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19 世纪的工业革命，以蒸汽机和机械化生产为代表，曾引发全球财富的剧烈分化，史称“大分流”。当时，世界多数地区深陷贫困，但百年后，工业化国家已将众多地区远远甩在身后。今天，人工智能 作为一种颠覆性的通用技术，正扮演着类似的角色。它有望推动教育、医疗和生产力的飞跃，但联合国开发计划署的最新报告《下一个大分流》警告，若不加以干预，人工智能 同样可能加剧国家间的不平等，导致“下一个大分流”。
这或许令人意外。许多人期待 人工智能 能成为跨越式发展的均衡器。它确实有此潜力，但分析显示，若缺乏有意的政策干预，离心力可能占据上风，使国家间差距进一步扩大。
每一次技术革命都伴随着误判
从苏格拉底忧虑文字侵蚀记忆，到爱迪生预言电影取代教科书，历史表明，人们常聚焦于新工具是否会取代旧工具，而非能力将如何扩散。今天，关于 人工智能 的争论也陷入类似二元思维：它会取代工作还是解决所有难题？但更关键的问题被忽视了：人工智能 将在何处落地，又将由谁受益？真正的问题并非技术本身，而是其影响的地理分布。
人工智能降临在一个不平等的世界
人工智能 并未踏入公平的竞技场。它正降临在一个已被极端不平等割裂的世界，这一点在亚太地区尤为凸显——其最富裕与最贫困经济体的收入差距接近两百倍。这些鸿沟催生出两种结构性不对称：能力差距 与脆弱性差距 ，两者交织，放大了 人工智能 的不平等效应。
能力差距：创新向顶端集中
国际货币基金组织的 人工智能准备度指数 显示，高收入国家已占据受益于 人工智能 的有利位置。而许多低收入国家仍在为稳定供电、普及宽带等基础数字设施苦苦挣扎。在亚太地区，仅六个经济体就孕育了超过 3000 家获得新融资的 AI 公司，中国占据了全球 人工智能 专利的近 70%。然而，该地区约四分之一人口仍处于离线状态，巨大的技能鸿沟普遍存在。这意味着当部分国家快速构建本土 人工智能 生态时，更多国家可能被彻底隔绝在外。
脆弱性差距：风险向下扩散
当能力向顶端汇聚，风险却在向下扩散。在劳动力市场，女性工作被 人工智能 自动化替代的风险几乎是男性的两倍。代际鸿沟也在浮现，年轻人的入门级机会正在被侵蚀。此外，人工智能 的能源需求带来了新的环境脆弱性。到 2030 年，数据中心的电力消耗可能激增近两倍，电力系统脆弱的国家可能被迫沦为“数据农场”宿主，承担环境代价却收获甚微。
三条战略路径：引导人工智能走向包容
日益扩大的鸿沟并非注定。政策制定者仍可通过以下三条战略选择，引导 人工智能 发展。
1. 避免重蹈“每个孩子一台笔记本电脑”的覆辙
历史证明，若技术部署于缺乏必要“软基础设施”的环境，终将失败。人工智能 面临同样风险。若人们缺乏使用、信任或从 人工智能 工具中实质获益的技能，推广终将停滞。因此，人力资本投资必须成为优先事项，包括投资计算机与数据科学教育，培训公务员的数据治理能力，并在全社会普及 人工智能 素养。
2. 构建区域性人工智能公共产品
鲜有国家能独自建立完整的 人工智能 生态。为减少对少数科技巨头的依赖，各国应将计算基础设施、数据与基础模型视为 区域性公共产品 。区域性的计算与数据共享，能使各国汇集资源、获取共享能力。例如，一个面向东盟的 人工智能 研究云，或一项开发本地语言大模型的南亚倡议，都能拓宽获取渠道并增强集体议价能力。
3. 依据本土能力定制人工智能路线图
单一的 人工智能 战略无法放之四海而皆准。方法必须反映各自的起点：
- 低能力环境 需聚焦基础连接，探索离线 人工智能 应用。
- 能力处于过渡期的经济体 可扩大已验证的试点，建设公民数据基础设施。
- 高能力国家 则有机会在标准、安全与可持续性方面引领全球，并通过共享贡献于区域发展。
不让任何一个头脑掉队
人工智能 正在成为 21 世纪如同电力般不可或缺的基础设施。关键在于，其获取途径不能变得极度不平等。通过投资人力资本与制度，将连接与算力视为公共产品，并设计包容的分层路线图，我们方能确保 人工智能 巨大的生产力潜力被广泛共享。若 21 世纪果真成为下一个大分流的开端，那将不仅仅因为 人工智能 本身，更因为我们未能采取行动。
