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Ein tieferer Blick auf die finanziellen Anreize, die Unternehmen treiben
Immer wieder haben führende Wissenschaftler, Technologen und Philosophen spektakulär schreckliche Vermutungen zur Innovationsrichtung gemacht. Selbst Einstein war nicht immun und behauptete: „Es gibt nicht den geringsten Hinweis darauf, dass Kernenergie jemals erhältlich sein wird“, nur zehn Jahre bevor Enrico Fermi den Bau des ersten Spaltreaktors in Chicago abgeschlossen hat. Kurz darauf wechselte der Konsens auf die Befürchtungen eines bevorstehenden Kernholocaust.
Ebenso warnen die heutigen Experten davor, dass ein Doomsday für künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) unmittelbar bevorsteht. Andere erwiderten, dass große Sprachmodelle (LLMs) bereits den Höhepunkt ihrer Kräfte erreicht haben.
Es ist schwierig, mit David Collingridges einflussreiche These zu streiten, dass der Versuch, die Risiken neuer Technologien vorherzusagen, ein Narren -Besorgungsstör ist. Welche Chance haben unsere politischen Intelligenz (KI) in der Regel so falsch mit der technologischen Evolution.
Wir sollten die Warnung von Collingridge, dass sich die Technologie auf ungewissende Weise entwickelt. Es gibt jedoch eine Klasse von KI -Risiken, die im Voraus im Allgemeinen erkennbar ist. Dies sind Risiken, die sich aus der Fehlausrichtung zwischen den wirtschaftlichen Anreizen eines Unternehmens ergeben, von seinem proprietären KI -Modell auf besondere Weise zu profitieren, und die Interessen der Gesellschaft daran, wie das KI -Modell monetisiert und eingesetzt werden sollte.
Der sicherste Weg, um eine solche Fehlausrichtung zu ignorieren, besteht darin, sich ausschließlich auf technische Fragen zu KI-Modellfunktionen zu konzentrieren, die von der sozioökonomischen Umgebung getrennt werden, in der diese Modelle arbeiten und für Gewinn ausgelegt sind.
Bei der Konzentration auf die wirtschaftlichen Risiken der KI geht es nicht nur darum, „Monopol“, „Selbstvorschriften“ oder „große Tech-Dominanz“ zu verhindern. Es geht darum, sicherzustellen, dass das wirtschaftliche Umfeld, das Innovation erleichtert, nicht schwer zu vorherrschende technologische Risiken anreißt, da Unternehmen sich schnell bewegen und die Dinge in einem Rennen um Gewinn oder Marktdominanz brechen.
Es geht auch darum, sicherzustellen, dass der Wert der KI weit verbreitet ist, indem vorzeitige Konsolidierung verhindert wird. Wir werden mehr Innovationen sehen, wenn aufstrebende KI -Tools für alle zugänglich sind, so dass ein verteiltes Ökosystem neuer Unternehmen, Startups und KI -Tools entstehen kann.
OpenAI wird bereits zu einem dominanten Spieler mit 2 Milliarden US -Dollar (1,6 Milliarden Pfund) im Jahresumsatz und Millionen von Benutzern. Die Tools für GPT -Store und Entwickler müssen den Wert an diejenigen zurückgeben, die ihn erstellen, um sicherzustellen, dass Innovationsökosysteme lebensfähig und verteilt bleiben.
Indem wir das System der wirtschaftlichen Anreize sorgfältig befragen, die Innovationen zugrunde liegen und wie Technologien in der Praxis monetarisiert werden, können wir ein besseres Verständnis der von der Struktur eines Marktes geförderten Risiken erzeugen. Die Marktstruktur ist nicht einfach die Anzahl der Unternehmen, sondern die Kostenstruktur und die wirtschaftlichen Anreize auf dem Markt, die aus den Institutionen, den angrenzenden staatlichen Vorschriften und zur verfügbaren Finanzierung folgen.
Erniedrigende Qualität für höheren Gewinn
Es ist aufschlussreich zu überlegen, wie die algorithmischen Technologien, die die Aggregator -Plattformen von alten (denken Sie unter anderem an Amazon, Google und Facebook), zunächst zur Nutzen von Benutzern eingesetzt wurden, um die Gewinne für die Plattform zu erhöhen.
Die Probleme, die durch Social Media-, Such- und Empfehlungsalgorithmen gefördert wurden, waren nie ein technisches Problem, aber eines der finanziellen Anreize (des Gewinnwachstums), die sich nicht mit der sicheren, effektiven und gerechten Bereitstellung von Algorithmen auszurichten. Wie das Sprichwort sagt: Die Geschichte wiederholt sich nicht unbedingt, sondern reimt sich.
