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99 2024年第1期 西北工业大学学报（社会科学版）产业链视角下生成式人工智能的竞争法规制研究丁道勤摘要：生成式人工智能是一项变革性技术，具有高度颠覆性，将改变当前用户生活、工作和交流的方式，也引发出一些竞争法律问题。除了传统反垄断法律问题在生成式人工智能领域的体现外，生成式人工智能产业链的竞争法律问题表现为垄断结构的扼杀式收购等行业并购和网络平台效应，训练数据的数据垄断、剥削性滥用，算法研发的生态系统封锁、竞业条款构成排他性行为，算力提供的算力封锁、歧视性待遇、自我优待，应用服务的搭售、捆绑销售、独家售卖、拒绝交易等排他性行为。传统竞争法监管框架都适用于生成式人工智能新业态，同时密切关注并对生成式人工智能等新业态的反竞争行为保持警惕。我国现有竞争法律规则体系仍然适用于生成式人工智能新技术新业态领域，针对新的竞争法问题，建议出台促进生成式人工智能技术和产业的充分竞争、创新发展政策，制定出台专门的人工智能的反垄断指南，竞争执法部门分场景、分环节重点关注生成式人工智能的潜在反竞争行为，司法机关适时总结典型司法案例，出台司法解释进行指导。关键词：生成式人工智能；产业链；竞争法律问题；竞争法监管；对策建议中图分类号：D922.294;D923.4文献标志码：A文章编号：1009-2447（2024）01-0099-09基金项目：教育部哲学社会科学重大攻关项目“人工智能发展中的重大风险防范体系研究”(20JZD026）作者简介：丁道勤，男，湖北武汉人，北京航空航天大学人文与社会科学高等研究院科技治理研究中心研究员，研究方向为数据隐私、网络竞争和电子商务。生成式人工智能ChatGPT的热潮席卷全球，成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，人工智能巨头纷纷下场开发通用人工智能大模型，各国政府都在密切关注人工智能产业发展和监管尺度。在立法层面，欧盟率先制定人工智能法案，延续新技术领域的风险预防思路。美国国家标准及技术研究所在2023年年初发布了指导性文件人工智能风险管理框架1.0，可适用于人工智能的全生命周期和多维度活动，将人工智能风险管理分为治理、映射、衡量和管理四大模块；在执法司法层面，2023年5月4日，英国竞争与市场管理局（CMA）发布了人工智能基础模型：初步审查说明，其中明确提到对以GPT为代表的大型预训练语言模型的相关审查。本次审查聚焦基础模型开发中的竞争和准入壁垒、基础模型可能对其他市场竞争产生的影响以及消费者保护三大领域。2023年9月18日，CMA发布了人工智能基础模型：初始报告报告1。美国已有一些个人和民间组织向法院提起诉讼，认为美国开放人工智能公司（OpenAI）和谷歌抓取互联网内容数据用于训练基础模型这一行为侵犯了版权、互联网用户权利。2023年7月，美国联邦贸易委员会（FTC）已经开始着手调查OpenAI公司内部算法自治情况，而在2023年6月29日，FTC竞争局和技术办公室发布生成式人工智能引发竞争关注一文（下文所提到FTC的观点均出自该文章）2，这是继2023年4月关注人工智能数据收集的合法性、数据集代表性和多元性不足可能导致歧视等问题以来，美国联邦贸易委员会再次聚焦人工智能，并从竞争视角看待生成式人工智能可能引发的问题。100丁道勤：产业链视角下生成式人工智能的竞争法规制研究在我国，2023年4月28日，中共中央政治局召开会议，分析研究当前经济形势和经济工作，会议认为，“要重视通用人工智能发展，营造创新生态，重视防范风险”。中共中央政治局7月24日召开会议，分析研究当前经济形势，部署下半年经济工作。会议指出，“要大力推动现代化产业体系建设，加快培育壮大战略性新兴产业、打造更多支柱产业。要推动数字经济与先进制造业、现代服务业深度融合，促进人工智能安全发展。要推动平台企业规范健康持续发展”。地方政府纷纷鼓励人工智能的发展，人工智能已经多次写进了政府的工作报告，北京和上海等地也积极出台相关鼓励政策。在全球主要经济体都在抢占人工智能产业发展高地的当下，如何在促进产业发展的同时，防范和应对ChatGPT等强人工智能带来的风险挑战，成为各国的重要关切。当前，业界讨论的焦点多集中于生成式人工智能的数据和版权保护问题，本文拟从产业链视角，基于美国联邦贸易委员会的人工智能立场和竞争法关切，分析生成式人工智能相关产业链的竞争法律问题，以及竞争法规制路径，并结合我国竞争法监管规则现状，提出相应的对策建议。