报告由联合国开发计划署（UNDP）发布，聚焦人工智能对亚太地区国家间不平等的影响，结合多领域案例与数据，从人类发展、经济影响、治理创新三大维度，剖析 AI 在机遇与风险中的平衡路径，核心揭示技术扩散可能加剧的国别发展鸿沟。
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- 区域现状
亚太地区涵盖发达国家、新兴经济体及欠发达国家，数字基础设施、技术能力差异显著。2024 年数据显示，区域内仅 18% 的低收入国家拥有完善数字基础设施，而高收入国家占比达 89%；AI 领域核心人才集中在中、韩、日等国，占区域相关人才总量的 72%。
- 关键矛盾
AI 作为通用技术，其部署依赖数据、算力、人才三大核心资源，而这些资源在国别间分布不均。低收入国家面临 “数据荒漠”（部分太平洋岛国数字数据覆盖率不足 10%）、算力缺口（人均算力仅为高收入国家的 1/23）、人才流失（年均 AI 相关人才外流率达 15%）等多重困境，直接加剧技术鸿沟。
- 积极赋能场景
- 医疗健康：AI 驱动的糖尿病视网膜病变诊断设备在东南亚部署，使偏远地区诊断效率提升 60%，诊断成本降低 45%；印度、印尼等国利用 AI 分析医疗数据，优化公共卫生资源分配。
- 农业与粮食安全：越南 “AI 植物医生” APP 帮助小农户诊断火龙果病虫害，使作物损失率下降 28%；马来西亚通过卫星数据与 AI 结合，实现精准灌溉，水资源利用率提升 35%。
- 灾害应对：印尼利用 AI 分析 442 亿条医保数据，预测灾害后医疗需求；斐济、基里巴斯等岛国借助 AI 监测非法捕鱼，执法效率提升 50%。
- 风险与排斥效应
- 算法排斥：女性、农村居民等群体在数据集中代表性不足，导致 AI 信贷评分系统对女性创业者拒贷率比男性高 23%；部分国家民族语言未被 AI 模型覆盖， linguistic minorities 面临服务获取障碍。
- 数字鸿沟：老挝、尼泊尔等国农村宽带普及率不足 1%，无法接入 AI 医疗、农业咨询等服务；低收入国家仅 3% 的中小企业能负担 AI 工具部署成本。
- 产业与就业影响
- 生产力差异：高收入国家 AI 在制造业的渗透率达 38%，使生产效率提升 22%；而低收入国家制造业 AI 渗透率不足 5%，依赖传统生产模式导致竞争力差距扩大。
- 就业重构：区域内 25%-40% 的常规性工作面临 AI 替代风险，其中低收入国家低技能岗位替代率（37%）显著高于高收入国家（21%）；同时，AI 催生的新兴岗位（如 AI 训练师、数据标注师）集中在技术密集型经济体。
- 贸易与增长分化
AI 优化供应链管理，使中、韩等国出口物流效率提升 30%，而依赖初级产品出口的国家因缺乏 AI 赋能，贸易附加值持续偏低；2023-2024 年，区域内高收入国家 AI 相关产业增速达 18%，低收入国家仅为 2.3%。
- 区域治理现状
亚太各国 AI 政策呈现分化：韩国、新加坡采用风险分层监管模式，中国推进 “AI+” 行动计划，而 12 个低收入国家尚未出台专门 AI 政策；区域内仅 23% 的国家加入跨境数据共享机制，数据孤岛加剧技术割裂。
- 关键政策方向
- 基础设施普惠：扩大低成本宽带覆盖，目标 2030 年区域农村宽带普及率提升至 50%；建立区域共享算力中心，降低中小国家使用门槛。
- 数据与算法公平：推动包容性数据采集，确保边缘群体数据代表性；要求 AI 系统公开算法逻辑，对高风险领域（信贷、医疗）开展偏见审计。
- 能力建设：通过 “南南合作” 分享 AI 技术，如中国、新加坡向东南亚国家提供 AI 农业、医疗技术培训，2024 年已覆盖 8 国 1.2 万名从业者；强化数字 literacy，目标 2027 年区域成人数字技能普及率提升至 65%。
- 核心结论
AI 本身并非不平等的根源，但技术扩散的 “马太效应” 可能加剧亚太国家间发展差距。高收入国家凭借资源优势抢占 AI 价值链上游，低收入国家若缺乏政策干预，将陷入 “技术依赖陷阱”，国别收入差距可能进一步扩大。
- 发展趋势
- 技术普惠化：开源 AI 模型应用增加，降低欠发达国家使用成本，预计 2026 年区域开源 AI 工具普及率提升至 40%。
- 区域协同加强：ASEAN、太平洋岛国论坛等机制将深化 AI 合作，聚焦跨境灾害应对、气候变化监测等共性议题。
- 治理规范化：更多国家将出台 AI 伦理框架，预计 2028 年区域内 80% 的国家将建立 AI 监管体系，平衡创新与公平。
