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报告概述

本报告由世界经济论坛发布，介绍全球数据伙伴关系（Global Data Partnership Against Forced Labour）如何通过联邦数据架构和代理型人工智能，安全地连接政府、企业、民间社会等各方分散的数据，在不集中数据的前提下生成集体智慧。报告分析了强迫劳动问题持续存在的系统性原因——数据碎片化、激励错位和信任缺失，并提出一种新的协作模式，以泰国的概念验证为例，说明该模式的技术和制度可行性。报告旨在为利益相关方提供一种可信的、竞争前的基础设施，将孤立的努力转化为协调一致的行动，推动预防、执法和补救。

报告的核心结论

数据碎片化是强迫劳动持续存在的根本系统性障碍。

全球近2800万人遭受强迫劳动，但来自政府、企业和民间社会的关键数据相互孤立，无法整合。这种碎片化导致信息不完整、努力重复、问责不清，使预防和执法难以有效开展。报告指出，缺乏可信的数据协作机制是进展停滞的核心原因。

联邦数据和代理型AI能安全连接分散数据，生成集体智慧。

传统的集中式数据共享存在隐私、主权和信任障碍。联邦架构允许数据保留在各自所有者手中，仅交换聚合后的匿名洞察；代理型AI则作为智能层，跨数据集执行分析，识别单一数据源无法发现的模式。这种设计在保护敏感信息的同时，提升了整个系统的可见性和预测能力。

泰国的概念验证表明联邦协作模式技术上和制度上均可行。

在泰国，伙伴关系整合了移民流动、劳动监察、供应链审计、工人申诉等不同数据集。参与者无需放弃数据控制权即可获得增强的风险视野。该概念验证证实，在适当的治理和隐私保护措施下，跨利益相关方的安全数据协作能够实现，并可为后续规模化提供基础。

报告回答的关键问题

强迫劳动为什么在全球供应链中持续存在？

报告指出，并非原因不明，而是数据系统碎片化、激励错位和信任缺失形成了恶性循环。政府、企业和民间社会各自收集信息，但彼此不连通，导致全局风险不可见，问责薄弱，预防难以落地。即使有大量法规和努力，缺乏共享智能使得集体行动难以突破现有瓶颈。

联邦数据如何帮助终结强迫劳动？

联邦数据通过安全连接现有的分散数据源（如劳动监察记录、企业审计、工人意见等），在不转移或集中数据的情况下生成集体洞察。它允许每个参与者保留数据主权，同时使跨系统风险模式显现。代理型AI进一步分析这些异质数据，主动识别高风险区域，支持政府精确执法、企业针对性尽职调查和民间社会精准倡导，从而将碎片信息转化为预防能力。

泰国的概念验证展示了什么成果？

概念验证在泰国集合了移民数据、劳动监察结果、企业审计报告和匿名化的工人申诉信息等。参与方在不共享原始数据的前提下，通过联邦查询获得了更完整的强迫劳动风险图景。该测试证明了隐私保护型数据协作在真实操作中可行，并验证了联邦架构与代理型AI结合的有效性，为后续扩展到更多行业和地区奠定了基础。

报告中的代表性数据

近28,000,000人

全球强迫劳动人数

2022年ILO估计，根据国际劳工组织（ILO）最新估计，全球约有2800万人处于强迫劳动状态。

增加约2,700,000人

强迫劳动人数变化

2016年至2022年，自2016年以来，强迫劳动人数增加了约270万，表明现有应对措施未能遏制问题恶化。

约17,000,000人

私营供应链中的强迫劳动人数

2022年ILO估计，在近2800万强迫劳动受害者中，约1700万受困于私营部门供应链。

以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。

完整报告包含什么

  • 执行摘要：概述强迫劳动面临的系统性数据碎片化挑战，以及全球数据伙伴关系如何通过联邦数据和代理型AI提供解决方案。
  • 问题深入分析：详细阐述数据、激励、信任和治理四大结构性障碍如何形成恶性循环，阻碍进展。
  • 泰国概念验证详情：介绍概念验证的设计、参与方、数据集类别、隐私保护措施以及早期发现，证明技术可行性和机构协作潜力。
  • 联邦数据技术架构：解释联邦架构、代理型AI、隐私保护技术（如差分隐私、联邦学习）、检索增强生成（RAG）及多语言搜索等核心技术原理。
  • HPE的AI伦理评估：包含惠普企业对概念验证的独立伦理评估，覆盖隐私保护、安全性、以人为本、包容性、负责任和稳健性等原则及建议。
  • 利益相关方价值分析：分政府、企业、民间社会、投资者、国际机构等维度，说明各方如何从共享智能中获益。
  • 治理原则与风险管理：提出透明度、问责制、伦理使用和包容性四项核心治理原则，并分析机构、战略、技术及运营等层面的风险与应对。
  • 2030愿景与规模化路径：描述从最小可行产品（MVP）到全球规模化的阶段性计划，包括行业、区域和机构层面的扩展路径，以及关键成果目标。

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