iid政策简报12：弥合人工智能鸿沟：通过制造业赋予发展中国家权力

阿列克谢·萨夫拉索夫联合国工业发展组织乔ao·雷伊斯 联合国工业发展组织 引言关键信息3.发展中国家必须优先追求建立强大的人工智能生态系统、技能发展和国际合作，以有效将人工智能整合到其工业战略中。人工智能（AI）是制造和生产中硬件、软件和连接性持续演进的先进数字生产技术（ADPTs）的关键一步。人工智能被广泛定义为一种基于机器的系统，该系统——针对给定的一组人类定义的显性或隐性目标——从其接收的输入（例如数据或规则）中推断，以生成预测、推荐或决策等输出。31.人工智能（AI）是制造业技术进步的催化剂，显著增强了汽车、工业自动化和能源等多个领域的决策、预测和因果关系推理。政策、行业和学术界对人工智能的关注日益增加，因为它有潜力增强现有ADPTs（例如传感器、工业机器人、增材制造和物联网）之间的协同效应，并且它在物理世界和虚拟世界中制定决策、预测结果和推断结果的能力正在不断增强。近年来人工智能的发展，包括生成式人工智能和大型语言模型（如ChatGPT、Gemini和DALL-E），突出了人工智能应用在重塑经济和社会格局方面的巨大潜力。弥合人工智能鸿沟：通过制造业赋能发展中国家 当前全球人工智能技术的分布呈现出明显差距，发达国家在创新和基础设施方面领先，发展中国家则沦为这些技术的使用者。这要求发展中国家采取有针对性的措施来弥合联合国工业发展组织可以在帮助发展中国家发展利用人工智能技术实现长期利益所必需的能力方面发挥关键作用。进步强化了在人工智能技术上进行投资和持续发展的必要性。投资在基础设施层和算法层都是必要的。在基础设施层，这些投资包括先进人工智能芯片的制造和组装，以及服务器农场和数据中心的建设，实现快速访问存储的大量数据。在算法层，工作集中于高效利用现有计算能力来产生智能计算。生成式人工智能的进步预计将渗透到制造业的其他人工智能应用中。这些应用包括预测和诊断人工智能应用，它们有可能增强自主性并彻底改变生产过程。尽管有这种潜力，但最近一项研究表明，人工智能在制造业中的应用仍然有限。然而，人工智能在特定领域，如汽车、工业自动化和机械、能源工业发展洞察 2.这一差距。4. 各国人工智能技术的现状与分布在先进经济和发展中经济体发展人工智能技术的过程中，机遇和风险都存在，但对后者来说，这种平衡远没有那么均衡。数字技术和人工智能的应用只有在整合到一个已经高度发达的生产技术生态系统中，并具备吸收和适应这些新技术所必需的能力时，才能有效。公用事业、可再生能源和农业，表明高度的异质性。弥合人工智能鸿沟：通过制造业赋能发展中国家人工智能技术的生产和创新分布目前在高基础设施和算法层方面都极不均衡。美国、中国以及少数亚洲和欧洲国家等发达经济体主导着人工智能技术这两个关键组成部分的进步。例如，美国、中国、日本和韩国在设计和生产高级人工智能定制芯片方面处于领先地位。这些芯片集成了混合精度计算等技术，通过降低数值格式的精度来加速计算。它们还集成了张量核心，旨在处理神经网络中的计算模式。例如 工业洞察开发马来西亚参与人工智能供应链，但主要参与附加值较低的阶段，如组装和测试。然而，它们只占据很小的市场份额。这些经济体在芯片制造中的缺席可以归因于所需的高成本和初始投资。这是由于生产过程的复杂性以及对精密的资本设备和相关能力的需求。就算法层面和软件中的人工智能相关进展而言，中国是唯一一个新兴国家在人工智能应用中占据重要份额。图1说明了工业和制造业中批准的人工智能专利申请数量，中国和美国在人工智能创新方面处于领先地位。在政策、产业和学术界，对人工智能的关注度有所提高，鉴于人工智能技术增强现有ADPTs之间协同效应的潜力，以及其日益增强的决策、预测结果和推 4 3断结果的能力。 200400600800100012001400201420152016图1：在工业和制造业中授予的人工智能专利申请来源：作者基于OurWorldinData.org的数据专利数量美国韩国日本专利并非理解人工智能创新发展的唯一来源——科学出版物往往能提供更好的洞察力来理解其动态方面在人工智能创新的多层次过程中。