让先行者获益。此外，专有数据的积累和数据反馈循环可能进一步加剧市场集中的趋势。

GAI开发所需的关键资源（例如计算基础设施、专用芯片、数据和人才）的可用性和获取可能会形成竞争瓶颈，并使新准入者面临更大的障碍。这些挑战可能因AI公司与现有技术公司的合作及许可协议而加剧，而后者由于其生态系统和累积优势，已在数字经济中拥有巨大的市场力量。

今年早些时候，G7竞争监管机构之间成立了一个专门的AI工作组，讨论与AI技术栈和算法相关的潜在竞争问题。根据这些讨论，我们发现AI市场（特别是GAI领域）存在以下主要竞争问题：

1）对关键AI资源的集中控制可能让少数公司处于关键的市场地位。这些公司可能利用现有或新兴的瓶颈，减少竞争并限制新准入者的市场准入。此外，随着AI模型的规模和复杂性不断增加，能源资源的获取也可能成为一个瓶颈。

2）当前的主导技术平台活跃于AI技术栈的多个层面，它们可能通过反竞争的自我优待、捆绑销售或其他行为，限制消费者选择并提高中小企业和初创公司的准入门槛。

3）在现有数字市场中具有显著力量的公司可能会通过网络效应、数据反馈循环和跨生态系统集成，将其市场力量扩展至相邻的AI市场，从而增加准入壁垒并抑制竞争。

4）大型数字市场中的资源丰富公司与AI公司的复杂合作和安排可能会抑制AI相关市场的竞争。例如，这些公司可能通过从其他AI公司挖走关键人才或形成战略联盟，在避免并购审查的同时巩固其主导地位并削弱市场竞争。

5）AI和算法的使用可能促进公司之间的共谋行为，使它们更容易协调价格或工资，分享竞争敏感信息，从而削弱竞争。这种行为即使通过算法实现，仍然是非法的。此外，还存在担忧，即AI技术可能被用于监视定价和不公平的价格歧视，从而损害消费者利益。

2.AI市场的竞争风险可能波及其他社会关键领域

我们认识到，尽管AI在推动创新和经济增长方面有巨大的潜力，但它也对社会带来了多方面的风险。这些风险可能因AI相关市场的竞争缺失而加剧。根据我们的讨论，我们特别强调以下方面的风险：

1）对人类创新和版权的影响

GAI系统依赖人类创作的内容（如知识、艺术、写作和创意）进行训练。这种依赖可能伤害内容创作者，使他们的劳动得不到充分补偿，进而抑制人类的创造力和创新。如果竞争不足，这种风险可能加剧，AI公司可能对创作者的作品行使买方垄断权，同时阻止较小的AI公司获得这些作品。相反，支持一个有竞争性的版权输入数据市场，可以更好地保障创作者的补偿和同意机制，从而鼓励更多的可靠、安全AI系统的开发。

2）消费者保护

AI生成的内容可能误导消费者，影响他们的偏好，并妨碍他们做出明智的选择。确保AI系统不会通过虚假或误导性信息影响消费者决策过程，对于维护消费者信任和一个健康的竞争环境至关重要。

3）隐私和数据保护

AI系统的开发和训练通常需要收集、处理和使用大量个人数据。我们重申，这些数据的处理必须完全符合现有的隐私规则和法律。保护个人数据对维护公众信任和确保AI开发尊重个人权利至关重要。健康的竞争环境也有助于限制有害行为，并加强隐私保护。

总之，这些风险（尤其是它们的组合效应）可能显著影响社会的多样性、消费者和企业可选择的范围与质量，以及公众可以获取信息的品质与可靠性。这种发展可能会削弱信息交流的多样性，并导致信息和决策过程的控制权过于集中。

（二）竞争监管机构和政策制定者的行动目标

1.指导原则：确保我们的社会从AI中受益

鉴于AI领域的快速变化，我们制定了以下指导原则，以促进竞争性和推动创新：

1）公平竞争

AI市场应保持竞争性，避免现有公司采取损害竞争的行为。我们将采取措施，防止现有数字和技术公司利用其主导地位阻碍竞争，利用AI技术栈中的现有和新兴瓶颈进行不公平的交易，并阻碍能够促进竞争的创新。此外，不应允许企业利用AI、机器学习或算法规避竞争过程，例如通过不适当的方式共享竞争敏感信息或通过定价算法串通。我们将警惕这些技术的反竞争使用。

