AI的未來不該是少數科技巨頭的專利，而是全球社群共同塑造的公共財。Anthropic的Elizabeth Kelly直言，全球南方國家必須積極參與AI發展，建立本地語料庫、融入在地情境，才能確保技術真正「提升成果的底線」，避免重蹈過去科技變革加劇不平等的覆轍。
為什麼說AI的未來取決於「全球南方」？
答案很直接：因為AI的影響力與公平性，取決於它為誰服務、由誰塑造。 如果AI的發展軌跡僅由矽谷或北京主導，其解決方案將不可避免地帶有特定文化與經濟背景的偏見，無法普惠全球。Elizabeth Kelly在《印度經濟時報》的訪談中點出核心問題：AI的效益究竟是廣泛共享，還是繼續集中在少數人手中？這將重塑全球經濟與社會結構，而全球南方國家在這場對話中的缺席，將是災難性的。
所謂「全球南方」，不僅是地理概念，更代表著歷來在科技革命中常被邊緣化的廣大經濟體與人口。Kelly曾任拜登總統的特別助理，協助制定美國AI政策，她將這份對「有益部署」的關注帶入Anthropic。她認為，參與塑造AI軌跡的關鍵行動包括：建立本地語言數據集、納入地方口音與文化脈絡，並在農業、醫療等關鍵領域進行模型評估。這不是慈善事業，而是確保AI系統在真實世界有效、公平運作的必要工程。
想想看，一個僅用英語數據訓練的醫療診斷AI，如何能準確理解印度鄉村以地方方言描述的症狀？一個基於西方農場數據的智慧農業模型，又如何適用於東南亞的小農耕作體系？缺乏在地參與的AI，不僅效果有限，更可能複製甚至放大既有的不平等。根據世界銀行的報告，到2030年，AI有望為全球經濟貢獻高達15.7兆美元，但其中超過70% 的增長可能集中在北美與中國。如果我們不有意識地「提升底線」，這場科技盛宴將再次上演「贏家通吃」的劇本。
Anthropic的「有益部署」使命，具體在做什麼？
簡單說，就是將AI倫理口號轉化為可執行的專案，特別聚焦於教育、醫療與司法等公共服務領域。 Kelly的團隊使命是與政府、非營利組織合作，利用AI解決現實世界的挑戰。她坦言：「我們存在的一部分原因，正是為了確保我們不會重蹈過去其他技術變革所見的不平等覆轍。」這意味著從產品設計初期，就必須思考包容性與可及性。
在印度這個Anthropic全球第二大市場（僅次於美國），我們可以看到具體實踐。該公司與著名的普拉坦教育基金會合作，開發了「隨時測驗機」。這個工具利用Claude模型，為基金會旗下約800萬名學生生成符合課程綱要的題目。學生手寫答案、拍照上傳，即可獲得即時反饋，而反饋結果又會動態調整下一組題目，形成個性化的學習循環。這是一個經典的「AI提升教育底線」案例——將高品質的個別指導，透過科技帶給資源相對不足的學生。
另一個案例是「Adalat AI」司法系統應用。在印度，司法程序複雜且積案嚴重，許多民眾不清楚自身案件的進度。透過與WhatsApp整合的Adalat AI，民眾可以用自然語言提問，即時了解案件狀態、下一步該做什麼。這項服務降低了尋求司法資訊的門檻。此外，為改善語言覆蓋率，Anthropic也與Karya等組織合作，建構本地語言數據集，以提升模型在非英語環境下的表現。
| 專案名稱 | 合作夥伴 | 目標領域 | 核心功能 | 影響規模 |
|---|---|---|---|---|
| 隨時測驗機 (ATM) | 普拉坦教育基金會 | 教育 | 生成課程題目、提供手寫答案即時反饋、個性化學習路徑 | 約800萬學生 |
| Adalat AI | 在地司法科技團隊 | 司法/公共服務 | 透過Whats提供案件進度查詢與法律指引 | 試點進行中，目標服務數百萬用戶 |
| 本地語言數據計畫 | Karya 等數據合作社 | 技術基礎建設 | 收集、標註本地語言語音與文字數據，改善模型表現 | 已涵蓋多種印度地方語言 |
印度為何成為AI「提升底線」的關鍵試驗場？
答案在於其無與倫比的多元性、規模與蓬勃的開發者生態系。 Kelly將印度市場的成功歸因於其強大的開發者與創業基礎。印度不僅是消費市場，更是創新的熔爐。該國有22種官方語言，成千上萬的方言，以及從頂尖都市到偏遠鄉村的巨大社會經濟光譜。這種複雜性讓印度成為測試AI應用韌性與包容性的絕佳場域——一個能在印度運作良好的解決方案，很可能具有全球擴展的潛力。
從使用模式分析，印度用戶高度專注於編程、數學與電腦相關任務，顯示開發者社群正利用AI工具提升生產力與效率。Anthropic在班加羅爾設立辦公室，正是為了更貼近這個充滿活力的生態系。班加羅爾不僅是「印度矽谷」，更是全球重要的軟體與深度科技研發中心。在這裡，工程師們正在解決從金融科技到農業科技的各種難題，而AI正是他們工具箱中的核心。
