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宋微:中非AI合作,打破“壁垒诅咒”

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非洲青年正在以前所未有的热情投身于数字经济的发展浪潮之中,然而他们也发现人工智能(AI)与之前的“舶来品”一样,被打上了偏见的烙印。比如基于白种人肤色训练的算法无法识别深色皮肤上的症状,还有超过2000种非洲语言在主流语言模型中代表性不足,出现了严重的语言排斥。为应对这种“算法偏见”,非洲大陆用户普遍选择中国平台,来构建用非洲语言编写的AI模型。对此,美国《外交政策》杂志解释称,中国速度快、成本低的开源大模型更适合非洲多样化的语言环境。从理念到实践,中非AI合作正铺就一条包容、自主的数字发展之路。

从数据基础设施建设“打地基”。AI在非洲的普及仍然较低,近16亿非洲人口中约9亿人仍然无法使用互联网,高昂的数据流量价格和不稳定的电网,令农村地区、低收入群体、女性和非正规就业者受到的影响尤为严重。非洲大陆的殖民主义和种族隔离历史也遗留下根深蒂固的社会和经济差距,使边缘群体更容易受到算法偏见的负面影响。

针对于此,作为中非发展合作的核心领域,中非基础设施合作不仅为非洲建设了大规模的发电输电项目和“小而美”的清洁能源项目,而且为非洲搭建了大量通信网络、海底光缆以及数据与云计算中心,积极弥补制约AI发展的硬件短板。

以全面提升数字素养“强本领”。当前,AI已经迅速成为众多非洲年轻人日常生活的一部分,但使用障碍也困扰着他们。例如,非洲语言、肤色、疾病谱、社会结构等在全球训练数据中代表性不足,很多模型使用欧美社会经验解释非洲问题,对地方语言、口音和文化语境识别能力较弱等“偏见”无处不在。尽管当前互联网普及率大幅提升,但非洲大陆在数字化呈现方面仍然存在显著空白。关于当地社区、本土知识,甚至公共机构的信息往往缺失,或者难以查找。而AI系统依赖于网络上已有的信息,如果非洲声音和经验在数字空间中缺失,那么基于这些信息构建的技术就更难反映出它们。

鉴于此,中国一方面积极帮助非洲培养本土人才,升级数字能力,通过鲁班工坊支持本土数字人才培养,还于近期宣布,未来5年中国将面向发展中国家提供5000个AI专题研修培训名额;另一方面,中国企业正在通过开源模式提升AI在非洲的自主发展能力,深受非洲科技人员认可。

以中非数字治理合作“拓格局”。算法偏见不仅是技术问题,也是国际权力分配问题。许多全球标准由少数技术强国和跨国公司制定,非洲往往只是技术使用者和数据提供者。因此,非洲在AI治理领域存在巨大缺口。尽管联合国、非盟均提出一系列相关解决方案与倡议,但实际执行却相对滞后。只有南非、卢旺达、肯尼亚等少数国家制定了国家AI战略,其他很多国家则依赖于过时的数据法律。

基于此,中国积极支持非洲提高AI治理能力、避免被“数字殖民”的风险。《中非合作论坛—北京行动计划(2025—2027)》已经提出加强AI能力建设国际合作,为算法偏见治理提供了制度入口。未来,中国将继续支持非盟和非洲国家更多参与联合国、国际电信联盟等机制,并在中非人工智能治理对话等平台上继续合作。

中国与非洲开展AI合作的落脚点不在于向非洲提供了多少模型或算力,而在于通过合作增强了非洲自主的能力。在合作中,非洲正在自主建设数据集、检测算法、制定规则……这种能力的迁移,使得AI成为消弭南北偏见的重要途径,从而打破“壁垒诅咒”。(作者是北京外国语大学国际关系学院教授、博士生导师)

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