一、生成式人工智能产业链的竞争法律问题目前，对生成式人工智能（Artificial Intelligence Generated Context，AIGC）尚无统一规范的定义，有学者认为，生成式人工智能，是指能够基于算法、模型等技术自主生成文本、图片、音频、视频、代码等内容的人工智能软件系统，又可称为人工智能生成内容系统（AIGC system）3。国家网信办等七部门联合出台的生成式人工智能服务管理暂行办法第22条从内容生成形式和提供方式上定义了“生成式人工智能技术及服务”，即“具有文本、图片、音频、视频等内容生成能力的模型及相关技术”，包括通过可编程接口等方式提供生成式人工智能服务。综合来看，生成式人工智能产业链可划分为三层架构。一是算力基础层，包括云计算平台和芯片计算硬件，云计算平台是在云部署模型中向开发人员公开的计算硬件，如亚马逊网络服务公司（AWS）、谷歌云端平台（GCP）、微软公用云端服务平台（Azure）等。芯片计算硬件是针对模型训练和推理工作负载优化的加速器芯片，如英伟达等的GPUs、谷歌的TPUs；二是算法模型层，包括开源基础模型、闭源基础模型、模型中心的共享与托管模型；三是垂直应用层，主要包括具有专有模型的面向最终用户的应用程序和没有专有模型的面向最终用户的B2B和B2C应用程序4。从应用来看，生成式人工智能的产业链逐步形成：其上游包括数据供给方、算法模型机构、创作者生态以及底层配合工具等；中游包括文字、图像、音频、视频等数字内容的处理加工方；下游主要是各类数字内容分发平台、消费方及相关服务机构等。从商业模式来看，生成式人工智能的具体应用处于持续探索落地中。例如，推动游戏生成范式升级、提升多模态广告智能制作水平、重构搜索引擎模式等。在教育、金融、医疗、工业等领域，生成式人工智能有助于加快数实融合，促进产业升级提速。例如，实现金融资讯、产品介绍视频内容的自动化生产，支持生成衍生设计，助力实现降本增效。生成式人工智能作为生产工具和新兴生产力，发挥着愈加凸显的作用5。从竞争法的角度而言，未来ChatGPT可能会在更大范围内形成破坏性竞争，给一般的互联网搜索引擎市场（如谷歌、百度等）造成竞争压力。此外，因其创新性的技术特性，生成式人工智能也可能构成不公平竞争。也正是因为生成式人工智能的创新性，导致其存在相当高的进入壁垒，相关技术和市场会高度集中于当前的科技巨头，对中小型科技创新企业的发展构成潜在压制6。生成式人工智能技术在各行业数字内容相关领域均有发挥空间，生成式人工智能产业链所涉及的数据、算法、算力、场景等要素主要涉及训练数据、算法研发、算力提供、应用服务等四个方面。生成式人工智能引发竞争关注认为，数据、人才、算力是生成式人工智能必需的关键投入和基础模块，如果一家或少数几家公司控制了其中一项或多项，那么他们可能利用自己的控制权作为杠杆来抑制或扭曲生成式人工智能市场的竞争。美国联邦贸易委员会从市场新入者的101 丁道勤：产业链视角下生成式人工智能的竞争法规制研究视角，从六个维度分析了生成式人工智能市场可能存在的反竞争问题。除了传统反垄断法律问题在生成式人工智能领域的体现外，结合生成式人工智能的产业链，相关特殊竞争法律问题表现为以下几个方面。（一）垄断结构生成式人工智能兴起导致的一个重要问题是，它很可能会强化科技巨头在市场上的垄断。1.行业并购美国联邦贸易委员会认为，在先企业可能利用并购来整合市场力量，最后市场内只有几家企业，大公司可能通过买断关键应用，切断竞争对手使用核心产品的权限，如切断竞争对手应用程序编程接口（API）访问权限等。2.扼杀式并购在先者可能单纯地收购竞争对手，以避免其为了竞争推出更好的产品或服务，大公司还可能买断合并互补性应用。如2022年2月，在美国联邦贸易委员会的诉讼下，英伟达终止了收购安谋国际科技股份有限公司（ARM）的交易，美国联邦贸易委员会称，收购将扼杀多个处理器市场的竞争，包括云服务提供商的芯片。不过，现在“扼杀式并购”已经成为监管部门关注的焦点，因而巨头们就采用了一种更新的方式。例如，为了获取对市场的垄断地位，微软、谷歌都采用了通过与一家规模较小的创新企业合作的方式来规避反垄断风险。3.网络平台效应网络和平台效应可能加剧不公平竞争行为的损害。美国联邦贸易委员会认为，在先的生成式人工智能公司可比竞争对手获得显著优势，因为其模型凭借在较长时间内与更多用户进行交互，能够生成比竞争对手产品更具吸引力和有用的内容。