Um zu verstehen, wie Plattformen den Wert für sich selbst zuweisen und was wir dagegen tun können, haben wir die Rolle von Algorithmen und die einzigartige Informationsanlage von digitalen Märkten bei der Extraktion sogenannter wirtschaftlicher Mieten von Benutzern und Produzenten auf Plattformen untersucht. In der Wirtschaftstheorie sind Mieten „überdurchschnittliche Gewinne“ (Gewinne, die über dem, was in einem Wettbewerbsmarkt erreicht worden wäre) und die Kontrolle über einige knappe Ressourcen widerspiegeln.
Wichtig ist, dass Mieten eine reine Rückkehr zum Eigentum oder ein gewisses Maß an Monopolmacht sind und nicht eine Rückkehr, die sich aus der Herstellung von etwas in einem wettbewerbsfähigen Markt (wie vielen Herstellern, die Autos machen und verkaufen) erzielt. Für digitale Plattformen beinhaltet das Extrahieren digitaler Mieten normalerweise die Qualität der dem Benutzer angegebenen Informationen, da sie den Zugriff auf eine Masse von Kunden „besitzen“.
Beispielsweise verlassen sich die Millionen von Benutzern von Amazon auf seine Produktsuchalgorithmen, um ihnen die besten Produkte zum Verkauf zu zeigen, da sie jedes Produkt nicht einzeln inspizieren können. Diese Algorithmen sparen alle Zeit und Geld: Indem wir den Nutzern helfen, durch Tausende von Produkten zu navigieren, um diejenigen mit höchster Qualität und den niedrigsten Preis zu finden und die Marktreichweite der Lieferanten durch die Lieferinfrastruktur von Amazon und das immense Kundennetzwerk zu erweitern.
Diese Plattformen machten die Märkte effizienter und lieferten sowohl den Benutzern als auch an PR enormen Wert ODUCT -Lieferanten. Im Laufe der Zeit hat eine Fehlausrichtung zwischen dem anfänglichen Versprechen, dass sie einen Benutzerwert liefern, und der Notwendigkeit, die Gewinnmargen zu erweitern, wenn das Wachstum verlangsamt, schlechtes Plattformverhalten. Das Werbegeschäft von Amazon ist ein typisches Beispiel.
Werbung von Amazon
In unseren Nachforschungen an Amazon stellten wir fest, dass Benutzer immer noch dazu neigen, oben auf der Seite auf die Produktergebnisse zu klicken, auch wenn sie nicht mehr die besten Ergebnisse sind, sondern stattdessen Werbeplatzierungen bezahlt haben. Amazon missbraucht das gewohnte Vertrauen, dass Benutzer in seine Algorithmen gelegt haben, und verteilt stattdessen die Aufmerksamkeit der Benutzer und Klicks auf minderwertige Qualität, gesponserte Informationen, aus denen sie immens profitieren.
Wir stellten fest, dass die meistklicken gesponserten Produkte (Anzeigen) im Durchschnitt 17% teurer waren und 33% niedrigere Rangliste gemäß den Algorithmen für Qualität, Preis und Popularitätsoptimierung hatten. Und da Produktlieferanten jetzt für das Produktranging bezahlen müssen, das sie zuvor durch Produktqualität und -Ruf verdient haben, steigen ihre Gewinne als Stieg von Amazon und die Preise steigen, da einige der Kosten an Kunden weitergegeben werden.
Amazon ist eines der auffälligsten Beispiele für ein Unternehmen, das sich von seiner ursprünglichen „tugendhaften“ Mission („um das kundenorientierteste Unternehmen der Erde zu sein“ zu einem extraktiven Geschäftsmodell abweist. Aber es ist alles andere als allein.
Google, Meta und praktisch alle anderen großen Online -Aggregatoren haben im Laufe der Zeit ihre wirtschaftlichen Interessen gegenüber ihrem ursprünglichen Versprechen an ihre Benutzer und ihren Ökosystemen von Inhalts- und Produktlieferanten oder Anwendungsentwicklern bevorzugen. Der Science -Fiction -Autor und Aktivist Cory Doctorow nennt dies die „Enshittification“ von Big Tech -Plattformen.
Aber nicht alle Mieten sind schlecht. Nach Angaben des Ökonomen Joseph Schumpeter können die von einem Unternehmen aus Innovationen erhaltenen Mieten für die Gesellschaft von Vorteil sein. Die Plattformen von Big Tech erreichten hoch innovative, überlegene, algorithmische Durchbrüche. Die aktuellen Marktführer in KI tun dasselbe.
Während schumpetersche Mieten im Laufe der Zeit und unter externen finanziellen Druck gerechtfertigt sind, begannen die Marktführer, ihre algorithmische Marktmacht zu nutzen, um einen größeren Anteil des Wertes des Ökosystems von Werbetreibenden, Lieferanten und Nutzern zu erfassen, um zu halten Gewinnwachstum.
