利用数据与智能赋能集体优势：终结全球供应链中的强迫劳动

白皮书 2026年1月 adobe stock 图片： 内容 前言 执行摘要 4 1 问题：强迫劳动和数据碎片化的恶性循环 5 1.1在进步中坚持：强迫劳动的持久本质 51.2碎片化的结构根源：数据、激励、信任6和治理空白1.3打破恶性循环9 2解决方案：反对强迫劳动的全球数据合作组织10作为集体影响力的新模型 2.1一个针对系统性挑战的系统级响应102.2变革理论112.3为什么联邦数据和代理型人工智能是变革者132.4泰国的概念验证152.5利益相关者价值与集体优势182.6解决方案摘要19 3 未来：从证明到全球影响 20 3.1最小可行产品：超越规模20概念验证 3.2以设计促信任：治理、风险与赋能21规模的条件 3.3 建设为2030年而努力的全球动力和愿景 22 结论 23 贡献者 24 脚注26 免责声明 本文件由世界经济论坛作为一项项目、洞察领域或互动的贡献而发布。此处阐述的发现、解读和结论是经由世界经济论坛促进和认可的合作过程的结果，但结果不一定代表世界经济论坛及其成员、合作伙伴或其他利益相关者的观点。2026世界经济论坛。版权所有©版权所有。本出版物之任何部分均不得以任何形式或任何方式复制或传播，包括影印和录音，或由任何信息存储和检索系统。 前言 约翰·F·舒尔茨执行副总裁，首席运营及法律官，惠普企业 马拉农·凯鲁兹世界经济论坛执行董事 强迫劳动仍然是全球供应链和社会中最为持续和系统性的劳工权利挑战之一。政府、企业、工会和民间社会组织已为此投入巨大资源，但由于我们的集体应对还不够系统化，进展已停滞不前。尽管付出了巨大努力和制定了法规，但数据仍然分散、激励措施错位且信任稀缺。 其核心，该伙伴关系使用联邦数据模型和智能体式人工智能，并提供一个连接碎片化数据而不需要移动或集中化的智能层。这种设计通过技术可行性、伦理合理性和基于权利的设计，使协作成为可能。透明度、问责制和包容性建立了信任，确保数据服务于预防、补救和问责。 本白皮书介绍了该工作早期的发现和经验教训。它强调了持续存在的障碍，这些障碍使得强迫劳动难以检测和衡量，以及正在开发的安全有效地连接数据的创新方法，还有在接下来的几年里将此模式全球推广的机会。泰国概念验证（POC）表明，该模式可以安全有效地实施，并且参与者合作时比单独工作能取得更大的影响。 这一切都不是命中注定的。一个不断增长的合作伙伴社区已经开始在“全球反对强迫劳动数据伙伴关系”下合作，通过一种新的协作模式来应对这一挑战。该伙伴关系代表了一个可信赖的、非竞争性基础设施，用于协调全球行动。它在不要求任何利益相关方放弃其数据或主权的条件下，安全地连接公共、私人和社会组织系统中的见解。合作伙伴安全地合作，通过共享治理和隐私保护技术连接现有系统，而不是创建另一个中央数据库。 结束强迫劳动需要与挑战规模相匹配的领导力、协作和勇气。随着伙伴关系推进到其2026年发展阶段，我们邀请所有利益相关方参与、学习和行动。通过安全地连接见解、应用共享情报并展示可衡量的进展，我们可以将强迫劳动从一种持久性的现实转变为一种可预防的风险。 全球反对强迫劳动数据合作组织旨在建立信任、互操作性和共同问责的条件，证明安全数据合作在技术上是可行的，在制度上也是可能的。 执行摘要 全球反对强迫劳动数据合作组织利用联盟和代理式人工智能，将碎片化数据转化为共享情报——推动协调、保护隐私的全球反对强迫劳动行动。 强迫劳动是一个需要系统性行动的全球性问题。尽管数十年来进行了改革、采取了合规倡议、开展了倡导活动并履行了企业尽职调查，但仍近2800万人被困在强制工作中，涉及各个行业和地区。1原因众所周知，但进展停滞不前，因为生态系统本身是碎片化的：数据是孤岛的，激励措施是不一致的，信任是匮乏的。政府、企业和民间社会各自收集重要信息，但这些数据集很少连接。工人生成见解，虽然是最直接的证据来源之一，但通常最未能整合到更广泛的系统中。 