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人工智能平台缺点:Palantir 对欧洲公司和机构的主要缺点

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发布日期:2025年4月18日 / 更新日期:2025年4月29日 – 作者:Konrad Wolfenstein

人工智能平台缺点:Palantir 对欧洲公司和机构的主要缺点

人工智能平台的缺点:Palantir 对欧洲企业和机构的主要缺点 – 图片来源:Xpert.Digital

从初创公司到市值数十亿美元的企业——Gotham 和 Foundry——Palantir 的关键技术

Palantir Technologies 是一家总部位于美国的软件公司,专注于开发和销售用于集成、分析和管理大型异构数据集的平台。该公司成立于 2003 年,总部位于美国科罗拉多州丹佛市。创始人包括 Peter Thiel 和 Alex Karp,后者同时也是首席执行官。.

Palantir公司以两款主要产品而闻名:

  • Palantir Gotham:该平台主要供安全机构、情报部门和军方使用,用于链接、可视化和分析大量结构化和非结构化数据。例如,它被用于反恐和欺诈调查。.
  • Palantir Foundry:该平台面向商业和工业领域的公司和组织。它支持数据驱动的决策流程,实现数字化转型,并应用于金融、医疗保健和工业制造等领域。.

从技术角度来看,Palantir 基于语义数据建模、细粒度访问控制和高度可扩展的分析引擎,允许将来自各种来源的数据组合在一起,而无需物理复制它们。.

Palantir是一家全球性企业,与政府机构和各行各业的公司均有合作。除了传统的分析能力外,Palantir正不断将人工智能和机器学习技术集成到其平台中,以实现预测分析和自动化决策。.

该公司自 2020 年上市以来,预计 2024 年的收入将达到约 28.6 亿美元。Palantir 也是 Gaia-X 的成员,Gaia-X 是一项旨在构建安全互联数据基础设施的欧洲倡议。.

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Palantir Gotham 和 Foundry:人工智能数据集成

Palantir Gotham 和 Palantir Foundry 不是纯粹的 AI 平台,而是综合数据集成和分析平台,它们越来越多地集成人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)。.

Palantir Gotham 最初是为安全和国防领域开发的。该平台利用先进的人工智能和机器学习算法来分析大型异构数据集,识别模式并进行预测。因此,人工智能是 Gotham 分析能力的核心组成部分,例如在预测性警务或情报信息评估方面。.

Palantir Foundry面向各行各业的公司和政府机构。Foundry还提供广泛的人工智能集成功能,尤其是在推出人工智能平台(AIP)之后,该平台将生成式人工智能和大型语言模型(LLM)直接集成到平台中。这使得公司能够利用自身数据执行人工智能驱动的分析、自动化和决策流程。.

因此,这两个平台并非严格意义上的“人工智能平台”(例如纯粹的机器学习框架),而是模块化数据平台,将人工智能作为分析、模式识别和自动化的组成部分。在 Palantir,真正的人工智能创新和功能越来越多地由额外的人工智能平台 (AIP) 提供,该平台扩展了 Foundry 和 Gotham 的功能,并将人工智能能力无缝集成到现有的数据处理流程中。.

 

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Palantir:欧洲的数据隐私问题和法律风险

通过Palantir建立地缘政治依赖关系:对欧洲公司的威胁

欧洲企业和公共机构使用Palantir软件会带来重大的法律、技术和声誉风险。这些挑战涵盖数据保护问题以及可能损害欧洲数字主权的地缘政治依赖等诸多方面。以下章节将详细分析关键问题领域。.

数据保护不兼容和宪法冲突

Palantir 的软件解决方案从根本上违反了欧洲数据保护标准,尤其是 GDPR。2023年,德国联邦宪法法院裁定,在黑森州和汉堡使用 Palantir Gotham 系统违宪,因为数据访问门槛定义不明确,且影响了大量无关人员。具体而言,法官们批评了以下几点:

  • 不受控制地将来自不同来源的数据(例如,人口登记数据、手机数据)关联起来
  • 数据来源标注缺乏透明度
  • 缺乏足够的控制机制来防止用户画像分析。.

