资金费率
资金费率热力图
多空比
大户多空比
币安/欧易/火币大户多空比
Bitfinex杠杆多空比
账号安全
资讯收藏
自选币种
人工智能的现状与局限性
如今，人工智能已无处不在，从提升工作效率到解决情感问题，其影响力渗透至各个领域。尽管这种创新带来诸多益处，但它仍难以对世界上最贫困地区产生实质性影响。
中心化人工智能的困境
中心化人工智能体系在全球南方地区暴露出明显缺陷：加剧偏见、侵蚀数据主权，并形成缺乏透明度的不可追溯系统，这直接阻碍了联合国可持续发展目标的实现。而结合联邦学习与区块链技术的去中心化人工智能，正通过保障本地数据控制权、建立可追溯治理机制，在气候应对、医疗健康、支付系统及生态保护等领域提供更具包容性、安全性与透明度的替代方案。
联合国开发计划署始终致力于通过17项可持续发展目标，在2030年前消除贫困、推动气候行动、促进公平增长。鉴于人工智能已在全球范围投入使用，人们很自然将其视为推动包容性发展的关键工具。然而当前中心化架构存在数据隐私隐患、高昂成本与使用门槛等问题，严重制约了其积极作用的发挥。
中心化悖论
虽然人工智能已被应用于应对气候变化和医疗健康等挑战，但其发展始终由少数科技巨头主导。这些中心化系统既不符合现实需求，又存在伦理缺陷，难以适配联合国制定的17项可持续发展目标。问题的核心并非技术本身，而是治理模式。传统人工智能开发模式制造了三大障碍：
首先，中心化模型的训练数据主要来自发达地区，导致在诊断疾病或预测金融风险等场景中，面对全球南方地区的多样性需求时表现失准。这种偏差可能引发系统性误判，剥夺关键服务资源，加剧社会经济不平等，与旨在促进全民包容的可持续发展目标10背道而驰。
其次，这些系统要求将患者档案、财务数据等敏感信息集中存储于企业服务器，这种数据抽取模式不仅剥夺了政府机构的数据主权，更因中心化存储特性易受攻击，既违背了倡导机构公信力的可持续发展目标16，又危及数据安全。新加坡、马来西亚等国纷纷开发主权人工智能技术，正是这场数据主权保卫战的直观体现。
最关键的是，当不透明的AI系统在影响数百万人生活的决策中出现重大失误时，责任归属将成为无解难题。中心化AI的“黑箱”特性使得审核援助分配或风险建模等决策过程异常困难，这种责任缺失对高风险项目的发展工作而言在伦理上不可接受，可能危及全部17项可持续发展目标。
去中心化解决方案
去中心化人工智能通过联邦学习与区块链技术的结合，正在成为破局关键。由联合国开发计划署主导的区块链加速计划，正通过创新性的去中心化AI项目赋能全球南方社区。
联邦学习通过在分布式设备上协同训练共享模型，同时确保本地数据保留在原地的技术特性，已被应用于拉丁美洲及加勒比地区的气候风险预测项目。该技术既保障了本地金融与人口数据安全，又实现了精准的气候风险预报，为易受气候影响的农户及女性主导企业提供公平补偿，同时推进了气候行动与性别平等两大目标。
区块链技术则通过不可篡改的透明治理机制取代单一企业中介，构建起协作型基础设施并重建责任追溯体系。在利比里亚，智能合约与去中心化AI正用于提高援助资金发放透明度；在肯尼亚，该技术有效消除企业支付误差，助力经济增长与机构公信力建设，切实推动体面工作与减少不平等目标的实现。
去中心化技术的其他应用还包括剑桥大学与联合国开发计划署卢旺达办事处联合开发的区块链NFT山地大猩猩保护项目，以及非洲医疗机构推出的患者自主授权病历访问系统，分别对应陆地生态与全民健康福祉目标。
架构责任呼吁
人工智能作为技术工具潜力巨大，但其根本挑战在于治理模式。中心化专有架构与联合国可持续发展目标倡导的包容、主权、责任原则存在本质冲突，而现有实践已证明存在可行替代方案。全球发展共同体当下要务，是优先资助开放式的去中心化AI基础设施，而非那些阻碍发展的商业工具。我们应当从被动消费者转变为智慧守护者，共同为地球最贫困角落打造可持续的未来。
