虽然人工智能（AI）带来了巨大的好处，但它也带来了巨大的风险。其中一些——加速错误信息、复杂的网络攻击和飙升的能源消耗——已经到来。其他的技术，包括独立于人类监督做出决策的超级智能机器，可能还需要几年的时间。尽管人们对这些风险的认识不断增强，但还有许多其他风险尚未明确。人工智能提供了无数的机会，尤其是在发展中国家，这是一项有风险的生意。

人们越来越担心人工智能的快速采用将如何发展。负面影响社会，包括南半球国家。去年我的研究所与新美国，召开了全球工作组由来自美洲、非洲和亚洲的人工智能专家组成，旨在审查提高人工智能安全性和一致性的方法。到 2024 年，工作组发出了底漆切实降低风险并提高弹性，同时关闭治理和监管差距全球北方和南方之间。

人工智能风险

该小组发现的最重大风险之一是大规模自动化和工作岗位流失。人工智能预计将影响农业、制造业、零售业、法律、医药、金融等各个领域的大量工人。虽然新的就业形式无疑会出现，但多达8亿到 2030 年，人们将面临自动化的风险，包括3亿在富裕国家。国际劳工组织估计超过 56% 的工作岗位位于低收入和中中等收入国家面临自动化的“高风险”。如果没有到位的保障措施，这可能会加剧经济不平等并排斥低技能工人。

另一个风险涉及数字鸿沟加深和不平等加剧。能够获得先进技术的人和不能获得先进技术的人之间的差距是预计会扩大未来几年，这将导致生产力下降、经济增长放缓以及社会和经济不平等加剧。尤其是在中低收入环境已经面临数字人才和相关服务的短缺。

偏见和歧视是与人工智能相关的另一个风险。美国、中国和欧盟设计的先进技术和模型可以延续并放大已经存在的偏见训练数据。这可能会导致歧视性结果从信用评分到治安的各个方面。由于算法存在偏见，它还可能导致就业市场、信贷和医疗服务的机会被不公平地排除。

人工智能也导致了监控和隐私侵犯的加剧。人工智能融入一切智慧城市到执法可能侵犯隐私、公民自由和人权。在民主制度较弱的国家尤其如此。事实上，独裁政权已经在部署支持人工智能的系统追踪政治对手、镇压异见并针对基于种族、宗教或意识形态的边缘化社区。

更重要的是，对外国技术和专业知识的依赖也对南半球构成了风险。对美国、中国和欧洲创新的过度依赖可能会减少激励措施在低收入环境中建立国内科技行业。它还可能降低地方政府的议价能力，从而导致成本更高为了技术而减少对标准的控制。对外国供应商的依赖还可能导致数据更容易被外国参与者访问、控制、操纵和利用，引发对隐私、财产盗窃和关键基础设施完整性的担忧。

新兴解决方案

考虑到所有这些风险，南半球国家正在考虑哪些解决方案？其一，越来越多的人呼吁发展中国家政府和专家更多地参与全球标准的制定。这是在最近举行的 2024 年联合国大会上呼应的呼吁关于人工智能包容性的决议以及最近商定的数码紧凑型旨在克服数字、数据和创新鸿沟。人们正在形成共识，以确保人工智能更加公平、更具包容性，并且对南半球的具体挑战更加敏感。

实际上，对教育和职业培训的更多投资对于为即将到来的自动化和失业做好准备至关重要。这需要开发培训中心和在线课程、再培训补助金、就业安置服务、渐进式失业救济金以及全民基本收入（全民基本收入）计划。有希望的例子正在出现：印度全民人工智能倡议, 卢旺达数字大使，以及巴西的康内克塔计划都在帮助人们和公司过渡到数字经济。各国的情况各不相同肯尼亚,纳米比亚和印度正在试点全民基本收入，但还需要采取更多行动。

公共和私人参与者需要大幅扩大对数字基础设施的投资，以缩小全球南方的数字鸿沟。这包括扩大互联网接入以及宽带接入26亿人仍然没有连接的人。促进数字中心、公平获取数字服务和低成本技术计划的政策至关重要。如何扩大此类活动的一个例子是智慧非洲联盟的人工智能促进发展(AI4D) 计划，正在为治理、农业和医疗保健建立道德人工智能框架。

通过改进人工智能开发和部署的指导和标准，可以最大限度地减少偏见和歧视。国家、公司和数字活动人士需要制定和执行监管框架，要求算法透明度和定期审计。还有重大机会要求用于训练人工智能系统的数据更加多样化和具有代表性。全球工作组确定接近700 个这样的策略，尽管超过三分之二的人是在富裕国家提出的，这表明需要做更多的工作来缩小差距。

遏制监视和隐私侵犯需要强有力的数据保护和隐私法来保护个人信息。这欧洲联盟以及像这样的国家巴西,印度,肯尼亚,南非， 和坦桑尼亚，正在开发适合其具体情况的敏捷监管框架。还需要制定明确的法规来管理人工智能的监控，以尽量减少侵入性做法，还需要开展公众意识宣传活动，并由民间社会倡导加强保护。

减少对外国技术提供商的过度依赖需要对当地人工智能政策和研究进行投资，同时为当地加速器、初创企业和实验室提供赠款和激励措施。国际伙伴关系和协作也发挥着关键作用，例如由以下人员领导的立法者和公务员技能提升计划国际电联,联合国教科文组织,联合国开发计划署- 诸如此类的团体提供的专门劳动力培训和教育中心也是如此谷歌,英特尔， 和微软。

降低人工智能风险的措施必须解决全球南北之间巨大的人工智能治理鸿沟。这种差距不仅体现在数据科学家和数据中心方面，还体现在监管方面。一个关键优先事项涉及加大参与力度人工智能政策制定方面的全球南方决策者和专家，包括在G20和经合组织上下文。尽管有合理的担忧监管碎片化，人工智能治理框架也需要与当地情况保持一致。最近商定的人工智能战略和数字化转型战略非洲联盟建立的机制提供了有希望的路标。

好消息是，最近联合国关于包容性人工智能的决议,人工智能高级别小组， 和全球数字契约正在制定积极的前进道路。该契约明确呼吁制定更具包容性的人工智能政策、成立独立的人工智能科学小组以及开展全球对话以将人工智能纳入人权。也许最重要的是，它还建议设立一个全球基金来支持数字基础设施和技能开发。这样的基金需要下大赌注（类似于私人主导的倡议中所设定的赌注，例如最近由IBM 和贝莱德如果它是为了帮助缩小人工智能治理和能力差距。

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