尽管进行了技术调整,但根本问题依然存在:Palantir 的人工智能算法如同黑箱一般运行,使得在数据处理过程中几乎无法验证其是否符合 GDPR 规定。对于企业而言,这意味着始终面临警告或罚款的风险,尤其是在处理敏感个人数据时。.

地缘政治依赖性和主权问题

作为一家美国公司,Palantir 受《云法案》(CLOUD Act)的约束,该法案允许美国当局访问美国公司存储的数据——即使这些数据存储在美国境外。这种法律状况给欧洲用户带来了难以估量的风险,原因如下:

  • 商业秘密或客户数据可能会被移交给美国当局。
  • 不能保证遵守欧盟数据传输规则(例如,隐私盾后续法规)。.

这种依赖性促使法国和德国等国开发自己的解决方案。法国正在研发国家警务软件,而德国联邦内政部则在推进“联合数据中心P20”项目,以绕过美国供应商。对企业而言,这意味着长期面临供应商锁定风险,一旦因政治原因被迫退出,迁移成本也将大幅增加。.

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政治纠葛带来的声誉风险

Palantir作为一家“与特朗普有关联的监控公司”的形象正在损害其在欧洲的认可度。联合创始人彼得·蒂尔是唐纳德·特朗普2024年总统竞选的主要资助者,他所代表的理念积极否定欧洲的价值观,例如数据隐私和政府透明度。这些关联导致:

  • 披露Palantir公司使用情况后引发的公关危机
  • 员工和客户对合作的抵制
  • Netzpolitik.org 或 Digitalcourage 等民间社会团体呼吁抵制。.

Palantir与欧洲刑警组织的合作失败便是一个例证,该合作在公众抗议后于2024年终止。私营企业因使用Palantir的服务而面临“关联定罪”的风险——对于获得ESG认证的企业而言,这种风险尤为显著。.

技术和经济效率低下

尽管授权费用很高(企业版授权费用每年高达 100 万欧元),但 Palantir 在欧洲的业绩往往令人失望:

  • 对当地法律体系的调整不当:在德国,由于原始功能(例如自动生成嫌疑人)违反了德国程序法,因此该软件必须花费大量资金进行重新调整才能用于简单的警察调查。.
  • 过于复杂:来自黑森州和北莱茵-威斯特法伦州的用户报告称,80% 的功能仍未使用,与此同时,IT 部门的维护工作量也超负荷运转。.
  • 缺乏互操作性:与 Gaia-X 等欧洲云服务集成只能通过昂贵的适配器解决方案来实现。.

此外,Palantir并未提供数据迁移的退出策略——这个问题目前正困扰着英国国家医疗服务体系(NHS),因为NHS正在向新系统过渡。NHS是英国的公共医疗保健系统。

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结构性缺乏透明度和问责制

Palantir奉行一种与欧洲合规要求截然相反的保密文化:

  • 人工智能算法不受外部审计。
  • 就连监管机构也无法了解数据处理的逻辑。
  • 该公司经常拒绝提供有关子公司之间(例如苏黎世和丹佛之间)数据流动的信息。.

这种缺乏透明度使得Palantir对那些需要提供人工智能系统可靠性证据的公司而言存在风险——例如,根据欧盟人工智能法规。最近披露的有关Palantir在其银行模块中使用SWIFT数据的情况表明,要证明其存在违规行为是多么困难。.

欧洲数字战略面临的系统性风险

Palantir 的劣势并非主要在于技术缺陷,而在于美国的技术霸权与欧洲对主权的追求之间存在根本性的利益冲突。尽管该公司在某些特定领域(例如军事后勤)能够带来短期效率提升,但其长期主导地位却削弱了欧洲构建独立人工智能生态系统的能力。从推广欧洲替代方案到对美国云服务提供商实施更严格的责任规则,当前的种种迹象表明,Palantir 在欧洲的市场地位在中期内难以持续。对于企业而言,这意味着一旦监管或政治环境恶化,对 Palantir 基础设施的投资将面临巨大的搁浅成本风险。.

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