Agentic AI如何重塑全球南方：机遇与风险
快速阅读: 《现代外交》消息，自主决策型人工智能正改变全球南方的社会经济格局，提升了效率和生产力，但也加剧了经济不平等和就业威胁。文章探讨了其影响及风险缓解策略，包括制定道德规范、投资技能培训、建设数字基础设施、推动公私合作和加强本地数据主权。
自主决策型人工智能，一种能够在决策和任务执行中无需持续人类指令即可自主行动的人工智能形式，已经开始改变全球南方的社会经济格局。一些国家已经在各个领域开始采用这项技术。根据高德纳报告，到2028年，33%的企业软件将利用自主决策型人工智能。这一比例显示了快速增长的趋势，考虑到目前的使用率仍然很低。这一预测反映了人们对自主决策型人工智能将成为未来业务运营核心部分的预期。此外，预计自主决策型人工智能将自动化大约15%的日工作决策，无需人工干预，凸显了其显著提高效率和生产力的巨大潜力。然而，若无严格监管，自主决策型人工智能可能会加剧经济不平等，威胁就业安全，并带来复杂的伦理挑战。本文探讨了自主决策型人工智能的经济和社会影响，以及利益相关方如何减轻其风险。
**社会经济影响**
1. **劳动力转型**
自主决策型人工智能加速了多个行业的自动化进程，包括制造业、客户服务和金融。虽然人工智能提高了效率并降低了运营成本，但它也威胁到了依赖常规任务的行业中的工作岗位。据国际劳工组织（ILO）称，发展中国家的行政和服务行业面临高度自动化的风险。相反，需要创造力、复杂决策和人际互动的工作将保持相关性。如果没有充分的技能再培训和发展策略，工人之间的技能差距可能会进一步扩大。
2. **金融包容性和数字经济**
自主决策型人工智能的采用扩展了以前被传统银行系统排除在外的社区获得金融服务的机会。由人工智能驱动的金融科技使没有信用历史的个人能够基于替代数据获得贷款。例如，在印度尼西亚，数字金融服务迅速扩张，人工智能提高了信贷评估的准确性。然而，若无严格监管，信贷评估中的算法偏见可能对弱势群体造成不利影响。
3. **教育和公共服务**
在教育方面，人工智能增强了个性化学习并识别出有辍学风险的学生。在医疗保健方面，通过人工智能支持的远程医疗服务，自主决策型人工智能提高了诊断效率和治疗可及性，特别是在偏远地区。例如，在赞比亚，人工智能被用于自主解读超声结果，以支持医疗专业人员在服务不足的地区提供帮助。这些积极影响彰显了人工智能作为有效工具的巨大潜力，可以为边缘化人群扩大获得基本服务的机会。
**挑战与风险**
1. **算法偏见与社会不平等**
许多人工智能系统是使用带有偏见的数据开发的，导致金融服务、医疗保健和就业中的不公平结果。例如，如果训练数据集存在历史偏见，人工智能驱动的信用评分模型可能会歧视少数族裔群体。进行道德审计和让社区参与人工智能开发对于缓解这些偏见至关重要。
2. **数据隐私与网络安全**
人工智能对大数据的依赖带来了数据隐私和网络安全方面的挑战。许多全球南方国家缺乏强有力的数据保护法规，增加了科技公司或政府滥用个人信息的风险。因此，个人可能面临数据滥用、更频繁的网络攻击以及对人工智能技术的信任度下降。此外，如果没有强大的数据保护措施，数字鸿沟可能会加深，因为全球南方的数据被外国公司利用而未能为这些国家带来相应的经济收益。必须制定严格的法规，确保人工智能的使用尊重个人隐私权并保护国家经济利益。
3. **数字鸿沟和技术基础设施**
尽管人工智能提供了显著的好处，但数字鸿沟仍然是全球南方的主要挑战。有限的互联网接入、电力供应和技术基础设施导致了人工智能利益分配的不均等。结果，偏远地区在数字化转型中面临更大的落后风险，加剧了经济和社会差异。如果没有对数字基础设施和技术素养的投资，边缘化社区可能会失去获得人工智能驱动服务的机会，如基于人工智能的教育、远程医疗和数字经济机会，这可能导致不平等加剧并阻碍包容性增长。