由于正反馈循环可以提高生成式人工智能模型的性能，因此用户越多，模型越好。但是，这可能导致市场集中，市场新入者不太可能带来有效竞争。如果没有法律或政策干预，网络效应会增强公司实施不公平竞争行为的能力和动机。另外，在平台效应的影响下，很多公司可能会依赖特定平台来满足其生成式人工智能需求。与网络效应一样，企业可以利用平台效应来巩固其市场力量，特别是企业可能采取特定措施，以排他性或其他非法方式来锁定客户。平台效应可能在云服务市场中扮演重要角色。云提供商可能利用生成式人工智能公司的计算需求，通过收取过高的数据出口费用等方式来试图锁定客户。（二）训练数据生成式人工智能的兴起很可能会强化互联网寡头在市场上的垄断。当互联网平台嵌入生成式人工智能，则需要海量的数据来训练模型，如果一个互联网平台掌握了大量生成式人工智能所需的数据，并且能够有效地进行分析和应用，那么它就会成为市场的主导者，其他竞争者将很难进入。就这个层面而言，生成式人工智能其实是传统力量的延伸，是互联网中心化垄断模式的又一次强化7。1.数据垄断美国联邦贸易委员会指出，生成式人工智能模型的基础是底层数据，生成式人工智能的预训练阶段需要海量数据集。市场新入者通过抓取来获取训练模型所需的数据数量和质量，这可能影响其进入市场，市场新入者比在先企业更难收集到大量且多元的数据集，因为一方面在先企业拥有多年积累的用户数据，数据更加详细可靠，另一方面在先企业更可能开发专门的数据收集工具和技术来获取数据。尤其是在数据受到严格监管的专业领域（如医疗或金融），市场新入者很难收集这些非公开数据。拥有海量数据本身并不违法，但是，公司对数据的控制可能成为进入壁垒或扩张壁垒，导致无法充分公平地竞争发展。例如某些平台拥有高质量（无可替代）的垂类数据集（库），拒绝授权给生成式人工智能技术或服务提供者，可能构成拒绝交易的数据垄断风险；某些平台采取措施拒绝生成式人工智能技术或服务提供者对其平台上公开数据的爬取，或采取歧视性的手段拒绝某一生成式人工智能技术或服务提供者爬取，可能构成差别待遇或拒绝交易的滥用行为。2.剥削性滥用占支配地位的生成式人工智能技术或服务提供者，对个人信息等训练数据的获取，可能构成剥削性滥用行为。（三）算法研发1.生态系统封锁美国联邦贸易委员会认为，开源生态可能在生102丁道勤：产业链视角下生成式人工智能的竞争法规制研究成式人工智能发展过程中扮演重要角色。2022年开源的生成式人工智能模型井喷，使得任何人都可以开发、部署模型，进而开放竞争环境。但是，开源人工智能模型也容易被滥用。经验显示，生成式人工智能技术研发企业可能采取“先开放、后关闭”的策略，即最初利用开源来吸引业务、建立稳定数据流并积累具有规模优势的公司，然后关闭其生态系统以锁定客户，排除竞争。抑或，有一些号称开源的模型许可证因为限制一些公司使用，并不符合开源的定义，如果成为事实标准，也可能出现一些竞争法方面的问题。2.竞业条款构成排他性行为美国联邦贸易委员会认为，生成式人工智能需要专业的工程和研究人员，尤其是对机器学习、自然语言处理和计算机视觉有深入了解的人才。寻找、雇佣并留住这些人才可能存在困难，这些人才将在发展更新模型的路径和速度方面发挥重要作用。生成式人工智能技术研发大公司可能更有动力通过锁定人才来抑制竞争，例如适用严格程度远高于行业的竞业禁止条款。（四）算力提供1.算力封锁生成式人工智能引发竞争关注指出，在预训练阶段，生成式人工智能需要巨大的算力来处理数据、训练模型、部署人工智能系统。配备专门显示芯片（CPU）的计算机的运营维护成本高昂，市场新入者通常使用云服务提供的高性能算力，但是云服务商的价格比较高，而且当前只有少数几家，这存在一定的反竞争风险。微调阶段通常仅涉及较小的训练数据集，但微调必须在现有的预训练基础模型上进行，这意味着希望为特定应用场景创建微调模型的公司必须与已经拥有基础模型的公司合作并承担开发自主模型的大量成本，或者转向公开可用的开源基础模型。由于创建预训练基础模型需要较高成本，这可能导致少数企业控制了最高质量的预训练模型。例如英伟达拒绝向某些生成式人工智能开发者或服务提供者出售用于人工智能训练的显示芯片A800等，涉嫌构成限定交易（拒绝交易）的滥用行为。2.歧视性待遇、自我优待美国联邦贸易委员会指出，在先企业利用在计算领域的影响力，通过独家云合作伙伴等方式对自己及合作伙伴给予区别于市场新入者的歧视性待遇。抑或，如果在先者一边自己提供产品、一边为其他公司提供API，那么存在在先者为了保持自己在先者地位而制定API条款的风险。