图2展示了人工智能学术出版物的分布情况，进一步突出了人工智能专业知识和研究仅集中在少数发达经济体。从更积极的角度来看，新兴经济体的学术界存在发展潜力。印度、巴西、伊朗、巴基斯坦和马来西亚在人工智能/机器学习出版物方面位列前15名。在人工智能创新方面落后也会对人工智能的采用及扩散到生产系统产生后果。创新国家往往倾向于成为技术的早期采用者。5在人工智能投资方面，三个领域占据主导地位：(i) 医疗和健康；(ii) 数据管理，以及(iii) 工业自动化。弥合人工智能鸿沟：通过制造业赋能发展中国家 目标是创造本地价值创造的机会，同时为数字技术和人工智能的采用提供支持，例如人工智能基础设施层的发展。这些部门及其供应链在发达经济体中更为发达。创新和人工智能技术生产的投资集中所带来的直接后果是，新兴经济体（不包括中国）大多是数字生产技术系统的进口国6在全球北方生产的。这不仅加剧了某些国家的 2.557.51012.5201020112012201320142015图2：人工智能学术出版物（累积值）来源：基于OurWorldinData的作者人工智能出版物累计数量（x100 000）拉丁美洲和加勒比美国中国欧盟（27）贸易逆差，即出口低附加值商品和服务，同时进口高附加值商品和服务，如ADPTs，但也扩大了现有技术能力差距。因此，发展中国家被降级为ADPTs的使用者，从而阻止了围绕新技术的学习、积累和创新。弥合人工智能鸿沟：通过制造业赋能发展中国家 前进的道路：人工智能促进发展中国家工业化人工智能生产者和使用者之间这种不均衡的分布对发展中国家构成风险，可能加剧现有的技术差距。如果发展中国家跟不上人工智能的进步，他们就有可能在与工业发展的竞争中进一步落后。人工智能技术集中在少数发达经济体意味着发展中国家是人工智能创新的消费者而非生产者。因此，发展中国家可能越来越依赖发达经济体获取人工智能技术，这会进一步加剧经济差距。为了缓解这些风险，发展中国家需要专注于提升他们的人工智能能力、促进创新，并为人工智能的采用创造一个有利的环境。发展中国家工业化依赖于其有效采用和将人工智能技术整合进其生产系统的能力。缩小现有差距对于紧跟技术进步和确保参与国际贸易至关重要，国际贸易仍然是发展中国家企业学习和升级的重要途径。弥合人工智能鸿沟：通过制造业赋能发展中国家发展中国家的发展举措应聚焦于提升（i）人工智能准备状态，这包括针对企业实体（跨国公司和多国公司）以及政府的重点发展，以及（ii）政府如何处理人工智能融入公共服务及其为公共利益采用/使用的问题。由于资金资源，跨国公司通常是ADPT和人工智能系统的早期采用者，这使它们能够升级现有技术7 8政府应与跨国公司合作，制定促进跨国公司活动的产业政策，同时实施严格的条件，以使当地经济受益。这种条件取决于相应发展中国家的谈判能力。目标是为本地价值创造创造机会，同时提供对数字技术和人工智能的采用的支持，例如人工智能基础设施层的发展。此外，协助中小企业的努力 6政府人工智能准备指数10应用于针对导致发展中国家人工智能采用出现结构性瓶颈的具体问题。该指数包括193个国家，并基于三个支柱构建，每个支柱包含多个指标：(i)政府支柱，指公共部门在监管和适应性方面的能力；(ii)技术部门支柱，指高创新领域如何支持商业并促进研发（R&D）重点；(iii)数据和基础设施支柱，指数字化和有效利用人工智能所必需的关键基础设施。中小企业（SMEs）应关注解决在生产供应链中应用ADPT和AI方面的差距。主要挑战包括有限的财务资源、人力资源和吸收能力不足，以及缺乏确保新技术正常运行的技术和法规。发达经济体的中小企业面临的障碍比跨国公司更大，但在发展中国家，它们的挑战更为严峻。发展中国家的中小企业在专注于具有竞争优势的特定细分领域或参与涉及高精度组件的供应链方面的机会更少，在这些供应链中，学习机制在中小企业和大公司之间双向流动。