Die Benutzerpräferenzen wurden von algorithmischer Bedeutung zugunsten profitablerer Inhalte herabgestuft. Für Social -Media -Plattformen war dies süchtig machende Inhalte, um die Zeit für die Nutzungsgesundheit um jeden Preis zu erhöhen. In der Zwischenzeit mussten die ultimativen Wertschöpfer für ihre Plattform - die Inhaltsersteller, Website -Eigentümer und Händler - mehr ihrer Rendite an den Plattforminhaber übergeben. Dabei konzentrieren sich die Gewinne und Gewinnmargen auf einige Hände einiger Plattformen und machen Innovationen von externen Unternehmen schwieriger.
Eine Plattform, die ihr Ökosystem der Unternehmen überzeugt, immer höhere Gebühren zu zahlen (als Gegenleistung für den angemessenen Wert auf beiden Seiten der Plattform), kann nicht gerechtfertigt werden. Es ist ein rotes Licht, dass die Plattform ein gewisses Maß an Marktmacht hat, das sie ausnutzt, um unverdiente Mieten zu extrahieren. Die jüngsten vierteljährlichen Offenlegungen von Amazon (Q4, 2023) zeigt das Wachstum des Online-Umsatzes von 9% im Jahr gegenüber dem Vorjahr, Gebührenwachstum von 20% (Drittanbieter-Verkäufer-Services) und 27% (Werbungverkäufe).
Was im Zusammenhang mit Risiko und Innovation wichtig ist, ist, dass diese Bereitstellung von Algorithmic-Technologien durch Big Tech kein unerkennbares Risiko ist, wie Collingridge identifiziert wird. Es ist ein vorhersehbares wirtschaftliches Risiko. Das Streben nach Gewinn durch die Ausbeutung knapper Ressourcen unter der Kontrolle ist eine Geschichte, die so alt ist wie der Handel selbst.
Technologische Schutzmaßnahmen zu Algorithmen sowie detailliertere Offenlegung darüber, wie Plattformen ihre Algorithmen monetarisierten, haben möglicherweise verhindert, dass ein solches Verhalten stattfinden. Algorithmen sind zu Marktgatterin und Value -Allocatoren geworden und werden nun zu Produzenten und Schiedsrichter des Wissens.
Risiken der nächsten Generation von KI
Die Grenzen, die wir auf Algorithmen und KI -Modelle legen, werden maßgeblich dazu beigetragen, wirtschaftliche Aktivität und menschliche Aufmerksamkeit auf produktive Ziele zu lenken. Aber wie viel größer sind die Risiken für die nächste Generation von AI -Systemen? Sie werden nicht nur die Informationen prägen, die uns angezeigt wird, sondern wie wir uns denken und ausdrücken. Die Zentralisierung der KI in den Händen einiger gewinnorientierter Einheiten, die wahrscheinlich zukünftige wirtschaftliche Anreize für schlechtes Verhalten ausgesetzt sind, ist sicherlich eine schlechte Idee.
Zum Glück ist die Gesellschaft nicht hilflos bei der Gestaltung der wirtschaftlichen Risiken, die nach jeder neuen Innovation ausnahmslos entstehen. Aus dem wirtschaftlichen Umfeld, in dem Innovation auftritt, sind Risiken nicht unveränderlich. Die Marktstruktur wird von den Aufsichtsbehörden und den algorithmischen Institutionen einer Plattform (insbesondere ihren Algorithmen, die marktähnliche Zuteilungen erzeugen) geprägt. Zusammen beeinflussen diese Faktoren, wie stark die Netzwerkeffekte und Skalen- und Umfangswirtschaften in einem Markt sind, einschließlich der Belohnungen to Marktdominanz.
Technologische Mandate wie Interoperabilität, die sich auf die Fähigkeit verschiedener digitaler Systeme beziehen, nahtlos zusammenzuarbeiten; oder „Side-Loading“, die Praxis, Apps aus anderen Quellen als dem offiziellen Geschäft einer Plattform zu installieren, haben die Fluidität der Benutzermobilität innerhalb und zwischen Märkten geprägt und die Fähigkeit für jede dominierende Einheit, ihre Benutzer und ihr Ökosystem delig auszunutzen. Die Internetprotokolle halfen dazu, das Internet offen anstatt geschlossen zu halten. Open Source -Software ermöglichte es, unter dem Daumen des dominanten Monopols der PC -Ära zu entkommen. Welche Rolle könnte Interoperabilität und Open -Source -Spiele bei der KI -Branche zu einem wettbewerbsfähigeren und integrativeren Markt spielen?
