NBER：生成式人工智能中的开放性、控制和竞争

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本期推荐一篇2024年5月发表在NBER上的论文《旧护城河对新模型：生成式人工智能中的开放性、控制和竞争》。近年来生成式AI的迅猛发展，尤其是大型语言模型（LLMs）的广泛应用，如OpenAI的ChatGPT和DALL-E。这些技术的进步不仅在多个行业引发了生产力的巨大提升，还引起了对其潜在市场垄断的担忧。随着技术的快速迭代，如何维持开放性、确保公平竞争成为亟待解决的问题。该研究旨在探讨在生成式AI技术进步的背景下，行业内部的竞争环境将如何演变。作者从创新经济学的角度出发，重点分析了可收获性（appropriability）和互补资产（complementary assets）这两个关键概念。可收获性指的是企业对其创新知识进行控制和获利的能力，而互补资产则是指企业在将创新转化为市场价值过程中所需的专业基础设施和能力。 在研究方法方面，作者首先系统地分析 ………………………………