又或，云服务提供商可能对第三方大模型提供更高报价、更低质量的云服务，却优待其自有的用于数据训练或算力提供的大模型，可能涉嫌构成自我优待的滥用行为。例如，在搜索引擎领域，谷歌将聊天机器人（Bard）接入其搜索服务后，是否涉嫌构成自我优待？（五）应用服务1.搭售、捆绑销售、独家售卖行为美国联邦贸易委员会认为，相邻市场的在先企业可能使用不公平的竞争方法或控制关键投入来巩固其当前的权力，或利用该权力来获得对新的生成式人工智能市场的控制权。例如，在先企业可能实施搭售行为，将生成式人工智能应用程序与现有核心产品联系在一起，以降低竞争对手独立生成式人工智能产品的价值，进而扭曲竞争。占主导地位的生成式人工智能服务提供商在C端（B端）市场定价时，采取上述排他性交易行为或搭售、捆绑销售等价格滥用行为。例如，微软将ChatGPT捆绑到Azure，是否涉嫌构成搭售？2.拒绝交易等排他性行为生态系统中的在线企业可能实施排他性交易，将用户引导至自己的人工智能产品。占主导地位的生成式人工智能服务提供商在B端市场拒绝提供API接口等行为，涉嫌构成拒绝交易的非价格滥用行为。二、生成式人工智能的竞争法规制路径（一）鼓励和促进创新是人工智能竞争法规制的价值目标2023年6月21日，美国参议院多数党领袖查克舒默（Chuck Schumer）在美国战略与国际研究中心（CSIS）介绍其人工智能安全创新框架时表示，创新必须是美国的北极星，美国国会在应对人工智能风险、授权联邦机构发布新规则并酌情应用现有法规方面，可以发挥重要作用。2023年7月10日，美国战略与国际研究中心瓦德瓦尼人工智能与103 丁道勤：产业链视角下生成式人工智能的竞争法规制研究先进技术中心高级研究员迈克尔弗兰克（Michael Frank）撰写评论文章在不削弱创新的前提下管理人工智能带来的生存风险认为，美国政府人工智能监管应在鼓励创新与降低风险之间取得平衡，并提出和阐释了设计监管的四项原则，其中第一项原则就是防止为老牌公司建立反竞争的监管护城河，创业精神仍应是创新的核心。监管解决方案不应妨碍由众多参与者组成的竞争性人工智能生态系统的发展。如果深度思维（DeepMind）和OpenAI这两家领先的人工智能公司在20年后还能保持这种竞争地位，那应该是因为其有能力提供安全和变革性的人工智能，而不是因为法规造成了根深蒂固的垄断。美国联邦贸易委员会可以明确人工智能公司反竞争并购的指导原则，以表明其支持竞争的立场，鼓励广泛的创新和经济增长8。（二）生成式人工智能反竞争行为仍受现行竞争法规制美国联邦贸易委员会明确人工智能（AI）受到现行法的规制，如竞争法、反歧视法、数据保护法、侵权和产品责任法以及民事法律。谢尔曼法案第2条禁止任何一家公司无限制地垄断、试图垄断或共谋垄断。根据美国判例法，主张垄断需要证明公司具有垄断权力或市场主导地位，且实施了反竞争行为。联邦贸易委员会法2006年修订版第5条规定：“商业领域的不公平的竞争方法是非法的；商业领域的不公平或欺骗性行为及管理，是非法的。”而“不公平的竞争方法”本身所蕴含的灵活性足以覆盖人工智能这一新技术。例如阿尔瓦罗贝多亚（Alvaro M.Bedoya）明确指出，联邦贸易委员会法第5条“不公平的竞争方法”条款延伸适用于制造、销售或使用人工智能的公司，包括利用人工智能发布虚假声明的公司、使用或发布人工智能导致消费者利益受损的公司9。在欧盟层面，作为滥用市场支配地位的原则性条款，欧盟运行条约第102条在规制美国互联网平台公司实施的反竞争行为方面发挥了较大作用，可能成为欧盟规制新技术新业态的法律依据。以自我优待为例，第102条虽然未明确自我优待构成滥用市场支配地位，但欧盟以该条作为法律依据，基于个案分析查处了美国大型平台实施的自我优待行为，如谷歌购物比价服务案、亚马逊利用商家数据自我优待案、苹果偏袒自家应用案等。欧盟数字市场法对于生成式人工智能的适用，取决于OpenAI等主体是否构成守门人，及其是否违反了强制性义务。OpenAI提供的聊天机器人ChatGPT这一产品从外观上似乎具备在线搜索引擎和虚拟助手的混合性质，但OpenAI提供的服务是否属于这两项服务，进而落入“核心平台服务”的范围，取决于欧盟对数字市场法的解释是否覆盖并规制生成式人工智能此类新技术。此外，生成式人工智能研发主体在数据提供与访问方面的行为是否有违欧盟数据法案规定的“单方面强加给另一企业的不公平合同条款”，生成式人工智能是否构成人工智能法案（草案）修正案高风险人工智能系统，以及生成式人工智能的研发主体是否存在订立不公平合同条款的情形，都需要个案分析。