2）公平获取与机会

市场准入壁垒的广度将直接影响AI市场中的机会、创新和增长。为了推动AI系统在技术栈中的开发和部署，从AI芯片到基础模型再到下游应用，公平获取关键输入至关重要。开放性措施，例如要求某些AI模型组件（如训练数据）公开可用，可以帮助促进市场准入与机会。消费者、企业、竞争和创新将从能够在多个竞争性AI系统间切换或使用这些系统中受益。

3）选择性

消费者和企业将从多样化的产品中获益，他们必须能够获得清晰准确的信息，从而在基于AI的服务和产品中做出明智选择。AI市场中多样化的商业模式（包括公共、免费开放的基础模型、许可模式和专有系统）有助于促进选择和增强市场韧性。我们将保持警惕，识别并防范任何威胁消费者和企业在多种选择中做出有效决策的风险。

4）互操作性

互操作性（在可能的情况下）以及开放的技术标准可以在推动创新、缓解市场力量集中和防止消费者及企业被锁定于封闭生态系统中发挥重要作用。同样，数据可携性也可以降低锁定风险并鼓励竞争。我们将严格审查任何声称互操作性会牺牲AI模型和系统隐私与安全的主张。

5）创新

创新是经济增长的核心，我们致力于推动条件支持AI市场中新技术、创意和商业模式的发展。新AI技术应以透明方式开发和推向市场，公开其能力和使用方式。

6）透明与问责

透明性对于建立对AI技术的信任至关重要：用户应被告知用于训练AI模型的数据类型和来源，以及GAI服务的实施和使用方式，包括这些系统在准确性和可靠性方面的局限性。我们将努力推动在这些关键方面的竞争，并防止可能导致标准下降的竞争。AI开发者和部署者必须为其能够控制的领域负责，确保企业和消费者充分了解并受到保护，免受AI系统相关风险和漏洞的影响。

2.竞争监管机构和政策制定者在应对AI威胁中的重要作用

我们重申共同目标，即利用现有的执法和监管工具保护AI市场中的竞争，并主动应对任何威胁竞争的风险，防止其变得根深蒂固或不可逆转，从而破坏开放、公平和可竞争的市场。

1）积极的反垄断执法

虽然AI产品和市场的发展仍处于早期阶段，但AI相关市场中市场力量集中的潜在社会风险以及利用AI技术进行共谋的潜力需要特别关注。我们强调及时且积极的竞争执法的重要性，并承诺根据各自的权力和法律框架，在适当情况下保护数字市场和AI中的公平竞争，以确保AI的好处能够在我们的经济和社会中广泛实现。

2）在涉及竞争法违规行为的情况下，针对具体市场特征（如网络效应和数据反馈循环）制定有效的补救措施至关重要。在其权限和执法工具范围内，G7竞争监管机构将考虑旨在恢复竞争的前瞻性补救措施。

3）G7竞争监管机构将密切关注与AI系统和产品相关的市场动态，尤其是在合作伙伴关系、合作协议和新兴市场结构方面。

4）数字和AI特定法规

我们强调在数字市场和AI中采用适应性和前瞻性政策的重要性，并认识到我们的监管和执法方法必须考虑技术进步的影响。

5）我们认识到可以通过监管框架和政策措施补充竞争执法工作。例如，在几个G7国家中，数字市场的数字监管和新监管权力的实施旨在改善数字市场中的竞争。AI特定的法规和政策，以及其他监管和政策方法，可以确保AI系统以安全、可信的方式开发和部署。此外，我们重视与各自司法管辖区的监管机构合作，以确保法规在促进AI相关市场竞争时，考虑其对市场准入和参与的影响。例如，支持公共政策以提供超级计算能力可能有助于缓解GAI模型开发的准入壁垒。