Offenlegung ist ein weiteres leistungsstarkes marktförmiges Tool. In Angaben können Technologieunternehmen verpflichtet werden, transparente Informationen und Erklärungen zu ihren Produkten und Monetarisierungsstrategien zu liefern. Die obligatorische Offenlegung von Anzeigenlast und anderen Betriebsmetriken hat möglicherweise dazu beigetragen, dass Facebook beispielsweise die Privatsphäre seiner Benutzer ausnutzt, um die Anzeigendollar durch die Ernte der Daten jedes Benutzers zu maximieren.
Ein Mangel an Datenportabilität und die Unfähigkeit, die Algorithmen von Facebook unabhängig voneinander zu prüfen, profitierte jedoch länger von seinem Überwachungssystem, als es sollte. Heute weigern sich OpenAI und andere führende KI-Modellanbieter, ihre Schulungsdatensätze offenzulegen, während Fragen zu Urheberrechtsverletzungen auftreten und wer das Recht haben sollte, von Kreativen zu profitieren. Offenlegungen und offene technologische Standards sind wichtige Schritte, um sicherzustellen, dass die Vorteile dieser aufstrebenden KI -Plattformen so weit wie möglich geteilt werden.
Die Marktstruktur und ihre Auswirkungen auf „wer was und warum? Vielleicht ist es also an der Zeit, unseren regulatorischen Blick vom Versuch abzuwenden, die spezifischen Risiken vorherzusagen, die bei der Entwicklung spezifischer Technologien auftreten könnten. Schließlich konnte selbst Einstein das nicht tun.
Stattdessen sollten wir versuchen, die wirtschaftlichen Anreize neu zu kalibrieren, die den heutigen Innovationen untermauert, von der riskanten Verwendung der KI -Technologie und zu offenen, verantwortungsvollen KI -Algorithmen, die den Wert gleichwertig unterstützen und zerstreuen. Je früher wir anerkennen, dass technologische Risiken häufig ein Ergebnis von falsch ausgerichteten wirtschaftlichen Anreizen sind, desto schneller können wir daran arbeiten, die Fehler der Vergangenheit zu wiederholen.
Wir sind nicht gegen Amazon, der Unternehmen auf seinem Markt für Drittanbieter Werbedienste anbietet. Eine angemessene Menge an Werbeflächen kann in der Tat weniger bekannte Unternehmen oder Produkte mit wettbewerbsfähigen Angeboten helfen, auf faire Weise an Traktion zu gewinnen. Wenn die Werbung jedoch fast ausschließlich die Ergebnisse von Top-Rang-organischen Produkten verdrängt, wird Werbung zu einem Mietextraktionsgerät für die Plattform.
Ein Amazon -Sprecher sagte:
Wir sind mit einer Reihe von Schlussfolgerungen in dieser Forschung nicht einverstanden, die die begrenzten Daten falsch darstellen und überbewertet. Es ignoriert, dass die Verkäufe von unabhängigen Verkäufern, die schneller wachsen als die von Amazon, zu Einnahmen aus Dienstleistungen beitragen und dass viele unserer Werbedienstleistungen nicht im Geschäft erscheinen.
Amazon besessen davon, das Leben der Kunden einfacher zu machen, und ein großer Teil davon besteht darin, sicherzustellen, dass Kunden die gewünschten Produkte in unserem Geschäft schnell und bequem finden und entdecken können. Die Anzeigen sind seit vielen Jahrzehnten ein wesentlicher Bestandteil des Einzelhandels und jederzeit sind sie eindeutig als „gesponsert“ gekennzeichnet. Wir bieten eine Mischung aus organischen und gesponserten Suchergebnissen, die auf Faktoren basieren, darunter Relevanz, Popularität bei Kunden, Verfügbarkeit, Preis und Geschwindigkeit der Lieferung sowie hilfreiche Suchfilter, um ihre Ergebnisse zu verfeinern. Wir haben auch Milliarden in die Tools und Dienstleistungen für Verkäufer investiert, um sie zu wachsen, und zusätzliche Dienste wie Werbung und Logistik sind völlig optional.
Tim O’Reilly, Gastprofessor für Praxis am UCL -Institut für Innovation und öffentliche Zweck, UCL; Ilan Strauss, Leiter der digitalen Wirtschaftsforschung, UCL; Mariana Mazzucato, Professorin für die Wirtschaftlichkeit der Innovation und der öffentliche Wert und Gründungsdirektor der UCL IIPP, UCL, und Rufus Rock, Forscher, Institut für Innovation und öffentliche Zwecke, UCL
Dieser Artikel wird aus dem Gespräch unter einer Creative Commons -Lizenz neu veröffentlicht. Lesen Sie den Originalartikel.
