不少人擔憂人工智能科技為人類帶來方便，同時會造成禍害，要求加強規管。但專家指出，人工智能模型的類別和應用層出不窮，難以監管，更可取的對策是發展不以私人或商業利益掛帥的「公共人工智能」。在歐洲，多家機構正在積極建立「公共人工智能」基建，推動善用人工智能為可持續發展、公共衛生及促進平等共融等公眾利益服務。
德國研究機構The Alexander von Humboldt Institute for Internet and Society （HIIG）旗下的Public Interest AI研究計劃在2022至2024年間，建立了網上「公眾利益人工智能」項目數據集，結集世界各地的公益AI項目。該計劃將「公眾利益」界定為「置社會公眾長遠生存及福祉先於營利」，例子包括歐盟資助的 Seaclear項目，用機械人和電腦視覺人工智能模式收集海床垃圾；德國的Simba是開放源碼AI工具，協助用家將德文文本和網頁內容簡化，消除網上獲取資料的障礙。數據集詳列每個項目的地點、AI類別（電腦視覺、機器學習、生成人類語言的自然語言處理等）和發展階段等14項資料，以及與聯合國可持續發展目標的關連。
帶領研究計劃的Theresa Züger指出，AI科技發展千瘡百孔，例如一些沒有實證的模型推出市場，有些AI模型是燃油公司掠奪天然資源的工具。人工智能科技集中由少數國家的一小撮商業機構掌控，用家處於不平等的弱勢。而且公益人工智能項目的數據零散，形成主流人工智能模型對社會問題有盲點。數據集旨在讓更多人認識有意義的AI項目，了解其成功和失敗的因素，期望促進公益項目持份者的交流協作，同時推動公益AI項目的研究分析。
她強調：「AI不是回應社會問題的唯一或首選方案，耗用較少資源的方案更可取。在資源有限的前提下，決策者應懂得分辨適用和不適用AI的情況。」
AI 模型的規模和複雜性日增，耗用的能源亦隨之增加。國際能源組織估計，至2030年，全球對AI運算的需求會比2023年高出11倍，意味數據中心要消耗更多電力、建材，碳排放亦會大大增加。
只為賺取最大利潤的人工智能系統有甚麼不妥？曾任科技媒體《Wired》及美國麻省理工學院的科技評論期刊總編輯烈治菲（Gideon Lichfield）撰文指出，市場一些廣受歡迎的人工智能系統由於沒有誘因吸納新用戶而質素垃圾化（Enshittification）。另外，大型語言模型（LLM）不會篩選數據，任由不盡不實的資訊、網民的惡意批評和極端言論發放。
他表示：「chatGPT人人可以免費使用，有人誤以為它沒有科技霸權的問題，但事實上鮮有人了解chatGPT運作系統怎樣建立，亦不會考究它如何受訓或消化資訊。情況猶如大家信賴橋樑安全，但不會考究橋樑的建材來源，到有一天橋塌下來，大家不知向誰追究責任。」
他認為，開發「公共AI」不止是要補足商業市場的空隙，他將AI比喻作超級市場：「主流超市賣的食品多是不健康和不環保的；在某些地區，食品銷售由一家連鎖店壟斷。若政府成立公共超市，專門售賣價格便宜的有機食品、本地農產品和無添加有營食品，公共超市分店多，又不時舉辦營養講座，肯定大受歡迎。市場需求勢必令商業超市跟隨公共超市的營運手法。最終，整體社會受惠，大家食得好，改善健康，醫療開支減少，生產力和稅收增加。」烈治菲所說的有營健康食品來源相當於AI訓練用的數據，而超市銷售的食品是AI模型；公共超市是數據中心和基建，商業超市和食品供應商為商業AI公司。
根據EuroStack的數據，歐洲人用的AI系統七成由幾間美國公司開發。歐洲多國在積極開發公共AI基建，歐盟的OpenEuroLLM計劃嘗試為多個歐洲國家的語言建立基礎模型，以回應主流AI用英文數據訓練為主而形成的文化偏見。該計劃投入資金為5,600萬美元，僅及歐洲最大人工智能科技公司Mistral去年集資金額的十分之一。
法國政府今年2月在巴黎的人工智能高峰會上宣佈成立Current AI公私營合作平台，推動和資助公眾利益人工智能項目的發展。計劃起動資金為4億美元，核心成員包括芬蘭、德國、智利，尼日利亞等各國政府、國際慈善機構和科技公司（如Google和Salesforce）。