6）加强数字能力

我们将加深对AI技术、其底层商业模式以及可能产生或加剧竞争和消费者风险及危害的相关行为的理解。我们还致力于对AI市场的动态进行持续监测，以预测和应对可能对竞争、消费者、工人和社会产生的潜在风险。这对于维持动态且可竞争的AI生态系统至关重要。

7) 我们共同致力于提升竞争监管机构的内部技术能力。这包括加强数字技能和相关能力，以便更早识别竞争问题并有效实施执法。G7竞争监管机构将利用现有技术、前瞻性扫描工具以及执法权力，检测AI市场中出现的竞争风险并采取有效应对措施。

8）加强国际合作

我们重申承诺，加强G7竞争机构和政策制定者之间的对话和知识共享。在具有全球影响力的快速发展的AI和数字市场中，我们的合作至关重要。通过从彼此的经验和洞见中学习，我们确保我们的应对方法能够有效应对当前和未来的挑战。

9）这些努力将受益于G7竞争监管机构和政策制定者在理解数字市场动态方面积累的丰富经验。我们将利用这一全球共享的专业知识，确保竞争政策和执法能够有效应对和适应AI技术带来的挑战。此外，我们认识到，在国际竞争网络、经合组织和联合国贸发会议等其他国际论坛中，参与解决数字市场和AI竞争问题的重要性。

10）多学科方法

AI相关竞争和可竞争性问题与更广泛的政策维度相交，要求采取多学科方法。我们将专注于不同政策领域之间的相动，并寻求在我们司法管辖区内的监管者和执法机构之间促进协调。G7竞争监管机构和政策制定者将继续在国内和国际层面促进合作和协调。我们认识到竞争观点在更广泛的AI政策制定中的重要性，并将推广我们的视角，以为跨机构的协作提供信息。

（三）未来举措

G7竞争监管机构和政策制定者将继续加强合作，分享关于数字市场的新政策、技术、法律、监管工具和执法发展的知识与经验。我们致力于根据需要采取及时且相关的执法和监管行动，以保护各国经济中的数字市场竞争。

二、G7数字竞争联合声明对完善我国AI竞争政策的借鉴意义

综上，本人认为，G7数字竞争联合声明可以为完善和实施我国AI竞争政策，在以下七个方面提供深远的启示：

（一）明确AI市场的关键监管领域

G7声明指出了AI市场中的关键特性，包括高昂的开发成本、经济规模效应、平台网络效应和数据反馈回路等，这些特性容易导致市场力量集中。我国应借鉴这一分析，在反垄断政策中明确针对以下领域的监管：

1. 数据资源的获取和使用：要求大型平台对非敏感数据进行合理共享，促进公平竞争，同时加强对滥用数据优势行为的监控。

2. 算力和技术资源：通过政策支持云计算和AI芯片的多方供应，降低对少数企业垄断性资源的依赖，防范算力资源成为竞争瓶颈。

3. 算法和模型的公平性与透明性：推动企业对其关键AI算法和模型的透明披露，特别是用于市场决策和消费者数据处理的部分。

（二）加强事前规则与事后执法的协同

G7声明强调事前规则（Ex Ante）和事后执法（Ex Post）的协同作用，这对我国的竞争监管体系优化具有重要意义。

1. 事前规则：应出台更具体的规则明确反竞争行为的预防标准。例如，对于平台自我优待（如优先推荐自身产品或服务）、捆绑销售等行为，可以制定专门的禁止性规定；要求关键领域的平台企业保障互操作性，降低消费者和企业的切换成本。

2. 事后执法：通过强化反垄断调查机制，加快处理效率。对于已发生的反竞争行为，可引入动态化和灵活性补救措施，如要求企业调整算法、停止特定行为，甚至分拆其部分业务单元。