Immer wieder haben führende Wissenschaftler, Technologen und Philosophen spektakulär schreckliche Vermutungen zur Innovationsrichtung gemacht. Selbst Einstein war nicht immun und behauptete: „Es gibt nicht den geringsten Hinweis darauf, dass Kernenergie jemals erhältlich sein wird“, nur zehn Jahre bevor Enrico Fermi den Bau des ersten Spaltreaktors in Chicago abgeschlossen hat. Kurz darauf wechselte der Konsens auf die Befürchtungen eines bevorstehenden Kernholocaust.
Ebenso warnen die heutigen Experten davor, dass ein Doomsday für künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) unmittelbar bevorsteht. Andere erwiderten, dass große Sprachmodelle (LLMs) bereits den Höhepunkt ihrer Kräfte erreicht haben.
Es ist schwierig, mit David Collingridges einflussreiche These zu streiten, dass der Versuch, die Risiken neuer Technologien vorherzusagen, ein Narren -Besorgungsstör ist. Welche Chance haben unsere politischen Intelligenz (KI) in der Regel so falsch mit der technologischen Evolution.
Wir sollten die Warnung von Collingridge, dass sich die Technologie auf ungewissende Weise entwickelt. Es gibt jedoch eine Klasse von KI -Risiken, die im Voraus im Allgemeinen erkennbar ist. Dies sind Risiken, die sich aus der Fehlausrichtung zwischen den wirtschaftlichen Anreizen eines Unternehmens ergeben, von seinem proprietären KI -Modell auf besondere Weise zu profitieren, und die Interessen der Gesellschaft daran, wie das KI -Modell monetisiert und eingesetzt werden sollte.
Der sicherste Weg, um eine solche Fehlausrichtung zu ignorieren, besteht darin, sich ausschließlich auf technische Fragen zu KI-Modellfunktionen zu konzentrieren, die von der sozioökonomischen Umgebung getrennt werden, in der diese Modelle arbeiten und für Gewinn ausgelegt sind.
Bei der Konzentration auf die wirtschaftlichen Risiken der KI geht es nicht nur darum, „Monopol“, „Selbstvorschriften“ oder „große Tech-Dominanz“ zu verhindern. Es geht darum, sicherzustellen, dass das wirtschaftliche Umfeld, das Innovation erleichtert, nicht schwer zu vorherrschende technologische Risiken anreißt, da Unternehmen sich schnell bewegen und die Dinge in einem Rennen um Gewinn oder Marktdominanz brechen.
Es geht auch darum, sicherzustellen, dass der Wert der KI weit verbreitet ist, indem vorzeitige Konsolidierung verhindert wird. Wir werden mehr Innovationen sehen, wenn aufstrebende KI -Tools für alle zugänglich sind, so dass ein verteiltes Ökosystem neuer Unternehmen, Startups und KI -Tools entstehen kann.
OpenAI wird bereits zu einem dominanten Spieler mit 2 Milliarden US -Dollar (1,6 Milliarden Pfund) im Jahresumsatz und Millionen von Benutzern. Die Tools für GPT -Store und Entwickler müssen den Wert an diejenigen zurückgeben, die ihn erstellen, um sicherzustellen, dass Innovationsökosysteme lebensfähig und verteilt bleiben.
Indem wir das System der wirtschaftlichen Anreize sorgfältig befragen, die Innovationen zugrunde liegen und wie Technologien in der Praxis monetarisiert werden, können wir ein besseres Verständnis der von der Struktur eines Marktes geförderten Risiken erzeugen. Die Marktstruktur ist nicht einfach die Anzahl der Unternehmen, sondern die Kostenstruktur und die wirtschaftlichen Anreize auf dem Markt, die aus den Institutionen, den angrenzenden staatlichen Vorschriften und zur verfügbaren Finanzierung folgen.
Erniedrigende Qualität für höheren Gewinn
Es ist aufschlussreich zu überlegen, wie die algorithmischen Technologien, die die Aggregator -Plattformen von alten (denken Sie unter anderem an Amazon, Google und Facebook), zunächst zur Nutzen von Benutzern eingesetzt wurden, um die Gewinne für die Plattform zu erhöhen.
Die Probleme, die durch Social Media-, Such- und Empfehlungsalgorithmen gefördert wurden, waren nie ein technisches Problem, aber eines der finanziellen Anreize (des Gewinnwachstums), die sich nicht mit der sicheren, effektiven und gerechten Bereitstellung von Algorithmen auszurichten. Wie das Sprichwort sagt: Die Geschichte wiederholt sich nicht unbedingt, sondern reimt sich.