（三）密切关注并警惕生成式人工智能等新业态的反竞争行为在欧盟，因为生成式人工智能这一新技术所处的垂类市场处于形成过程中，市场结构和竞争也处于动态变化过程中，市场竞争分析存在一定难度。一方面OpenAI对外披露的技术和产品信息有限，另一方面谷歌、元宇宙公司（Meta）、苹果等竞争对手的大模型研发也处于追赶过程中。在此情形下，对相关市场的界定、市场地位的认定以及特定行为的竞争影响分析都存在较大难度。不过，生成式人工智能这一新技术新业态持续引发竞争关注，不排除欧盟委员会将聊天机器人作为一项单独服务加入核心平台服务清单，将聊天机器人领域的头部平台指定为“守门人”，并就聊天机器人可能存在的反竞争行为制定专门条款的可能性。在生成式人工智能产业链上相关主体构成数字市场法守门人的情况下，可能因为这些主体对数据、算法、价格、透明度等实施的行为违反数字市场法的相关条款。数字市场法为后续的修订制定了审查条款，欧盟委员会可评估决定是否对规则作出修改（包括核心平台服务清单以及义务条款），提出立法建议10。美国多名国会议员在2023年上半年提出4项人工智能提案，这些法案各有侧重，但未提出任何实104丁道勤：产业链视角下生成式人工智能的竞争法规制研究质性监管制度。2023年5月，美国国会发布生成式人工智能和数据隐私：初探报告，对生成式人工智能如何使用数据、可能引发的数据隐私风险等问题进行了分析，并提出了相应对策。报告指出，人工智能公司的数据收集行为可能引发竞争问题。在2023年反垄断执法者年度峰会上，美国联邦贸易委员会主席丽娜汗（Lina Khan）说：“由于机器学习依赖于大量的数据，也依赖于大量的存储，我们需要非常警惕，以确保这不只是大公司变得更大和真正压制对手的另一个场所。”人工智能模型的开发也可能需要大量的计算和财政资源，这可能会排除新的竞争对手并巩固现有的竞争对手11。如前文所述，美国联邦贸易委员会认为，数据、人才、算力是生成式人工智能必需的关键投入和基础模块，控制关键投入或相邻市场的在先企业可能使用不公平的竞争方法来巩固其当前的权力，或利用该权力来获得对新的生成式人工智能市场的控制权。例如，在先企业可能实施搭售行为，将生成式AI应用程序与现有核心产品联系在一起，以降低竞争对手独立生成式人工智能产品的价值，进而扭曲竞争；生态系统中的在先企业可能实施排他性交易，将用户引导至自己的人工智能产品；在先企业利用在计算领域的影响力，通过独家云合作伙伴等方式对自己及合作伙伴给予区别性待遇；如果在先者一边自己提供产品、一边为其他公司提供API，那么存在为了保持在先者地位而制定API条款的风险；在先企业可能利用并购来整合市场力量，大公司可能买断关键应用，切断竞争对手使用核心产品的权限，还可能买断合并互补性应用；在先者可能收购竞争对手，以避免其为了竞争推出更好的产品或服务。三、构建中国生成式人工智能竞争法规制的制度建议（一）我国人工智能新技术新业态竞争法规制挑战近年来，我国已建立起反垄断法反不正当竞争法国务院关于经营者集中申报标准的规定最高人民法院关于审理垄断民事纠纷案件适用法律若干问题的规定（公开征求意见稿）禁止垄断协议规定禁止滥用市场支配地位行为规定制止滥用行政权力排除、限制竞争行为规定经营者集中审查规定禁止滥用知识产权排除、限制竞争行为规定关于汽车业的反垄断指南关于知识产权领域的反垄断指南垄断案件经营者承诺指南横向垄断协议案件宽大制度适用指南经营者集中反垄断合规指引关于平台经济领域的反垄断指南关于原料药领域的反垄断指南企业境外反垄断合规指引等法律、行政法规、司法解释、部门规章、指南以及工作制度在内的竞争法律规则体系，同样适用于数字经济领域及人工智能新技术新业态。1.鼓励和促进创新的目标导向与反垄断法具体制度的有效衔接不充分反垄断法的直接目标是“预防和制止垄断行为”，间接目标是“保护市场公平竞争，鼓励创新”，终极目标是“提高经济运行效率，维护消费者利益和社会公共利益”。当前，以大数据、云计算、人工智能、区块链等为代表的新一代高新技术革命正席卷全球，并迅速渗透、广泛应用于各个经济领域，催生以数字经济为代表的新兴经济业态，世界逐渐进入数字经济时代。针对传统工业经济特点制定的竞争法在面对数字经济新兴竞争特点、理念时，已力有不逮12。反垄断法给予市场经济大环境下创新的可行性，对垄断的豁免条款是鼓励市场主体进行创新的内在表现。