4. **对外国技术和全球北方数据控制的依赖**
全球南方国家面临的主要风险之一是依赖外国公司特别是全球北方国家开发的人工智能技术。云基础设施、人工智能模型和主要数字平台大多由发达国家的公司控制。这引发了数字殖民主义的风险，即全球南方的数据被利用而这些国家无法获得公平的利益。如果不减少这种依赖，发展中国家将继续处于被动地位，无法完全掌控其依赖的人工智能技术。然而，一些国家已经开始采取措施减少这种依赖。例如，印度通过建立国家级人工智能研究中心并创建基于本地语言的人工智能模型来投资本土人工智能开发。巴西通过支持国内人工智能初创企业并与大学合作来促进独立的人工智能项目，从而加速国内创新。同时，南非正在努力通过促进本地数据生产和加强数据保护政策来构建更加自给自足的人工智能生态系统，确保在其边界内收集的数据能促进本国利益。
**风险缓解策略**
1. **适应性和道德规范**
全球南方国家的政府必须制定确保公平、透明且负责任的人工智能使用的法规。一些国家，如巴西和印度，已经开始制定强调包容性和人权保护的国家人工智能政策。采用联合国教科文组织的人工智能伦理框架等全球框架可以作为构建负责任的人工智能生态系统的初步步骤。
2. **教育和劳动力技能提升投资**
为应对人工智能自动化导致的劳动力市场动荡，政府和私营部门必须投资于技能再培训和发展计划。与大学和技术培训机构的合作有助于工人为人工智能时代做好准备。此外，派遣学生和专业人士到发达国家学习，并与世界知名的人工智能研究机构和大学建立联合研究项目可以加速技术转移并增强本地创新能力。
3. **数字基础设施建设**
政府和国际组织必须加速数字基础设施建设，包括扩大偏远地区的互联网接入和稳定电力供应。鉴于所需的重大投资，政府必须向国内外投资者提供有吸引力的激励措施。这是至关重要的，因为所需的投资规模往往超过政府和国内私营部门的财务能力。通过税收减免、补贴或公私合作等方式提供的适当激励措施，可以鼓励更多投资者为建设一个更具包容性的数字生态系统做出贡献。一些国家已经成功地吸引了重大的人工智能投资。例如，阿联酋通过建立人工智能创新中心并提供有利于投资的法规吸引了全球科技公司。新加坡提供税收优惠和研究资金以鼓励人工智能公司在其境内设立业务。与此同时，巴西专注于与国际学术机构合作，以创建竞争性的人工智能研究生态系统。全球南方国家可以从这些经验中学习，设计更具吸引力和可持续的投资政策。这些步骤将确保人工智能的益处能更广泛和更包容地惠及民众。
4. **公私合作推动包容性人工智能创新**
本地初创企业和全球科技公司必须与政府和非政府组织合作，开发符合当地需求的人工智能解决方案。人工智能的发展应侧重于解决具体问题并服务于社区，而不仅仅是取代现有工作。为了确保人工智能造福社会而不消除就业，具体的策略可能包括对使用人工智能来增强而非取代员工的公司实施激励政策，为受自动化影响的员工提供再培训计划，以及将人工智能作为协作工具来增强人类生产力而非完全取代角色。此外，政府可以鼓励在劳动密集型行业如可持续农业、社区医疗保健服务和保留人类教师角色的互动教育中采用人工智能。例如，在农业领域，人工智能可以通过更准确的天气预报和早期害虫检测来提高作物产量，同时支持农民做出更明智的决策，而不会消除他们在农业生态系统中的作用。
5. **加强本地人工智能生态系统和数据主权**
为了减少对外国技术的依赖，全球南方国家必须投资于本土人工智能研发。建立人工智能创新中心、资助本地人工智能初创企业并建设国内数据中心是实现技术独立的重要步骤。此外，加强数据保护法规确保从全球南方用户收集的数据能促进本国利益，而不是仅被外国公司利用。
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