Um zu verstehen, wie Plattformen den Wert für sich selbst zuweisen und was wir dagegen tun können, haben wir die Rolle von Algorithmen und die einzigartige Informationsanlage von digitalen Märkten bei der Extraktion sogenannter wirtschaftlicher Mieten von Benutzern und Produzenten auf Plattformen untersucht. In der Wirtschaftstheorie sind Mieten „überdurchschnittliche Gewinne“ (Gewinne, die über dem, was in einem Wettbewerbsmarkt erreicht worden wäre) und die Kontrolle über einige knappe Ressourcen widerspiegeln.
Wichtig ist, dass Mieten eine reine Rückkehr zum Eigentum oder ein gewisses Maß an Monopolmacht sind und nicht eine Rückkehr, die sich aus der Herstellung von etwas in einem wettbewerbsfähigen Markt (wie vielen Herstellern, die Autos machen und verkaufen) erzielt. Für digitale Plattformen beinhaltet das Extrahieren digitaler Mieten normalerweise die Qualität der dem Benutzer angegebenen Informationen, da sie den Zugriff auf eine Masse von Kunden „besitzen“.
Beispielsweise verlassen sich die Millionen von Benutzern von Amazon auf seine Produktsuchalgorithmen, um ihnen die besten Produkte zum Verkauf zu zeigen, da sie jedes Produkt nicht einzeln inspizieren können. Diese Algorithmen sparen alle Zeit und Geld: Indem wir den Nutzern helfen, durch Tausende von Produkten zu navigieren, um diejenigen mit höchster Qualität und den niedrigsten Preis zu finden und die Marktreichweite der Lieferanten durch die Lieferinfrastruktur von Amazon und das immense Kundennetzwerk zu erweitern.
Diese Plattformen machten die Märkte effizienter und lieferten sowohl den Benutzern als auch an PR enormen Wert ODUCT -Lieferanten. Im Laufe der Zeit hat eine Fehlausrichtung zwischen dem anfänglichen Versprechen, dass sie einen Benutzerwert liefern, und der Notwendigkeit, die Gewinnmargen zu erweitern, wenn das Wachstum verlangsamt, schlechtes Plattformverhalten. Das Werbegeschäft von Amazon ist ein typisches Beispiel.
Werbung von Amazon
In unseren Nachforschungen an Amazon stellten wir fest, dass Benutzer immer noch dazu neigen, oben auf der Seite auf die Produktergebnisse zu klicken, auch wenn sie nicht mehr die besten Ergebnisse sind, sondern stattdessen Werbeplatzierungen bezahlt haben. Amazon missbraucht das gewohnte Vertrauen, dass Benutzer in seine Algorithmen gelegt haben, und verteilt stattdessen die Aufmerksamkeit der Benutzer und Klicks auf minderwertige Qualität, gesponserte Informationen, aus denen sie immens profitieren.
Wir stellten fest, dass die meistklicken gesponserten Produkte (Anzeigen) im Durchschnitt 17% teurer waren und 33% niedrigere Rangliste gemäß den Algorithmen für Qualität, Preis und Popularitätsoptimierung hatten. Und da Produktlieferanten jetzt für das Produktranging bezahlen müssen, das sie zuvor durch Produktqualität und -Ruf verdient haben, steigen ihre Gewinne als Stieg von Amazon und die Preise steigen, da einige der Kosten an Kunden weitergegeben werden.
Amazon ist eines der auffälligsten Beispiele für ein Unternehmen, das sich von seiner ursprünglichen „tugendhaften“ Mission („um das kundenorientierteste Unternehmen der Erde zu sein“ zu einem extraktiven Geschäftsmodell abweist. Aber es ist alles andere als allein.
Google, Meta und praktisch alle anderen großen Online -Aggregatoren haben im Laufe der Zeit ihre wirtschaftlichen Interessen gegenüber ihrem ursprünglichen Versprechen an ihre Benutzer und ihren Ökosystemen von Inhalts- und Produktlieferanten oder Anwendungsentwicklern bevorzugen. Der Science -Fiction -Autor und Aktivist Cory Doctorow nennt dies die „Enshittification“ von Big Tech -Plattformen.
Aber nicht alle Mieten sind schlecht. Nach Angaben des Ökonomen Joseph Schumpeter können die von einem Unternehmen aus Innovationen erhaltenen Mieten für die Gesellschaft von Vorteil sein. Die Plattformen von Big Tech erreichten hoch innovative, überlegene, algorithmische Durchbrüche. Die aktuellen Marktführer in KI tun dasselbe.
Während schumpetersche Mieten im Laufe der Zeit und unter externen finanziellen Druck gerechtfertigt sind, begannen die Marktführer, ihre algorithmische Marktmacht zu nutzen, um einen größeren Anteil des Wertes des Ökosystems von Werbetreibenden, Lieferanten und Nutzern zu erfassen, um zu halten Gewinnwachstum.
