医学工程机械手仿生迈克尔·费根

发展中国家在人工智能竞赛中落后了——这对乐游app下载所有人来说都是一个问题

如今,人工智能(AI)已不仅仅是一个流行词. 它力量 facial recognition in smartphones and computers, translation between foreign languages, systems which filter spam emails 和识别 toxic content on social media, and can even detect cancerous tumours. These examples, 以及无数其他现有和新兴的人工智能应用, help make people’s daily lives easier, especially in the developed world.

As of October 2021, 44个国家 有报道称他们有自己的国家人工智能战略计划, 显示出他们在全球人工智能竞赛中锐意进取的意愿. 这些国家包括中国和印度等新兴经济体 leading the way 在发展中国家建立国家人工智能计划.

Oxford Insights, 一家咨询公司,为组织和政府提供有关数字转型的建议, 有排名 全球160个国家在公共服务中使用人工智能时的准备情况. 美国在其2021年政府人工智能准备指数中排名第一,其次是新加坡和英国.

值得注意的是, lowest-scoring regions 这个指数包括许多发展中国家, such as sub-Saharan Africa, the Carribean and Latin America, 以及一些中亚和南亚国家.

发达国家在人工智能革命中取得快速进展方面具有不可避免的优势. 与 greater economic capacity, 这些较富裕的国家自然处于最有利的位置,可以在创建现代人工智能模型所需的研发方面进行大量投资.

相比之下,发展中国家往往有 more urgent priorities, such as education, 环境卫生, healthcare and feeding the population, 它覆盖了数字转型的重大投资. In this climate, AI could widen the digital divide 这已经存在于发达国家和发展中国家之间.

The hidden costs of modern AI

人工智能是 traditionally defined 作为“制造智能机器的科学与工程”. 为了解决问题和执行任务,人工智能通常会建模 look at past information 并学习基于数据中独特模式进行预测的规则.

人工智能是一个宽泛的术语,包括两个主要领域- machine learning and deep learning. 而机器学习倾向于从较小的对象学习, well-organised datasets, 深度学习算法更适合复杂的情况, real-world problems – for example, predicting respiratory diseases using chest X-ray images.

Many modern AI-driven applications, from the Google translate feature to robot-assisted surgical procedures, leverage deep neural networks. 这是一种特殊类型的深度学习模型,松散地基于人类大脑的结构.

最重要的是, neural networks are data hungry, 通常需要数以百万计的例子来学习如何完成一项新任务. 这意味着它们需要复杂的数据存储基础设施和现代计算硬件, 与简单的机器学习模型相比. 这样的大规模计算基础设施一般是 负担不起的 for developing nations.

Beyond the hefty 价格标签, 另一个严重影响发展中国家的问题是,这种人工智能对环境造成的损害越来越大. 例如,现代神经网络的成本高达 US$150,000 to train, and will 创建 约650公斤 训练期间的碳排放量(相当于跨美国飞行). 训练一个更高级的模型可以得到大致 five times the total 一辆普通汽车在其整个生命周期中产生的碳排放量.

发达国家历来是 leading contributors to rising carbon emissions, 但不幸的是,这类排放的负担主要落在发展中国家身上. 全球南部地区普遍遭受了不成比例的损失 environmental crises, such as extreme weather, 干旱, floods and pollution, 部分原因是其有限的投资能力 climate action.

发展中国家从人工智能的进步和它能带来的所有好处中受益最少——包括建立抵御能力 natural disasters.

Using AI for good

而发达国家正在取得快速的技术进步, 发展中国家在人工智能革命中似乎没有得到充分代表. And beyond inequitable growth, 发展中国家可能首当其冲地承受现代人工智能模型所带来的环境后果, mostly deployed in the developed world, 创建.

But it’s not all bad news. According to a 2020年的Research,人工智能可以帮助实现内部79%的目标 sustainable development goals. 例如, 人工智能可以用来测量和预测供水污染的存在, 从而改善水质监测流程. This in turn could increase access to 干净的水 in developing countries.

人工智能在全球南方的好处可能是巨大的——改善卫生条件, to helping with education, to providing better medical care. 这些增量变化可以产生显著的流动效应. 例如, 改善发展中国家的卫生和保健服务有助于避免疾病的爆发.

但如果乐游app下载想要实现“好人工智能”的真正价值,, 公平地参与技术的开发和使用是至关重要的. 这意味着,在人工智能革命中,发达国家需要向发展中国家提供更多的资金和技术支持. 这种支持需要的不仅仅是短期的, 但它将为所有人带来重大而持久的好处.

This Article was originally published on The Conversation.

作者: Joyjit Chatterjee / 尼娜Dethlefs

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