优势，每位利益相关者都能从更高的可见性、效率和问责制中受益，而整个生态系统则更能够进行预防： — 政府能够更清晰地了解目标执法，并设计响应性政策。 企业减少重复工作并强化合规性，同时提升风险管理、供应链弹性和品牌信任度。随着监管审查、投资者期望和尽职调查义务日益加剧，协作提供了一个高效且可信地满足标准的实用途径。 结果是一个恶性循环：有限的可见性削弱问责制，弱的问责制侵蚀信任，不信任阻碍合作。理解剥削发生在哪里以及为什么仍然很困难，因为信息是分散的，分享的激励不均衡，合作往往伴随着风险。2若缺乏可信机制以连接和验证各方数据，可见性将保持有限，集体行动也将受限。 —民间社会和工人组织放大工人声音并塑造系统性解决方案。 – 投资者和捐赠者获取可靠数据，以评估影响并在最需要的地方分配资源。 该解决方案在设计上是可扩展的。其联邦架构可以在不同行业、地区和机构中扩展，而无需集中权力或损害主权。随着参与度的增长，每个新数据集都会增强分析能力；更深入的见解会增加合作的动力；更广泛的参与将加速预防，从而形成一个共享情报和协作行动的良性循环。 全球反对强迫劳动数据合作组织旨在打破这一循环。该组织于2025年启动，提供一个可信的、非竞争性基础设施，使政府、公司、国际组织和民间社会团体能够在不转移、不集中或放弃底层数据主权的情况下安全地协作。该合作组织基于联邦模型构建，通过共享标准和治理协议连接现有系统，允许参与者生成集体智能，同时保留对其数据的控制权。联邦化和能动式人工智能是该架构的核心，能够实现数据驻地进行分析，并将来自不同来源的信号（如工人申诉、劳工检查、招聘记录和移民流动）联系起来，揭示传统可追溯性难以发现的潜在风险模式。 下一步是集体的。结束强制劳动需要具有挑战规模相当的领导力、协作和勇气。通过共享证据、一致的激励机制和负责任的创新，利益相关者可以从孤立倡议转向协调影响。通过安全地连接见解并基于共享情报采取行动，政府、企业和公民社会可以迫使强制劳动成为一种可预防的风险，而不仅仅是一种持久现实。 从泰国的一个概念验证（POC）开始，该合作展示了联邦系统如何在保持数据隐私和主权的同时揭示可操作的见解，加强政府、企业和民间社会之间的协调。该模式为共同奠定了基础 随着伙伴关系迈向2026年的发展，所有利益相关者都被邀请参与、学习和行动，连接见解，应用共享智能，并共同展示可衡量的进步。 1问题：强迫劳动和数据碎片化的恶性循环 即使全球努力不断扩展，由于数据碎片化、激励机制不匹配以及问责体系脱节，强制劳动仍然存在。 这些进步为解决强迫劳动建立了关键动力，但进展仍然不足。大多数系统仍然独立运行，限制了跨供应链识别风险或集体采取行动的能力。即使在存在坚定承诺的情况下，协调的系统级行动所需的信息和工具仍然分散在利益相关者之间，他们通常由于商业、政治或声誉敏感性而不敢（或在某些情况下无法）公开合作。 1.2 分割的结构性根源：数据、激励、信任和治理鸿沟 学术研究，申诉机制和数字平台扩展了整体数据格局。15每个来源都具有自身价值，却很少相互交互。16这种碎片化使得难以始终如一且可靠地识别风险模式，有针对性地开展预防工作或有效衡量进展。17结果是对手头问题的 incomplete picture，并且集体预防它的能力有限。 全球供应链连接着数百万家企业及数亿名工人，但其中劳工条件相关数据和信息的分布不均、彼此孤立且通常难以获取。政府收集检验和移民数据；企业汇集审计和供应商信息；非政府组织（NGOs）和工会记录工人经历和投诉。全球估计值、统计指南 同时，共享甚至收集数据的激励在很多情况下都较弱。当透明度带来的好处不确定、风险高或暴露感不舒服时，利益相关者会犹豫不决地披露信息。不均衡的激励和披露能力有限导致信息鸿沟在整个系统中持续存在，特别是在商业机密、法律要求或有限的技术基础设施限制参与的情况下。 这种碎片化现象被更深层次的结构性障碍所强化，这些障碍塑造了数据、激励措施、信任和治理互动的方式。