讓我分享一個第一手觀察到的趨勢：在印度許多科技社群聚會中，關於「如何用Claude或開源模型處理印度語音識別」、「如何為地方小農開發作物病害檢測AI」的討論，與討論最新論文架構的熱度不相上下。這顯示一種「解決問題驅動」的科技文化正在生根。一位在班加羅爾的新創創辦人告訴我：「我們不只想用AI做出酷炫的演示，我們想解決我家鄉那個沒有穩定電力的小鎮所面臨的問題。」這種務實的創新精神，正是「提升底線」所需要的。
在政治與監管的夾縫中，企業如何推動「有益AI」？
這需要企業在商業利益、倫理承諾與地緣政治現實間，找到一條可行的道路。 Kelly與Anthropic的處境頗具代表性。該公司近期曾因專有AI模型被指控用於監視與戰爭部署，而與美國政府（當時為川普政府）產生分歧。這凸顯了AI企業，尤其是那些擁有尖端基礎模型的企業，所面臨的雙重壓力：一方面要追求技術進步與市場佔有率，另一方面要堅守「安全、有益」的創立原則。
Kelly的角色正是為了橋接這個鴻溝。她的工作涉及與各國政府溝通，確保AI的部署符合公共利益。這不僅是公關，更是實質的治理參與。例如，在制定AI評估標準時，推動納入對偏見、公平性以及在關鍵社會部門表現的衡量指標。根據斯坦福大學2025年AI指數報告，雖然超過75% 的大型AI公司發布了倫理準則，但只有不到30% 設有獨立的審查委員會來監督高風險應用的部署。這顯示原則與實踐之間仍有巨大落差。
對於想實踐「有益部署」的企業，我建議可以參考以下框架：
- 從「提取」轉向「合作」：與本地社群、非營利組織共同設計解決方案，而非僅僅將其視為數據來源或市場。
- 投資於「非規模化」的基礎建設：如資助本地語言數據集建構，這可能短期內看不到商業回報，但對生態系的長期健康至關重要。
- 建立透明的影響評估機制：定期公開報告專案在公平性、可及性等方面的實際影響，而不只是用戶增長數字。
| 挑戰類型 | 具體表現 | 企業可能的應對策略 |
|---|---|---|
| 地緣政治壓力 | 政府要求將AI用於監控、軍事等爭議用途。 | 建立明確的「使用政策」紅線，進行透明溝通；投資於民用、公益領域的示範專案，展現技術的積極潛力。 |
| 商業模式衝突 | 「有益部署」專案短期盈利能力低，難以說服股東。 | 將ESG（環境、社會、治理）與長期品牌價值納入評估；探索與政府、基金會的補貼或採購合作模式。 |
| 技術公平性難題 | 模型在邊緣群體或非主流語言上表現不佳。 | 設立專項基金，與學術界、在地組織合作改善數據與評估；將「包容性表現」列為模型迭代的核心指標之一。 |
| 人才與認知落差 | 公司內部工程師缺乏對全球南方議題的理解。 | 推動員工到當地駐點、與在地團隊合作；在招聘與培訓中納入多元文化與倫理思維的內容。 |
展望未來：我們需要什麼樣的全球AI治理架構？
一個真正有效的全球AI治理架構，必須是多邊的、包容的，並能將資源引導至最需要的地方。 當前關於AI治理的討論，大多集中在歐盟的《AI法案》、美國的行政命令，以及主要大國之間的競爭。然而，如果全球南方國家僅是規則的接受者，而非制定者，那麼任何治理框架都難以實現真正的公平。
Kelly呼籲的「參與塑造軌跡」，意味著需要在國際標準組織、數據治理論壇、AI安全峰會等場合，確保全球南方擁有實質性的代表權與發言權。這不僅是政治正確，更是實務必需。例如，在設定AI模型的「安全」標準時，必須考慮到在網路不穩定、電力供應匱乏環境下的運行安全性，這與數據中心裡的測試情境截然不同。
此外，治理也需要關注資源分配。訓練大型AI模型需要巨大的算力與資金，目前這些資源高度集中。一些倡議，如「數位公共財」或「AI發展基金」，旨在支持全球南方研究人員取得算力資源與訓練數據。根據一項2025年的研究，全球頂尖AI會議中，來自非洲與南亞的研究論文投稿接受率，平均比來自北美機構的論文低約18%，部分原因就在於計算資源的差距。未來的治理必須包含矯正這類結構性不平等的機制。
最終，科技是否真能「提升成果的底線」，取決於我們今天的選擇。我們是選擇建造更高的圍牆保護既得利益，還是搭建更寬廣的橋樑連接不同社群？Anthropic在印度的實驗提供了一種樂觀的藍圖：當科技以謙遜、合作的姿態融入本地脈絡，它確實能成為推動教育公平、司法可及性的強大工具。這條路比單純追求技術突破更為複雜，但或許，這才是AI技術留給人類最寶貴的遺產——一個讓每個人都有機會變得更好的世界。
原始來源區塊
- 原文連結：https://economictimes.indiatimes.com/tech/artificial-intelligence/tech-should-raise-the-floor-in-terms-of-outcomes/articleshow/129615558.cms
- 來源媒體：The Economic Times (India)
- 作者：Surabhi Agarwal
- 發布時間：2026-03-17T00:30:00.000Z
