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联合国日内瓦总部外景，摄于 2018 年 7 月 22 日。斯坦福大学数据显示，2024 年美国在人工智能活力排名中位居榜首，中国紧随其后。
人们常以为新技术的红利终将泽被众生，但现实往往背道而驰。随着人工智能在全球加速渗透，那些已占据先机的国家更有能力收割其红利，而众多发展中国家却可能陷入更严峻的落后风险。
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人工智能常被描绘为一种普惠工具，能提速问题解决、提升生产效率、降低学习门槛。然而实践中，它正在塑造一个机会分配日益失衡的世界——对某些群体而言通道拓宽，对另一些人却逐渐收窄。这项技术非但未能弥合全球差距，反而凸显出深植数十年的基础设施、教育与经济鸿沟，迫使人类直面一个国与国之间差距可能空前扩大的未来。
联合国报告警示：人工智能加剧全球不平等
联合国开发计划署近期报告警示，人工智能可能加剧既有全球不平等：富裕国家坐拥高效运用人工智能所需的算力、数据资源和熟练劳动力，而许多低收入国家却缺乏参与这场变革的基本条件。
当技术先进国家大规模应用人工智能时，其生产力和创新能力的提升速度将远超全球其他地区。这种差距不仅源于技术本身，更源自数据、资本与专业人才获取的结构性不均。全球发展中心的研究指出，人工智能的采纳不成比例地惠及高收入国家——这些国家的企业与政府已具备高效整合该技术所需的基础设施和人力资本。若无包容性政策干预，资源匮乏的国家可能难以接入人工智能浪潮，导致全球经济鸿沟进一步扩大而非收窄。
基础设施与教育领域的数字鸿沟
基础网络连通性同样暴露了这道裂痕。互联网接入至今仍极不均衡，低收入地区在获取稳定连接方面面临重重障碍。当数十亿人无法像高收入国家居民那样享有每日稳定的网络接入时，人工智能便沦为又一项偏惠特定地区、绕行其他地域的技术。缺乏可靠的基础设施、电力与设备支撑，许多地区根本无法将人工智能融入教育、商业或公共服务体系。
教育领域的失衡同样醒目。较富裕国家的学校已开始引入人工智能驱动的学习工具，实现个性化教学并拓展学术支持渠道。但在众多发展中地区，学校仍缺少基础的数字设施。这催生了日益扩大的“人工智能接入鸿沟”——学生的未来机遇不再取决于自身潜力，而是被其所在国家的技术环境所限定。当一代人在先进数字工具中成长，而另一代人却全然无缘时，全球不平等便从学习根源上被固化。
劳动力市场与数据代表性危机
劳动力市场也在经历剧烈重构。世界经济论坛 2023 年报告显示，人工智能与自动化正在重塑全球各经济体所需的技能图谱。拥有健全数字生态系统和教育体系的发达经济体，有望在新兴高技能岗位中获益；缺乏这些基础的国家，则面临岗位被取代且替代机会匮乏的双重风险。当就业机会日益向数字先进经济体集中，全球劳动力市场的断层线便愈发清晰。
甚至连训练人工智能的数据本身也折射着不平等。当前驱动大模型研发的核心研究、关键数据集仍主要源自富裕国家。这意味着人工智能系统往往承载着这些国家的语言习惯、文化规范与价值优先级，而非全球南方数十亿人的真实生活经验。当技术无法代表世界大多数人口时，它不仅加剧获取层面的落差，更在准确性、相关性与安全性维度上制造新的不公。
结构性风险与应对之道
这道鸿沟已非理论推演——它正在现实中蔓延。富裕国家竞相推进以人工智能为引擎的创新、自动化与经济增长；而发展中国家面临的未来，可能仅是成为他人所设计技术的被动消费者，而非拥有话语权与议价能力的创造者。风险不仅是经济层面的，更是结构性的。倘若人工智能成为驱动全球进步的引擎，却仅有少数国家掌握其构建与控制权，那么世界将不仅被财富划分，更被技术主导权割裂。
最危险的结局，是将这种不平等视作必然。历史表明，技术鸿沟并非自然之力，而是政策选择与制度优先次序的结果。对高校与学生而言，这意味着不应将人工智能简单视为中立或纯粹的技术工具。像东北大学这类机构在塑造人工智能开发与应用方式上扮演关键角色——它们决定着谁有机会接受人工智能教育、训练数据中融入谁的知识体系、哪些声音能被纳入研究创新进程。
相应地，学生不应仅将人工智能视作生产力工具，更需洞察其作为由权力关系、利益驱动与排斥机制所形塑的社会系统。结论清晰可见：若未来的领导者被培养出审视“谁从人工智能中受益、谁被排除在外”的自觉，技术进步便不必以加剧全球不平等为代价。
这并非归咎于技术本身，而是关乎责任担当。各国政府、高校与国际组织必须加大对数字基础设施、教育普及与包容性数据集的投入，确保人工智能不会成为世界进一步分裂的推手。若此刻不着手弥合这些差距，未来代价只会更加沉重。鸿沟不会自动消弭，世界也承受不起任由技术决定谁属于未来、谁被抛在身后的后果。
事实依然严峻：若缺乏审慎应对，人工智能不仅将塑造未来——更将决定谁有资格参与其中。