Die Benutzerpräferenzen wurden von algorithmischer Bedeutung zugunsten profitablerer Inhalte herabgestuft. Für Social -Media -Plattformen war dies süchtig machende Inhalte, um die Zeit für die Nutzungsgesundheit um jeden Preis zu erhöhen. In der Zwischenzeit mussten die ultimativen Wertschöpfer für ihre Plattform - die Inhaltsersteller, Website -Eigentümer und Händler - mehr ihrer Rendite an den Plattforminhaber übergeben. Dabei konzentrieren sich die Gewinne und Gewinnmargen auf einige Hände einiger Plattformen und machen Innovationen von externen Unternehmen schwieriger.
Eine Plattform, die ihr Ökosystem der Unternehmen überzeugt, immer höhere Gebühren zu zahlen (als Gegenleistung für den angemessenen Wert auf beiden Seiten der Plattform), kann nicht gerechtfertigt werden. Es ist ein rotes Licht, dass die Plattform ein gewisses Maß an Marktmacht hat, das sie ausnutzt, um unverdiente Mieten zu extrahieren. Die jüngsten vierteljährlichen Offenlegungen von Amazon (Q4, 2023) zeigt das Wachstum des Online-Umsatzes von 9% im Jahr gegenüber dem Vorjahr, Gebührenwachstum von 20% (Drittanbieter-Verkäufer-Services) und 27% (Werbungverkäufe).
Was im Zusammenhang mit Risiko und Innovation wichtig ist, ist, dass diese Bereitstellung von Algorithmic-Technologien durch Big Tech kein unerkennbares Risiko ist, wie Collingridge identifiziert wird. Es ist ein vorhersehbares wirtschaftliches Risiko. Das Streben nach Gewinn durch die Ausbeutung knapper Ressourcen unter der Kontrolle ist eine Geschichte, die so alt ist wie der Handel selbst.
Technologische Schutzmaßnahmen zu Algorithmen sowie detailliertere Offenlegung darüber, wie Plattformen ihre Algorithmen monetarisierten, haben möglicherweise verhindert, dass ein solches Verhalten stattfinden. Algorithmen sind zu Marktgatterin und Value -Allocatoren geworden und werden nun zu Produzenten und Schiedsrichter des Wissens.
Risiken der nächsten Generation von KI
Die Grenzen, die wir auf Algorithmen und KI -Modelle legen, werden maßgeblich dazu beigetragen, wirtschaftliche Aktivität und menschliche Aufmerksamkeit auf produktive Ziele zu lenken. Aber wie viel größer sind die Risiken für die nächste Generation von AI -Systemen? Sie werden nicht nur die Informationen prägen, die uns angezeigt wird, sondern wie wir uns denken und ausdrücken. Die Zentralisierung der KI in den Händen einiger gewinnorientierter Einheiten, die wahrscheinlich zukünftige wirtschaftliche Anreize für schlechtes Verhalten ausgesetzt sind, ist sicherlich eine schlechte Idee.
Zum Glück ist die Gesellschaft nicht hilflos bei der Gestaltung der wirtschaftlichen Risiken, die nach jeder neuen Innovation ausnahmslos entstehen. Aus dem wirtschaftlichen Umfeld, in dem Innovation auftritt, sind Risiken nicht unveränderlich. Die Marktstruktur wird von den Aufsichtsbehörden und den algorithmischen Institutionen einer Plattform (insbesondere ihren Algorithmen, die marktähnliche Zuteilungen erzeugen) geprägt. Zusammen beeinflussen diese Faktoren, wie stark die Netzwerkeffekte und Skalen- und Umfangswirtschaften in einem Markt sind, einschließlich der Belohnungen to Marktdominanz.
Technologische Mandate wie Interoperabilität, die sich auf die Fähigkeit verschiedener digitaler Systeme beziehen, nahtlos zusammenzuarbeiten; oder „Side-Loading“, die Praxis, Apps aus anderen Quellen als dem offiziellen Geschäft einer Plattform zu installieren, haben die Fluidität der Benutzermobilität innerhalb und zwischen Märkten geprägt und die Fähigkeit für jede dominierende Einheit, ihre Benutzer und ihr Ökosystem delig auszunutzen. Die Internetprotokolle halfen dazu, das Internet offen anstatt geschlossen zu halten. Open Source -Software ermöglichte es, unter dem Daumen des dominanten Monopols der PC -Ära zu entkommen. Welche Rolle könnte Interoperabilität und Open -Source -Spiele bei der KI -Branche zu einem wettbewerbsfähigeren und integrativeren Markt spielen?