在某些地区，关于强制劳动的信息非常丰富，但在其他地区则缺失，特别是在生产的“第一公里”或非正式工作中，那里的条件在很大程度上仍然无法被看见且记录不全。每个参与者都在各自的职责范围内收集数据，使用不同的工具、标准和激励措施。因此，现有来源在质量上差异很大，很少在标准或互操作性上达成一致，而工人往往因为害怕报复或缺乏获得可靠机制的机会而很少报告剥削行为。18值得注意的是，在收集方法、验证标准和报告激励方面的差异可能会产生误导性或不完整的信息。某些数据集可能反映商业、政治或方法论上的偏见，这强调了在得出结论之前进行多源验证和交叉验证的重要性。 叠加这些壁垒的是持续存在的信任和治理赤字。隐私、主权和声誉担忧阻碍合作，而长期存在的部门间不信任加剧了壁垒并限制了数据交换，即便目标一致也是如此。没有共享治理框架来协调责任或衡量集体影响，信息往往在部门内部垂直流动，而非跨部门横向流动。 主权和法律授权；以及许多行动者——包括社会组织、小企业和地方政府——在资源有限或基础设施薄弱的情况下开展业务，用于安全的数据管理。 数据和测量挑战 1 — 信息根据不同参与者的不同格式、语言和详细程度进行收集，导致碎片化和不一致。 – 对敏感员工或运营数据的隐私义务和伦理考虑进一步抑制了公开共享。 — 有限的互操作性是由缺乏用于链接审计结果、检查发现和员工反馈的通用数据标准或分类体系造成的。 信任挑战 – 隐私和安全顾虑限制了合作。 – 各部门之间历史上的不信任阻碍了开放的交流。 – 如果没有保证数据将被负责任地、相互地使用，即使是善意的行为者也会各自为政。 – 利益相关方对于哪些指标定义进步或如何一致地衡量患病率缺乏共识，导致测量不确定性。 –每个参与者只能看到供应的一部分链，限制识别风险或验证超出他们立即触及的范围的条件。 激励挑战 治理挑战4 — 现有的倡议缺乏一个统领性的框架来协调责任归属和衡量集体影响力。— 信息流在部门内部是垂直的，但很少在部门之间横向流动。 ——如果没有明确的集体利益，共享数据可能看起来有风险，从而造成不愿披露可能暴露弱点或招致审查的信息的犹豫。 – 企业面临商业机密和声誉问题；政府优先考虑 1.3 打破恶性循环 解决强制劳动需要与系统性挑战相匹配的系统性回应，将其将激励措施、技术和管理整合为一个连贯的全球框架。 上述的结构性障碍并非孤立运作。它们相互强化，形成一种自我 perpetuating 的循环，其中有限的可见性制约问责，薄弱的问责削弱激励，缺乏信任阻碍合作。这种动态解释了即使在意识和监管增加的情况下，进展为何仍然缓慢：信息增多了，但智慧并没有。 在保留对其自身信息控制权的同时，消除强制劳动的努力将继续保持被动和零散。对数据收集和合规的投资为单个参与者创造价值，但仍未能积累起系统层面的集体预防能力。 因此： 在实际中，这种恶性循环以三种相互关联的方式表现出来： — 工人仍然脆弱，因为警报信号被忽略了。 审计数据碎片化可见性：1检验、监管机构和供应链信息通常分散在多个组织和利益相关者中，这使得难以有效地整合和分析它们，以识别风险模式或根本原因。 企业面临日益增长的监管压力和声誉风险，而缺乏更好的协作工具。 — 政府难以在复杂的供应链中有效执行劳动法和标准。 利益相关者经常重复劳动：评估相同的有限工作场所或供应商，而不是相互利用彼此的发现来扩大对目前未见的领域的可见性。在没有互操作框架的情况下，缺乏一致的术语和数据共享机制限制了覆盖范围并浪费了资源，给工人和雇主都造成了疲惫。 ——民间社会组织对其最需要投入努力的地方缺乏足够的可见性。 打破这一循环需要一个将数据作为共享资产的方法——为所有利益相关者提供可信、安全和可操作的——才能实现。只有通过创建能够释放集体优势的体系，全球社会才能从孤立的努力转向持续的积极影响。这种转型既紧迫又可实现。新兴数据技术、共享治理模式和监管势头为共同行动创造了机遇窗口。 无