3. 协同机制：建立动态反馈体系，将事后执法过程中积累的案例和经验及时纳入事前规则的修订和完善，确保规则适应快速发展的AI市场环境。

（三）应对消费者保护和隐私挑战

AI技术在消费者保护和隐私方面带来了新挑战，G7声明特别提到AI可能通过算法进行歧视、误导或价格操纵，损害消费者权益。我国可以从以下方面深化政策：

1. 透明度要求：要求企业披露AI算法的决策依据，确保消费者能够理解AI系统如何影响他们的选择。

2. 隐私保护与反垄断联动：明确在数据收集、处理和使用中的边界，防止企业利用隐私数据优势进一步巩固市场支配地位。

3. 虚假/误导信息与偏见监管：针对AI生成内容（如文本、图像、视频）的真实性和公正性设定监管标准，防止误导性信息影响消费者决策。

（四）防范跨平台和垂直整合风险

声明提到，主导平台可能通过垂直整合和跨平台操作限制竞争，例如利用网络效应锁定用户，或通过战略合作和数据共享协议排除新准入者。建议我国在反垄断政策中可引入以下措施：

1. 限制数据独占协议：对企业间的合作协议进行严格审查，禁止平台通过独占协议排挤竞争对手。

2. 打破生态系统锁定：要求大型平台支持第三方服务接入，提高互操作性，从技术和规则上限制平台的封闭生态。

3. 规范收购行为：加强对大型平台收购初创企业的审查，尤其是在数据和技术集中方面，防止通过并购遏制潜在竞争。

（五）推动改革开放与国际合作

G7声明多次强调开放性和国际合作对促进AI竞争的意义，这对我国具有重要参考价值。

1. 数据开放与技术标准化：通过建立统一的行业标准和开放数据接口，推动AI市场的开放性。例如，要求关键基础模型开放部分训练数据，供中小型企业公平使用。

2. 国际规则协同：加强与G7国家和国际组织（如OECD、ICN）的合作，参与AI治理的全球化规则制定，同时引入国际先进实践完善国内政策，避免跨国平台利用规则差异规避监管。

3. 引入跨境监管机制：与主要经济体合作，针对跨境平台的反竞争行为展开联合调查和行动。

（六）提升监管能力

G7声明提出对AI市场的动态监管需要高度专业化的能力，这也为我国反垄断监管机构能力建设提供了重要借鉴：

1. 技术与数据分析能力：为反垄断执法人员提供AI相关技能培训，引入先进的数据分析和算法审计工具，提升监管的技术支持能力。

2. 多学科协作：建立涵盖法律、经济、技术领域的专家委员会，为复杂AI竞争案件提供科学指导。

3. 前瞻性市场研究：加强对AI市场趋势的监测和分析，通过预测潜在风险，提前制定应对措施。

（七）鼓励创新与多样化

G7声明认为，竞争政策的最终目标是促进创新和市场多样性。我国可以通过政策支持和反垄断执法结合，实现这一目标：

1. 支持中小型企业创新：通过设立公共算力基础设施、资助开源AI项目等方式，降低小型企业的进入成本。

2. 多样化商业模式：鼓励开源基础模型、许可模式和专有系统的共存，避免市场被单一商业模式主导。

通过上述重点改革措施，我国可以在完善AI竞争政策和反垄断执法中充分吸收G7声明的关键经验，从以下几个方面着力应对AI技术快速发展带来的竞争挑战。首先，通过强化对关键资源和技术环节的监管，确保数据、算力、算法等基础设施的公平分配，降低市场准入壁垒，为中小企业和创新者创造更开放的环境。其次，通过完善事前规则与事后执法的协同机制，明确平台经济和AI领域的反竞争行为认定标准，快速响应市场变化并动态调整监管政策，及时遏制AI领域不公平竞争行为。

在消费者权益保护方面，通过加强对AI算法透明度和数据使用规范的要求，确保消费者能够享有更多的选择权和知情权，有效防范算法歧视、虚假信息及隐私侵权等风险。同时，借鉴G7声明的国际合作精神，推动AI技术的标准化和开放性发展，参与全球AI治理规则的制定，防止跨国企业利用规则差异规避监管，进一步维护全球公平竞争。

此外，通过提升国内监管机构的技术能力，引入算法审计、数据分析等先进工具，建立跨部门合作机制，全面提升监管效率和专业性。在政策层面，鼓励多样化的商业模式发展，通过支持公共算力基础设施和开源AI项目，为行业注入更多活力。

总之，借鉴G7声明的经验，我国可以进一步完善AI竞争政策和反垄断执法，在确保市场公平竞争的同时，推动AI技术创新与社会责任的均衡发展，为AI行业的长期健康发展和国际竞争力提升奠定坚实基础。