如何积极使用反垄断法的垄断豁免条款是当务之急，认定创新是创新行为是否适用垄断豁免条款的前提，但作为一种抽象概念，如何认定创新在学界一直有所争论13。贯穿于反垄断法全篇的鼓励和促进创新目标，有待与反垄断法具体制度进行有效衔接和相互支撑。2.反垄断法及其配套规则对数字经济等新技术新业态的回应有待进一步深化针对发展迅速的数字经济领域，我国反垄断法从立法层面进一步强调了数据和算法等技术因素对于认定垄断行为的重要性，并明确相关行为可能构成滥用市场支配地位，其多处内容均体现了对数字经济领域加强监管的意图。反不正当竞争法第二条的兜底条款，一般被解释为覆盖新技术新业态引发的反竞争行为，但因不同法院对这一条适用门槛和认定标准的理解存在较大差异，需要结105 丁道勤：产业链视角下生成式人工智能的竞争法规制研究合个案情况进行具体分析。关于平台经济领域的反垄断指南明确了在界定互联网平台所涉相关市场时需考虑的因素，禁止垄断协议规定进一步完善了数字经济领域有关规定，禁止滥用市场支配地位行为规定完善了互联网平台领域反垄断制度规则，最高人民法院关于审理垄断民事纠纷案件适用法律若干问题的规定（公开征求意见稿）第34条提出了多项可以综合考虑的参考因素。但是，上述竞争监管规则对于数字经济等新技术新业态的竞争法监管仍不系统，有待深化。例如，数字经济领域相关市场界定的必要性问题迅速凸显，成为业内各方密切关注的焦点，但数字经济领域的诸多业态进一步加大了界定难度，相关市场界定的复杂性在相当程度上给数字经济领域的反垄断，特别是有关滥用市场支配地位的规制带来了不容忽视的影响14。再如，随着数字经济在市场经济中的比重不断提升，数据在经济发展以及企业竞争中的地位越来越重要，数据的聚集化现象也逐渐浮现。依托数据而实施的企业竞争策略，以及企业之间的数据控制权争夺现象，都不断挑战着竞争法的规制框架。但反垄断法是否以及如何进行规制也存在较大疑问，反垄断法在数据竞争中的功能定位也并不明确15。3.AI驱动新业态的新型反竞争行为缺乏必要指引国家网信办生成式人工智能服务管理暂行办法第4条明确规定，提供和使用生成式人工智能服务不得利用算法、数据、平台等优势，实施垄断和不正当竞争行为。互联网信息服务算法推荐管理规定第15条明确规定，“算法推荐服务提供者不得利用算法对其他互联网信息服务提供者进行不合理限制，或者妨碍、破坏其合法提供的互联网信息服务正常运行，实施垄断和不正当竞争行为”。这些条款在一定程度上属于宣示性的禁止条款。AI驱动的新业态更是极大地增加了数据滥用、算力封锁、平台屏蔽封禁、自我优待、猎杀式并购等新型反竞争行为的复杂性和竞争法规制难度，目前仍缺乏必要指引。（二）完善建议总体上，我国已建立相对健全的竞争法律规则体系，并持续优化完善。现有竞争法律规则体系仍然适用于人工智能新技术新业态领域，针对生成式人工智能产业链的竞争法律新问题，建议采取以下应对举措。第一，建议出台促进生成式人工智能技术和产业的充分竞争、创新发展政策。站在增强国家竞争力的战略高度，在公平竞争审查制度框架下，出台促进生成式人工智能技术和产业创新发展政策，提高国内生成式人工智能产业的国际竞争力。第二，现有反垄断法等竞争法律规则仍适用于生成式人工智能领域，现阶段并不需要修改法律予以特殊规制。在保证反垄断法等现有竞争法律规则体系同样适用于生成式人工智能新技术新业态领域的前提下，建议在人工智能法草案中对生成式人工智能反竞争行为进行原则性禁止规定。第三，建议制定出台专门的人工智能的反垄断指南。国务院反垄断委员会已针对平台经济领域发布了关于平台经济领域的反垄断指南，对算法合谋、大数据杀熟等利用数据和算法实施的垄断行为进行了规定。建议在此基础上，借鉴关于汽车业的反垄断指南模式，制定出台人工智能的反垄断指南，整体上考虑“原则性规定和豁免”的框架，规定原则性条款，禁止利用数据、算力、平台等实施垄断行为；规定相关豁免理由条款，例如技术研发所必需、没有替代性方案及其他正当理由等。第四，建议竞争执法部门分场景、分环节重点关注生成式人工智能的潜在反竞争行为。建议竞争执法部门加强对生成式人工智能应用于相关行业的市场结构和市场竞争状况进行动态监测，实时掌握市场竞争态势。同时，建议重点关注生成式人工智能模型训练阶段的数据训练和算力提供，以及部署阶段的通过API接口接入和开源访问等。最后，建议司法机关适时总结典型司法案例，出台相关司法解释进行指导。虽然生成式人工智能垄断现象仍然可以放入现有的反垄断框架内进行规制，不必考虑通过修法来应对这些问题。