如今，人工智能無處不在，它影響著我們生活的方方面面，從提高工作效率到處理棘手的個(gè)人問題。雖然這種意義上的創(chuàng)新有其益處，但它卻缺乏對世界上最貧困地區(qū)產(chǎn)生切實(shí)影響的能力。

概括

• 集中式人工智能讓全球南方國家失望，加劇了偏見，削弱了數(shù)據(jù)主權(quán)，并造成了不透明、缺乏問責(zé)的系統(tǒng)，從而破壞了聯(lián)合國的可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)。

• 去中心化人工智能——由聯(lián)邦學(xué)習(xí)和區(qū)塊鏈驅(qū)動(dòng)——提供了一種包容、安全和透明的替代方案，實(shí)現(xiàn)了本地?cái)?shù)據(jù)控制、負(fù)責(zé)任的治理，并在氣候應(yīng)對、醫(yī)療保健、支付和保護(hù)等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了實(shí)際部署。

• 未來的道路需要從企業(yè)人工智能轉(zhuǎn)向開放、去中心化的基礎(chǔ)設(shè)施，通過將包容性、主權(quán)和問責(zé)制融入其架構(gòu)，確保人工智能以合乎道德的方式服務(wù)于全球發(fā)展。

聯(lián)合國開發(fā)計(jì)劃署一直不懈地致力于實(shí)現(xiàn)17項(xiàng)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)，旨在到2030年消除貧困、推動(dòng)氣候行動(dòng)并支持公平增長。鑒于人工智能在全球范圍內(nèi)已有的應(yīng)用案例，人們自然會(huì)將其視為促進(jìn)包容性和全球發(fā)展的關(guān)鍵。然而，當(dāng)前人工智能的集中式架構(gòu)存在諸多弊端，包括數(shù)據(jù)隱私問題、高昂的成本和有限的普及性，這些都嚴(yán)重削弱了人工智能造福人類的能力。

人工智能的這種中心化特性只會(huì)加劇現(xiàn)有的權(quán)力失衡，由于其固有的偏見、剝奪社區(qū)的數(shù)據(jù)主權(quán)以及缺乏透明度，阻礙了人工智能在全球南方發(fā)揮其造福人類的潛力。要使人工智能有效地作為推動(dòng)全球發(fā)展的工具，必須從企業(yè)化的中心化架構(gòu)轉(zhuǎn)向基于包容性、主權(quán)和問責(zé)制的架構(gòu)。去中心化人工智能正是解決方案。

01

中心化悖論

盡管人工智能已被應(yīng)用于解決從氣候變化到醫(yī)療保健等諸多挑戰(zhàn)，但現(xiàn)實(shí)情況是，其發(fā)展高度集中，由少數(shù)科技巨頭主導(dǎo)，而這些巨頭的系統(tǒng)在實(shí)踐和倫理上都無法適應(yīng)聯(lián)合國17項(xiàng)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)的獨(dú)特背景。然而，危機(jī)并非出在技術(shù)層面，而是出在治理層面。傳統(tǒng)的人工智能發(fā)展模式為真正產(chǎn)生發(fā)展影響設(shè)置了三大障礙。

集中式模型主要基于少數(shù)發(fā)達(dá)地區(qū)的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，而忽略了全球南方地區(qū)的數(shù)據(jù)。研究表明，當(dāng)這些模型應(yīng)用于疾病診斷或金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測等不同場景時(shí)，它們會(huì)嚴(yán)重失效，無法勝任其預(yù)期用途。缺乏適當(dāng)?shù)挠?xùn)練會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)性誤診、關(guān)鍵服務(wù)缺失以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)差距加劇，從而對旨在促進(jìn)所有人社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和政治包容的可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)10構(gòu)成威脅。

這些系統(tǒng)還要求將從患者記錄到財(cái)務(wù)或犯罪記錄等高度敏感的本地?cái)?shù)據(jù)聚合到遠(yuǎn)程企業(yè)服務(wù)器上，而這些服務(wù)器由于其集中化特性，極易遭受黑客攻擊。數(shù)據(jù)提取的做法剝奪了政府和機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)主權(quán)，威脅到聯(lián)合國可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)16（該目標(biāo)倡導(dǎo)和平、正義和強(qiáng)大機(jī)構(gòu)的權(quán)利），并危及從本地服務(wù)器聚合的數(shù)據(jù)的安全。這種做法也導(dǎo)致了新加坡和馬來西亞等國涌現(xiàn)出大量自主人工智能技術(shù)，形成一場維護(hù)數(shù)據(jù)主權(quán)的“軍備競賽”。

