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作者：姚保松;
单位：郑州大学法学院;
摘要：人工智能大模型通过数据资源的排他性控制、算法黑箱的技术遮蔽以及市场支配力的跨领域传导，塑造了高度隐蔽的垄断形态与风险。现行反垄断制度在规制模式以及数据质量动态评估、算法共谋行为识别、算力资源集中等审查方面存在失灵现象。为构建深度适配大模型特征的规制体系，反垄断法应推动规制理念的激励性转变，激发市场主体合规积极性；实施预防性的规制路径，提前识别与控制垄断风险；对规制措施进行分层设计，以平衡公平竞争与大模型创新间的关系。在制度内容上，反垄断法可根据大模型垄断的动态演变特征，合理配置市场主体权利，完善反垄断实体规范与制度，同时应引入社会治理规范，发挥推动社会和经济高质量发展的功能。
关键词：人工智能;;大模型;;反垄断;;创新生态
基金资助：国家社会科学基金一般项目“药品专利链接制度的垄断风险防控研究”(项目号：24CFXB057)