但是，生成式人工智能市场的竞争也有一些特殊的现象，例如其竞争门槛非常高，参与企业通过与一些新创企业合作来控制市场等，可以先对具体的案例进行摸索，然后总结经验，并出台一些指南和司法解释来为执法人员提供参考16。106丁道勤：产业链视角下生成式人工智能的竞争法规制研究四、结论与讨论生成式人工智能是一项变革性技术，具有高度颠覆性，将改变当前用户生活、工作和交流的方式，也容易引发一些竞争法律问题。在大力促进生成式人工智能产业发展的同时，要密切关注和防范其竞争法律风险。丽娜汗指出，美国在成为世界领先技术发源地的同时，积极防范拒绝向下竞争的商业模式和垄断控制，以促进更高质量的产品或下一个伟大创意的产生。生成式人工智能的竞争行为仍受到我国现有竞争法律法规的规制，现阶段在不新修改反垄断法的前提下，建议在未来的人工智能法中对生成式人工智能反竞争行为作原则性禁止规定，同时出台人工智能的反垄断指南，分场景分环节重点关注潜在反竞争行为，总结典型案例，出台相关司法解释进行指导。注释 2023年4月27日，美国参议员迈克尔班尼特(Michael Bennet)提出访问AI法案，旨在针对人工智能治理监管的组织架构建立一个工作组；5月11日，参议员加里彼得斯(Gary Peters)提出AI领导力训练法案，要求人员管理办公室主任为联邦管理人员及监管人员建立或提供AI培训项目，以提升雇员对AI能力、风险、安全、伦理、技术原则、特征、益处等方面的认知；5月16日，众议员乔什哈德(Josh Harder)提出AI问责法案，旨在指示通讯与信息商务秘书助理开展AI问责调研，并举行公开听证，提交报告；6月5日，众议员里奇托雷斯(Ritchie Torres)提出AI披露法案，提议在任何AI生成的内容中添加披露声明。参考文献1 Competition and Markets Authority.AI Foundation Models:Initial ReportEB/OL.(2023-10-18).https:/www.gov.uk/government/publications/ai-foundation-models-initial-report.2 Staff in the Bureau of Competition&Office of Technology.Generative AI Raises Competition ConcernsEB/OL.(2023-06-29).https:/www.ftc.gov/policy/advocacy-research/tech-at-ftc/2023/06/generative-ai-raises-competition-concerns.3 周学峰.生成式人工智能侵权责任探析J.比较法研究,2023(3):117-118.4 陈俊云,等.从算法演进到产业逻辑构建设EB/OL.(2023-07-10).https:/ 程莹.生成式人工智能的技术特点与治理挑战J.中国网信杂志,2023(6):59-62.6 程乐.生成式人工智能的法律规制J.政法论丛,2023(4):74-75.7 陈全真.生成式人工智能与平台权力的再中心化J.东方法学,2023(3):67-68.8 清华大学人工智能国际治理研究院.美国战略与国际研究中心:美国人工智能监管应在鼓励创新与降低风险之间取得平衡EB/OL.(2023-08-08).https:/ Alvaro M Bedoya.Early Thoughts on Generative AIEB/OL.(2023-07-31).https:/www.ftc.gov/system/files/ftc_gov/pdf/Early-Thoughts-on-Generative-AI-FINAL-WITH-IMAGES.pdf.10 丁道勤,夏杰.数字守门人欧盟数字市场法评析M.北京:法律出版社,2023:21-25.11 Kristen E Busch.Generative Artificial Intelligence and Data Privacy:A Primer,Congressional Research ServiceEB/OL.(2023-07-12).https:/crsreports.congress.gov/product/pdf/R/R47569.12 袁嘉.反垄断法中的鼓励创新目标与反垄断分析范式革新J.南开学报(哲学社会科学版),2023(5):96-109.13 徐荐土.