但最關(guān)鍵的問題是，當(dāng)一個(gè)不透明、難以理解的人工智能在可能影響數(shù)百萬人生活的政策上犯下重大錯(cuò)誤或做出過于籠統(tǒng)的概括時(shí)，誰該為此負(fù)責(zé)？集中式人工智能系統(tǒng)的“黑箱”特性，包括其所有權(quán)和運(yùn)行機(jī)制，使得審計(jì)決策（例如援助分配或風(fēng)險(xiǎn)建模）以及追究責(zé)任變得異常困難，對于高風(fēng)險(xiǎn)和發(fā)展性工作而言，這在倫理上也是不可接受的。這種缺乏透明度有可能破壞所有17項(xiàng)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)。

要使人工智能的力量與國際發(fā)展的倫理要求相協(xié)調(diào)，唯一的辦法就是從根本上改變?nèi)斯ぶ悄芘嘤?xùn)的模式，從企業(yè)化的、集中式的培訓(xùn)轉(zhuǎn)向以包容性、主權(quán)和問責(zé)制原則為基礎(chǔ)的機(jī)制。

02

去中心化人工智能：

雙管齊下的解決方案

以聯(lián)邦學(xué)習(xí)和區(qū)塊鏈技術(shù)為基礎(chǔ)的去中心化人工智能正在成為解決這一難題的方案。由聯(lián)合國開發(fā)計(jì)劃署戰(zhàn)略性領(lǐng)導(dǎo)、區(qū)塊鏈公益聯(lián)盟、Stellar、FLock.io 和 EMURGO Labs 等合作伙伴支持的“可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)區(qū)塊鏈加速器計(jì)劃”進(jìn)一步驗(yàn)證了這一點(diǎn)，該計(jì)劃率先開展去中心化人工智能項(xiàng)目，旨在賦能而非阻礙全球南方社區(qū)的發(fā)展。

聯(lián)邦學(xué)習(xí)通過在多個(gè)分散設(shè)備上訓(xùn)練共享模型來運(yùn)作，同時(shí)保護(hù)本地?cái)?shù)據(jù)。拉丁美洲和加勒比地區(qū)的項(xiàng)目利用這項(xiàng)技術(shù)協(xié)作訓(xùn)練預(yù)測性人工智能，以準(zhǔn)確預(yù)測氣候風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)確保本地金融和人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)安全地存儲(chǔ)在本地服務(wù)器上。該基礎(chǔ)設(shè)施支持向易受氣候影響的農(nóng)民和女性領(lǐng)導(dǎo)的企業(yè)高效、公平地支付款項(xiàng)，從而實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)13（氣候行動(dòng)）和可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)5（性別平等）。

聯(lián)邦學(xué)習(xí)支持的各項(xiàng)操作與區(qū)塊鏈技術(shù)相輔相成，區(qū)塊鏈技術(shù)以不可篡改且透明的治理系統(tǒng)取代了單一的企業(yè)中介機(jī)構(gòu)。這構(gòu)建了一個(gè)促進(jìn)協(xié)作的基礎(chǔ)設(shè)施，并恢復(fù)了必要的問責(zé)機(jī)制。在利比里亞，智能合約和去中心化人工智能正被部署用于促進(jìn)支付和援助的透明分配；而在肯尼亞，去中心化人工智能消除了當(dāng)?shù)仄髽I(yè)的支付差異，從而促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長，并增強(qiáng)了公眾對公共機(jī)構(gòu)的信心，這符合可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)8（體面工作和經(jīng)濟(jì)增長）和可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)10（減少不平等）的要求。

去中心化技術(shù)在支持可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)方面的其他應(yīng)用包括：劍橋大學(xué)和聯(lián)合國開發(fā)計(jì)劃署盧旺達(dá)辦事處開發(fā)基于區(qū)塊鏈的NFT，以支持山地大猩猩保護(hù)；以及非洲醫(yī)院的安全記錄，使患者能夠自主授予或撤銷對其病歷的訪問權(quán)限，從而實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)15（陸地生物）和可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)3（良好健康與福祉）。

03

呼吁建筑責(zé)任

人工智能作為一項(xiàng)技術(shù)，擁有巨大的潛力，但其面臨的根本挑戰(zhàn)在于治理。集中式、專有的模式從根本上破壞了聯(lián)合國開發(fā)計(jì)劃署可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)所體現(xiàn)的包容性、主權(quán)和問責(zé)制原則，但目前的努力表明，存在一種可行、合乎倫理且可擴(kuò)展的替代方案。

如今，全球發(fā)展界面臨的挑戰(zhàn)是，必須優(yōu)先資助開放、去中心化的AI基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，而不是那些阻礙發(fā)展的企業(yè)工具。我們必須轉(zhuǎn)變思維模式，從被動(dòng)的消費(fèi)者轉(zhuǎn)變?yōu)橹腔鄣氖刈o(hù)者，為地球上最弱勢的角落創(chuàng)造可持續(xù)的未來。

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