【Web3.0】去中心化AI将是开启全球发展的关键 | 观点

如今，人工智能无处不在，它影响着我们生活的方方面面，从提高工作效率到处理棘手的个人问题。虽然这种意义上的创新有其益处，但它却缺乏对世界上最贫困地区产生切实影响的能力。

概括

• 集中式人工智能让全球南方国家失望，加剧了偏见，削弱了数据主权，并造成了不透明、缺乏问责的系统，从而破坏了联合国的可持续发展目标。

• 去中心化人工智能——由联邦学习和区块链驱动——提供了一种包容、安全和透明的替代方案，实现了本地数据控制、负责任的治理，并在气候应对、医疗保健、支付和保护等领域实现了实际部署。

• 未来的道路需要从企业人工智能转向开放、去中心化的基础设施，通过将包容性、主权和问责制融入其架构，确保人工智能以合乎道德的方式服务于全球发展。

联合国开发计划署一直不懈地致力于实现17项可持续发展目标，旨在到2030年消除贫困、推动气候行动并支持公平增长。鉴于人工智能在全球范围内已有的应用案例，人们自然会将其视为促进包容性和全球发展的关键。然而，当前人工智能的集中式架构存在诸多弊端，包括数据隐私问题、高昂的成本和有限的普及性，这些都严重削弱了人工智能造福人类的能力。

人工智能的这种中心化特性只会加剧现有的权力失衡，由于其固有的偏见、剥夺社区的数据主权以及缺乏透明度，阻碍了人工智能在全球南方发挥其造福人类的潜力。要使人工智能有效地作为推动全球发展的工具，必须从企业化的中心化架构转向基于包容性、主权和问责制的架构。去中心化人工智能正是解决方案。

01

中心化悖论

尽管人工智能已被应用于解决从气候变化到医疗保健等诸多挑战，但现实情况是，其发展高度集中，由少数科技巨头主导，而这些巨头的系统在实践和伦理上都无法适应联合国17项可持续发展目标的独特背景。然而，危机并非出在技术层面，而是出在治理层面。传统的人工智能发展模式为真正产生发展影响设置了三大障碍。

集中式模型主要基于少数发达地区的数据进行训练，而忽略了全球南方地区的数据。研究表明，当这些模型应用于疾病诊断或金融风险预测等不同场景时，它们会严重失效，无法胜任其预期用途。缺乏适当的训练会导致系统性误诊、关键服务缺失以及社会经济差距加剧，从而对旨在促进所有人社会、经济和政治包容的可持续发展目标10构成威胁。

这些系统还要求将从患者记录到财务或犯罪记录等高度敏感的本地数据聚合到远程企业服务器上，而这些服务器由于其集中化特性，极易遭受黑客攻击。数据提取的做法剥夺了政府和机构的数据主权，威胁到联合国可持续发展目标16（该目标倡导和平、正义和强大机构的权利），并危及从本地服务器聚合的数据的安全。这种做法也导致了新加坡和马来西亚等国涌现出大量自主人工智能技术，形成一场维护数据主权的“军备竞赛”。

但最关键的问题是，当一个不透明、难以理解的人工智能在可能影响数百万人生活的政策上犯下重大错误或做出过于笼统的概括时，谁该为此负责？集中式人工智能系统的“黑箱”特性，包括其所有权和运行机制，使得审计决策（例如援助分配或风险建模）以及追究责任变得异常困难，对于高风险和发展性工作而言，这在伦理上也是不可接受的。这种缺乏透明度有可能破坏所有17项可持续发展目标。

要使人工智能的力量与国际发展的伦理要求相协调，唯一的办法就是从根本上改变人工智能培训的模式，从企业化的、集中式的培训转向以包容性、主权和问责制原则为基础的机制。

02

去中心化人工智能：

双管齐下的解决方案

以联邦学习和区块链技术为基础的去中心化人工智能正在成为解决这一难题的方案。由联合国开发计划署战略性领导、区块链公益联盟、Stellar、FLock.io 和 EMURGO Labs 等合作伙伴支持的“可持续发展目标区块链加速器计划”进一步验证了这一点，该计划率先开展去中心化人工智能项目，旨在赋能而非阻碍全球南方社区的发展。

联邦学习通过在多个分散设备上训练共享模型来运作，同时保护本地数据。拉丁美洲和加勒比地区的项目利用这项技术协作训练预测性人工智能，以准确预测气候风险，同时确保本地金融和人口统计数据安全地存储在本地服务器上。该基础设施支持向易受气候影响的农民和女性领导的企业高效、公平地支付款项，从而实现可持续发展目标13（气候行动）和可持续发展目标5（性别平等）。

联邦学习支持的各项操作与区块链技术相辅相成，区块链技术以不可篡改且透明的治理系统取代了单一的企业中介机构。这构建了一个促进协作的基础设施，并恢复了必要的问责机制。在利比里亚，智能合约和去中心化人工智能正被部署用于促进支付和援助的透明分配；而在肯尼亚，去中心化人工智能消除了当地企业的支付差异，从而促进了经济增长，并增强了公众对公共机构的信心，这符合可持续发展目标8（体面工作和经济增长）和可持续发展目标10（减少不平等）的要求。

去中心化技术在支持可持续发展目标方面的其他应用包括：剑桥大学和联合国开发计划署卢旺达办事处开发基于区块链的NFT，以支持山地大猩猩保护；以及非洲医院的安全记录，使患者能够自主授予或撤销对其病历的访问权限，从而实现可持续发展目标15（陆地生物）和可持续发展目标3（良好健康与福祉）。

03

呼吁建筑责任

人工智能作为一项技术，拥有巨大的潜力，但其面临的根本挑战在于治理。集中式、专有的模式从根本上破坏了联合国开发计划署可持续发展目标所体现的包容性、主权和问责制原则，但目前的努力表明，存在一种可行、合乎伦理且可扩展的替代方案。

如今，全球发展界面临的挑战是，必须优先资助开放、去中心化的AI基础设施的建设，而不是那些阻碍发展的企业工具。我们必须转变思维模式，从被动的消费者转变为智慧的守护者，为地球上最弱势的角落创造可持续的未来。

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