刍议鼓励创新在反垄断法上的合理性及实现路径J.竞争政策研究,2023(2):22-23.14 丁茂中.数字经济领域“相关市场”界定的守正与变革J.法学,2023(7):179-183.15 丁国峰.数字经济时代数据竞争反垄断问题探究J.经济法研究,2023(1):212-213.16 陈永伟.超越ChatGPT:生成式AI的机遇、风险与挑战J.山东大学学报(哲学社会科学版),2023(3):137-138.107 丁道勤：产业链视角下生成式人工智能的竞争法规制研究Research on Competition Law Regulation of Generative Artificial Intelligence from the Perspective of Industrial ChainDING DaoqinAbstract:Generative artificial intelligence(AI)is a transformative and highly disruptive technology that will change the way current users live,work and communicate,and raises some competition law issues.In addition to traditional anti-monopoly law issues in the field of generative AI,competition law issues in the generative AI industry chain are manifested in industrial mergers and network platform effects such as strangler acquisitions by monopoly structures,data monopoly and exploitative abuse of training data,ecosystem blockade of algorithm research and development,non-competition clauses that constitute exclusive behaviors,blockage provided by computing power,discriminatory treatment,self-preferential treatment,and exclusive behaviors such as bundling of application services,bundling sales,exclusive sales behaviors,and refusal to trade.The traditional competition law regulatory framework is applicable to new business forms of generative AI.At the same time,regulatory agencies pay close attention to and remain vigilant about anti-competition behaviors of new business forms such as generative AI.Chinas existing competition law regulatory system is still applicable to the new fields of generative AI technologies and business forms.In response to new competition law issues,it is recommended that policies be introduced to promote full competition and innovative development of generative AI technology and industries,special Artificial Intelligence Anti-Monopoly Guidelines be formulated,