引言: 人工智能赋能全球南方实现数十年“跨越式发展”的叙事引人入胜，在应对技术变革的世界中，它宛如一盏希望的明灯。然而，在那些充满希望的试点项目和乐观的信任指标的光鲜表面之下，我看到一个熟悉的模式正在浮现：一个愿景超越现实，新依赖关系悄然形成。我四十年观察技术周期的经验表明，有必要保持警惕。

核心提炼

• 备受吹捧的全球南方的“AI跨越式发展”往往掩盖了对北方技术、资金和专业知识的一种危险的过度依赖，损害了真正的自给自足。
• 人工智能的普及远非普惠性的提升，它反而有可能加剧发展中国家现有的社会经济不平等，并催生新型的数字劳动剥削。
• 电力、宽带和数据完整性方面的根本性基础设施差距依然严峻，使得广泛、公平的人工智能集成仍是一个遥远而充满挑战的前景。

深度解读

人工智能为全球南方提供一条避开传统发展阶段的“捷径”这一说法无疑极具诱惑力。原文正确地强调了人们的真正热情和引人注目的应用案例：人工智能辅助教学、农村诊所的诊断工具以及通过智能手机进行的作物病害检测。这些并非微不足道的进步；对于长期面临资源匮乏的社区而言，此类解决方案提供了一线切实的改善希望。然而，“跨越式发展”意味着跳过障碍，而不仅仅是借用工具来应对它们。在我看来，作为无数技术“万灵药”兴衰的见证者，这种论述与其说是真正的变革，不如说是一种方便的借口，将这些国家整合到全球人工智能供应链中，而且往往是处于其不那么光鲜的末端。

直言不讳地说：你无法在不可靠的电网或根本不存在的宽带上持续运行复杂的AI模型。这些并非微小的操作故障；它们是基础性基础设施的失效，任何算法上的卓越都无法绕过。这些“解决方案”通常依赖于试点项目、外部资金和北方机构的伙伴关系。尽管最初有益，但一旦资金枯竭或合作伙伴改变了优先事项，会发生什么？真正的跨越式发展将需要建设本土能力，从零开始培育本地人工智能生态系统——而不仅仅是消费者，更重要的是，也不是人工智能时代的体力劳动者。

这就引出了“隐藏成本”。原文提到了数据标注和内容审查——“必要却隐蔽的任务”。让我们直呼其名：数字血汗工厂。全球南方数以百万计的人正在为全球公司执行训练和维护人工智能模型所需的重复性、往往耗费情感的工作，而所获得的报酬却只是所创造价值的一小部分。这不是迈向机遇的认知迁移；这是一种新的外包剥削形式。此外，印度和菲律宾等国雇佣数百万人的行业——商业流程外包和呼叫中心——正是人工智能聊天机器人和自动化平台大举入侵的领域。对某些人而言“跨越式发展”的承诺，直接关系到数百万其他人的失业和经济不稳定。这与其说是弥合差距，不如说是重新配置全球劳动分工，而全球南方在其中仍主要占据着底层地位。

对比观点

“AI跨越式发展”的倡导者会认为我的评估过分悲观，只关注理论风险，而非即时、改变生活的益处。他们会争辩说，当社区因教育或医疗不足而受苦时，等待完美、完全本地化的解决方案是一种道德上的缺失。从这个角度来看，任何能够缓解紧迫问题的解决方案——即使是由外部开发或依赖外部资金——都代表着进步。他们会强调数字工具的快速可扩展性，认为即使存在挥之不去的基础设施差距，有针对性地部署人工智能也能在特定领域产生即时、切实的收益。此外，他们会认为，初步依赖发达国家的专业知识是必要的垫脚石，有助于培养本地熟悉度，并最终随着技能的发展和本地数据集的日益完善，促进本土创新。他们会争辩说，全球南方在信任层面上所体现的实用主义并非天真，而是清醒地认识到，在传统方法停滞不前的情况下，人工智能提供了一条可行的前进道路。

前景探讨

未来一两年内，这种两极分化的现实可能仍将持续。我们无疑将目睹更多备受赞誉的试点项目和局部成功，这会进一步助长积极的“蛙跳式发展”叙事。这些成功通常仅限于特定用例和地理区域，在这些地方，外部资金、基础设施可用性和政治意愿独特地汇聚在一起。然而，普遍存在的结构性挑战——可靠的能源、普及的宽带网络、强大的本地数据生态系统以及高技能人才队伍——将在很大程度上持续存在。最大的障碍并非技术性的，而是社会经济和政治性的。克服这些挑战需要对基础性公共产品进行巨大而持续的投资，但这不会带来轰动一时的AI解决方案所能提供的即时满足感。这也要求我们根本性地转向培育真正的、独立的AI生态系统，而不仅仅是消费或服务于外部的生态系统。如果没有这种系统性转型，“蛙跳式发展”将仍旧是一系列零散、不连贯的跳跃，常常落在借来的土地上，长期依赖外部力量而非内在实力。

---

原文参考: From Silicon Valley to Nairobi: What the Global South’s AI leapfrogging teaches tech leaders (VentureBeat AI)

Read English Version (阅读英文版)