注释（上下滑动阅览）

【1】Discussion Paper for G7 Competition Summit.pdf 2024年12月20日最后访问。文件探讨了GAI技术的快速发展及其带来的竞争问题，GAI的技术栈(Generative AI Tech Stack，是指开发、部署和运行GAI系统所需的技术和资源的分层结构。它涵盖了从基础设施到最终用户应用程序的整个流程。GAI技术栈的关键层级包括基础模型、公开/专有/合成数据与数据反馈回路、计算资源/算力、云服务、应用与部署以及人才与专业知识等六个方面)，包括基础模型和高性能计算资源，是推动创新的关键，但也集中于少数大公司手中，这对小型企业和新进入者构成挑战。数据获取方面，大公司凭借市场地位获取专有数据，而数据反馈回路进一步巩固了其优势。计算资源如高性能芯片和云服务因短缺和垄断而提高了进入壁垒。同时，AI开发所需的高端人才稀缺，大公司通过收购或合作垄断人才市场。

该文探讨的GAI竞争问题包括市场集中化和垂直整合，这可能限制市场准入、减少消费者选择，并削弱创新动力。基础模型的开放性是推动技术进步的重要因素，但开放生态本身也可能依赖大公司的资源。此外，云服务提供商的锁定机制增加了切换成本，使得新进入者难以竞争。文件还指出，AI可能被滥用来操纵价格或强化市场偏见，并可能威胁消费者隐私。

为应对上述问题，文件建议促进公平获取关键资源，加强对垂直整合和独占协议的监管，推动基础模型的开放发展，同时投资公共计算基础设施，以减少对私营云服务的依赖。这些措施旨在维护市场公平，平衡创新与竞争。文件强调，如果不采取行动，市场集中和封闭生态可能对AI技术的未来发展以及消费者利益产生长期负面影响。

【2】Competition Policy in Digital Markets | OECD 2024年12月21日最后访问。该文探讨了数字市场中的竞争政策，特别是在G7辖区内事前（ex ante）和事后（ex post）监管工具的结合使用及其对平台行为的影响。随着大型数字平台市场力量的增强，传统事后竞争执法工具的效果受到质疑，因此引入了事前规则来应对特定竞争问题。文件指出，反向引导行为（anti-steering practices，指在数字平台竞争的背景下，平台通过合同条款或技术手段禁止其商业用户，比如商家、开发者告知消费者可通过其他、更优惠的渠道获取服务或商品。例如：限制应用开发者在其平台内向用户提供链接或信息，告知用户可通过开发者自己的官网完成购买，避免支付平台的高额佣金；要求商家不能在其他销售渠道（如自己的官网或竞争平台）以更低价格提供同一商品或服务。这种行为的核心在于阻止“引导消费者离开平台”的可能性，从而加强平台的控制力并巩固其市场位。）、最惠国条款（MFNs）、数据使用、自我优待（self-preferencing）及捆绑销售和互操作性限制是当前数字市场的主要竞争关注点。执法机构和新规（如欧盟《数字市场法案》）针对这些问题实施了多种补救措施，包括行为承诺和结构性调整。然而，对于某些问题，例如自我优待和捆绑销售，仍有大量调查在进行中，解决方案存在不确定性。

该文建议强调了事前和事后工具的互补作用。在事前规则可以预防特定行为的同时，事后执法仍在调查和解决更复杂的反竞争行为方面发挥重要作用。此外，文件提到国际合作和经验共享对于减少全球监管分歧、提高规则的一致性和效率至关重要。

平台的合规行为主要限于相关司法辖区，跨辖区自发实施的情况较少。然而，在多个司法辖区展开类似调查时，可能会出现“事实上的趋同”，促使平台在全球范围内逐步调整行为。文件建议，通过加强国际协调和学习其他司法辖区的经验，可以更好地设计和实施适合本地市场的补救措施，同时减少对创新和竞争的不利影响。

【3】G7 2024 - Digital Competition Communiqué.pdf 2024年12月22日最后访问

作者：郑友德

编辑：Sharon