因此，在发展中国家尤其重要，需要扩展关于ADPT和AI发展潜力的知识前沿。这可以通过多种方式实现，例如展示政府机构和技术提供者之间的演示，在生产现场进行临时演示，以及提供培训课程和设施。AI的快速发展对发展中国家采用和实施基础研究和科学构成重大威胁，这些国家由于缺乏强大的生态系统和适当的创新和产业政策而面临重大障碍。 119 01020304050607080图 3：政府人工智能准备指数 - 柱状分数来源：作者基于牛津洞察的“2023年政府人工智能准备指数”索引得分数据与基础设施高收入经济体低收入中等收入经济体图 3 中的散点图提供了在三个支柱中不同收入水平下的AI 成熟度指数分数。这项分析揭示了几个重要的见解，可以指导有关 AI 成熟度的政策决策和战略投资。在“政府”支柱中，随着经济体从低收入过渡到中低收入，得分显著提高。这表明，实施有针对性的政策和战略措施可以为低收入国家带来巨大收益。通过优先考虑治理中的特定改进，这些国家可以在其人工智能准备方面取得重大进展。弥合人工智能鸿沟：通过制造业赋能发展中国家该图显示了所有支柱和收入水平上的广泛分数范围，表明了AI准备情况的多样全球格局。“数据和基础设施”支柱在所有收入水平上始终获得最高分值，但也显示出收入群体之间的显著差距。这种差距凸显了发展中国家需要增加对数据和基础设施的投资，以提高其AI准备情况并缩小与发达国家之间的差距。 7图3掩盖了这些差异的原因中的显著异质性。尽管我们在高、中、低收入国家在“数据与基础设施”和“政府”支柱方面观察到重大差异，但分析并未解释这些分歧的潜在原因。为了更好地理解，我们需要探索构成每个支柱的不同维度。一个引人注目的发现是，所有国家分组在“技术领域”支柱上均获得最低指数分数。收入组之间的差异不太明显，尤其是在排除高收入国家时。这意味着，无论收入水平如何，各国在这方面都有巨大的追赶和提升分数的潜力。因此，在国家战略的指导下，为技术发展持续和一致地努力，可以增强各国的人工智能准备能力。 100100100100图 4：政府人工智能准备指数 - 维度得分来源：作者基于牛津洞察的“2023年政府人工智能准备指数”治理以及伦理柱：数据和基础设施数字能力适应性成熟度创新能力柱：技术部门高收入经济体上中等收入经济体AI准备指数揭示了一个重要趋势：随着收入水平的上升，指数的所有维度都得到改善。低收入国家的AI使用和受益准备程度最低，其次是下中等收入国家、上中等收入国家和高收入经济体。收入与AI准备之间的相关性普遍存在。当一个国家从上中等收入国家过渡到成为弥合人工智能鸿沟：通过制造业赋能发展中国家图4所示的蜘蛛图展示了四个收入类别中各个维度的得分分布。虽然不同支柱的收入群体之间存在显著差异，但这些差异在每个支柱的特定维度内部更为明显，而不是在所有维度上保持一致。 一个高收入经济体，而不是从低收入经济体过渡到成为中低收入经济体时。这强调了在基础设施、制度和知识方面进行大量投资以发展人工智能能力的需要。它还表明，发展中国家应将其有限的资源集中于最有潜力的行业或企业，以增强其人工智能能力，确保收益惠及社会各个阶层。在高、中、低收入国家之间，最明显的差异体现在“数据和基础设施”支柱上。“愿景”维度是造成这些差异的驱动力。它通过是否存在国家人工智能战略来衡量，并捕捉政府是否对人工智能（附件一）的实施有清晰愿景。我们的结果表明，中等收入甚至 低收入和中等收入国家在“成熟度”维度上的表现不佳——该维度衡量一个国家技术部门向政府提供人工智能技术的能力——同样令人担忧。这种弱点在所有收入水平上都很普遍。群体，高收入国家也在这一维度上取得了最低分数。弥合人工智能鸿沟：通过制造业赋能发展中国家相反地，\"技术领域\"支柱的\"创新能力\"维度展示了在收入组间具有更高的同质性，特别是在中低收入国家之间。这一维度评估是否该国的科技行业条件适合支持创新，包括研发尽管全球各国政府发布的国家人工智能战略数量正在减少