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比尔·盖茨:未来两年至少投入10亿美元推动更加公平的AI应用

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记者丨周蕊

编辑丨施诗

视频丨李群 设计丨郑嘉琪

美东时间9月21日,盖茨基金会2026年“目标守卫者”(Goalkeepers)大会在纽约举行。正值联合国大会高级别周,来自科技、公共卫生、教育、农业、政策和公益等领域的全球创新者和行动者齐聚纽约,将讨论焦点投向人工智能快速发展之下一个越来越现实的问题:AI究竟会进一步扩大既有的不平等,还是成为缩小全球发展差距的新工具?

今年大会以“Make This Matter: AI, Equity, and the Choice We Can’t Delay”(让改变真正发生:AI、公平与刻不容缓的选择)为主题,通过个人故事、现场音乐和对话展开讨论。与传统科技论坛聚焦模型能力、算力和商业竞争不同,今年Goalkeepers更加关注AI如何真正进入普通人的生活,以及医疗工作者、教师、农民等群体能否从这轮技术变革中获得实际机会。

今年的讨论也与盖茨基金会刚刚发布的第十份年度《目标守卫者报告》形成呼应。报告将“AI与公平”作为核心议题,并提出三个需要优先解决的问题:让AI能够理解人们实际使用的不同语言;根据技术实际应用地区的数据和环境开发AI工具;以及增加对人才和技术可及性的投入,让当地社区能够参与塑造AI的应用方式。盖茨基金会同时宣布,未来两年至少投入10亿美元推动更加公平的AI应用,其中约40%用于教育、40%用于医疗健康、10%用于农业,另外10%用于包括多语言数据集在内的数字基础设施建设。

其中,“语言”成为今年大会和报告特别强调的一道AI鸿沟。盖茨基金会指出,早期大型语言模型超过90%的训练数据来自英文资源。在全球约7000种语言中,目前只有很小一部分拥有足够的数据和数字资源,可以支持较为成熟的AI能力。

就在Goalkeepers大会举行当天,包括盖茨基金会、Google、Microsoft、NVIDIA、OpenAI Foundation、Amazon、Anthropic、UNICEF和世界银行集团在内的全球AI生态首批60家机构作出一项联合承诺:未来五年,使目前在AI模型中代表性不足语言的约34亿使用者,能够直接使用自己的语言和语音,与人工智能工具进行交互。

这意味着,今年《目标守卫者报告》提出的“让AI理解每个人使用的语言”,已经开始从倡议进入具体行动阶段。


AI时代,一道新的语言鸿沟

目前,全球约有7000种语言,但只有少数语言拥有足够丰富的数据、工具和评测体系来支持较为成熟的AI能力。大量“低资源语言”在训练数据和AI评测基准中的代表性仍然有限。

对于这些语言的使用者而言,问题并不仅仅是现有的翻译工具翻译得是否准确。方言、俚语、习语和文化语境都可能改变表达的实际含义;尤其在医疗、农业等对准确性要求较高的场景中,AI对语言理解出现偏差可能带来更直接的现实后果。

盖茨基金会主席比尔·盖茨表示,让AI工具能够服务每一个人,并支持人们实际使用的语言非常重要。

“目前,即便是一些资源支持相对较好的非洲语言,在AI支持方面仍存在明显不足。当AI工具无法理解一个人日常使用的语言时,一个错误可能带来严重后果。”盖茨表示,他相信,在适当的领导和推动下,这一问题有望在较短时间内得到解决。


60家机构提出五年目标

根据当天公布的联合承诺,首批60家签署方涵盖前沿AI实验室、科技企业、研究机构、政府部门、公益组织和社区机构。除Google、Microsoft、NVIDIA、Amazon、Anthropic和OpenAI Foundation等全球科技和AI机构外,还包括AI4Bharat、Data Science Nigeria、Deep Learning Indaba等来自印度和非洲的AI及语言技术组织。

各参与机构将围绕四个方向展开合作:建设开放、安全的语言数据基础设施;建立评估体系和基准,衡量不同语言的AI能力;将语言数据进一步转化为开发者可以实际使用的模型和应用;在整个过程中保护隐私和数据主权,并保障知情同意。

未来一年,各参与方还将进一步确定联盟的组织架构、治理机制和工作重点,并邀请更多科技企业、政府、研究机构和社会组织参与。


从“AI有多强”到“谁能用上AI”

今年Goalkeepers提出的核心问题,也折射出全球AI讨论正在发生的一个变化。

过去几年,全球科技行业关注的重点更多集中在模型能力、算力投入以及生成式AI的商业化速度。随着AI开始进入医疗、教育和农业等具体场景,技术能否覆盖不同语言背景、不同收入水平的人群,以及身处数字基础设施相对薄弱地区的人群,正在成为衡量AI实际影响力的另一项指标。

盖茨在今年《目标守卫者报告》中提出,如果完全按照市场力量发展,能力最强的AI工具很可能首先服务于最有支付能力的人和机构,而这些群体未必是最能够从AI中获益的人群。

对于一名纽约学生而言,AI可能意味着更加个性化的学习工具;对于医疗资源不足地区的基层医生而言,它可能意味着更及时的辅助诊断;对于依靠土地和天气维持生计的小农户而言,它也可能意味着可以用自己的语言获取天气、病虫害和施肥信息。

技术已经开始具备这样的能力。接下来的问题是,这些能力最终能够覆盖多少人。

从今年Goalkeepers大会释放的信息来看,AI发展的衡量标准正在变得更加多元。除模型能力之外,语言覆盖、数据代表性以及技术在不同地区的可及性,也将越来越直接地影响人工智能在全球范围内产生的实际价值。

SFC

出品丨21财经客户端 21世纪经济报道

编辑丨金珊

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