縮窄人工智能生產力鴻溝：全球增長的挑戰與機遇
人工智能預計將成為未來十年全球生產力的變革性力量。然而，最新研究表明，該技術帶來的收益在各國之間的分佈可能並不均衡，這有可能進一步擴大發達經濟體與發展中經濟體之間的經濟差距。
生產力增長的差異性
人工智能對實質收入增長的影響預計將根據各國的準備程度而有顯著差異。預測顯示，由人工智能驅動的生產力增長每年可為人均實質收入增長貢獻 0.1 至 0.95 個百分點。雖然擁有完善數碼生態系統的發達經濟體在獲取這些收益方面處於更有利的位置，但低收入國家 (LICs) 和中低收入國家 (LMICs) 則面臨重大的結構性障礙。
發展中經濟體的採用障礙
潛在生產力鴻溝的主要驅動因素在於發展中國家的產業結構。與人工智能相關的收益高度集中在知識密集型服務業，而這些部門在低收入和中低收入國家通常發展不足。此外，幾項關鍵障礙阻礙了技術的廣泛採用：
- 基礎設施不足： 許多地區仍面臨數碼基礎設施不完善以及缺乏先進人工智能應用所需的高速網絡連接等問題。
- 技能與教育差距： 很大一部分勞動力缺乏將人工智能整合至現有工作流程中所需的專業教育和數碼素養。
- 財務限制： 實施人工智能解決方案的高昂成本以及專業融資渠道的匱乏，構成了極高的准入門檻。
- 監管與治理挑戰： 數據私隱和倫理部署方面的法律及監管框架尚不發達，這可能會阻礙信任的建立和技術的採用。
實現經濟趨同的機遇
儘管面臨這些挑戰，發展中國家仍具備某些可能促進經濟趨同的優勢。更年輕且適應力更強的勞動力可能有助於加速新數碼工具的採用。此外，國際知識溢出效應以及從全球市場獲取更廉價的人工智能密集型進口產品也帶來了次要收益。然而，國內採用仍然至關重要；研究表明，僅依靠進口不足以在受人工智能影響較大的行業中保持長期競爭力。
戰略性政策建議
為確保更具包容性的數碼轉型，報告確定了幾項優先政策：
- 強化基礎數碼基礎設施： 擴大互聯網接入和雲端運算能力。
- 發展人力資本： 重點建立優先培養數碼技能和終身學習的教育體系。
- 建立穩健的治理體系： 制定明確的倫理框架和數據治理標準，以確保負責任地使用人工智能。
- 促進國際合作： 鼓勵知識轉移和合作研究，以支持技術在落後地區的擴散。