Offenlegung ist ein weiteres leistungsstarkes marktförmiges Tool. In Angaben können Technologieunternehmen verpflichtet werden, transparente Informationen und Erklärungen zu ihren Produkten und Monetarisierungsstrategien zu liefern. Die obligatorische Offenlegung von Anzeigenlast und anderen Betriebsmetriken hat möglicherweise dazu beigetragen, dass Facebook beispielsweise die Privatsphäre seiner Benutzer ausnutzt, um die Anzeigendollar durch die Ernte der Daten jedes Benutzers zu maximieren.
Ein Mangel an Datenportabilität und die Unfähigkeit, die Algorithmen von Facebook unabhängig voneinander zu prüfen, profitierte jedoch länger von seinem Überwachungssystem, als es sollte. Heute weigern sich OpenAI und andere führende KI-Modellanbieter, ihre Schulungsdatensätze offenzulegen, während Fragen zu Urheberrechtsverletzungen auftreten und wer das Recht haben sollte, von Kreativen zu profitieren. Offenlegungen und offene technologische Standards sind wichtige Schritte, um sicherzustellen, dass die Vorteile dieser aufstrebenden KI -Plattformen so weit wie möglich geteilt werden.
Die Marktstruktur und ihre Auswirkungen auf „wer was und warum? Vielleicht ist es also an der Zeit, unseren regulatorischen Blick vom Versuch abzuwenden, die spezifischen Risiken vorherzusagen, die bei der Entwicklung spezifischer Technologien auftreten könnten. Schließlich konnte selbst Einstein das nicht tun.
Stattdessen sollten wir versuchen, die wirtschaftlichen Anreize neu zu kalibrieren, die den heutigen Innovationen untermauert, von der riskanten Verwendung der KI -Technologie und zu offenen, verantwortungsvollen KI -Algorithmen, die den Wert gleichwertig unterstützen und zerstreuen. Je früher wir anerkennen, dass technologische Risiken häufig ein Ergebnis von falsch ausgerichteten wirtschaftlichen Anreizen sind, desto schneller können wir daran arbeiten, die Fehler der Vergangenheit zu wiederholen.
Wir sind nicht gegen Amazon, der Unternehmen auf seinem Markt für Drittanbieter Werbedienste anbietet. Eine angemessene Menge an Werbeflächen kann in der Tat weniger bekannte Unternehmen oder Produkte mit wettbewerbsfähigen Angeboten helfen, auf faire Weise an Traktion zu gewinnen. Wenn die Werbung jedoch fast ausschließlich die Ergebnisse von Top-Rang-organischen Produkten verdrängt, wird Werbung zu einem Mietextraktionsgerät für die Plattform.
Ein Amazon -Sprecher sagte:
Wir sind mit einer Reihe von Schlussfolgerungen in dieser Forschung nicht einverstanden, die die begrenzten Daten falsch darstellen und überbewertet. Es ignoriert, dass die Verkäufe von unabhängigen Verkäufern, die schneller wachsen als die von Amazon, zu Einnahmen aus Dienstleistungen beitragen und dass viele unserer Werbedienstleistungen nicht im Geschäft erscheinen.
Amazon besessen davon, das Leben der Kunden einfacher zu machen, und ein großer Teil davon besteht darin, sicherzustellen, dass Kunden die gewünschten Produkte in unserem Geschäft schnell und bequem finden und entdecken können. Die Anzeigen sind seit vielen Jahrzehnten ein wesentlicher Bestandteil des Einzelhandels und jederzeit sind sie eindeutig als „gesponsert“ gekennzeichnet. Wir bieten eine Mischung aus organischen und gesponserten Suchergebnissen, die auf Faktoren basieren, darunter Relevanz, Popularität bei Kunden, Verfügbarkeit, Preis und Geschwindigkeit der Lieferung sowie hilfreiche Suchfilter, um ihre Ergebnisse zu verfeinern. Wir haben auch Milliarden in die Tools und Dienstleistungen für Verkäufer investiert, um sie zu wachsen, und zusätzliche Dienste wie Werbung und Logistik sind völlig optional.
Tim O’Reilly, Gastprofessor für Praxis am UCL -Institut für Innovation und öffentliche Zweck, UCL; Ilan Strauss, Leiter der digitalen Wirtschaftsforschung, UCL; Mariana Mazzucato, Professorin für die Wirtschaftlichkeit der Innovation und der öffentliche Wert und Gründungsdirektor der UCL IIPP, UCL, und Rufus Rock, Forscher, Institut für Innovation und öffentliche Zwecke, UCL
Dieser Artikel wird aus dem Gespräch unter einer Creative Commons -Lizenz neu veröffentlicht. Lesen Sie den Originalartikel.
