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报告概述

《The Next Great Divergence?》是联合国开发计划署（UNDP）于2025年发布的亚太区域专题报告。报告将人工智能视为一种与电力、互联网类似的通用技术，认为其核心价值在于降低预测成本，并可能深刻改变经济与社会运行方式。研究对象覆盖亚太地区从高收入创新中心到数字基础设施薄弱的小岛屿国家的广泛谱系，聚焦AI与人类发展之间的关系。报告由九篇独立背景论文组成，分为“人民”“经济”“治理”三大板块：第一部分讨论AI对人类安全、气候危机和生物多样性保护的影响；第二部分考察AI在农业、健康、教育、交通、宏观经济与零工经济中的作用；第三部分探讨AI如何重塑公共治理与公共服务。整体采用案例研究、政策比较、定量分析与政策矩阵相结合的方法，既呈现AI带来的效益，也揭示数据沙漠、算法排斥、资源消耗和治理风险。对于希望理解AI在区域发展中机遇与挑战的读者，报告提供了系统性的分析框架与政策参考。

报告的核心结论

报告认为AI可提升人类发展，但需防范算法排斥。

AI在金融、健康、农业等领域能降低预测成本并改善服务，例如糖尿病视网膜病变筛查、替代性信用评分等。然而，数据沙漠和代表性不足会使女性、非正规工人、流离失所者等群体被算法系统忽视，形成“算法排斥”。报告建议各国完善数据治理，确保AI训练数据充分覆盖弱势群体，并建立包容性数字基础设施。

报告指出AI是气候行动的工具，也带来资源消耗负担。

AI可以优化能源系统、改进气候模型、辅助灾害预警，支持亚太国家的气候减缓和适应。但同时，数据中心消耗大量电力、水与矿产，并产生电子垃圾，若不加管理会抵消气候收益。报告主张将可持续原则嵌入AI全生命周期，并促进开放源代码与区域合作。

报告显示AI生产力红利可能加剧亚太国家间和国内不平等。

拥有先进数字基础设施和人才的国家更可能获得AI带来的效率提升，而数字基础薄弱的国家则可能落后。在就业方面，AI对高技能工作的补充效果和对低技能工作的替代风险并存，可能拉大收入差距。报告指出，需要再培训、社会保护和公平治理来确保收益共享。

报告强调AI治理必须以人为本，否则将侵蚀公共信任。

AI可以提升政府的前瞻能力、敏捷性和回应性，但也存在算法不透明、监视扩张、自动化偏见等风险。若缺乏公民参与和问责机制，AI可能强化技术威权主义，扩大数字鸿沟。报告呼吁将效率与公平、透明、参与置于同等地位，并建立区域合作机制。

报告发现在线零工经济中AI替代与互补效应并存，弱者更脆弱。

当AI技能成熟且任务流程简单时，AI会替代人力；当任务复杂且依赖情境知识时，AI更多是互补。零工工作本身缺乏保障，AI又加剧了技能和收入差距，尤其对女性不利。报告建议将零工工人纳入劳动保护和社会安全网，并增强平台透明度。

报告回答的关键问题

人工智能为什么会导致算法排斥？

AI系统依赖数据训练，如果某些群体在数据中缺失或代表性不足，算法就会对他们产生盲区。报告指出，在亚太地区，女性、非正规工人、流离失所者、偏远农村居民等常被排除在数字数据之外，导致他们难以享受AI驱动的公共服务、金融服务和就业机会。例如，缺乏身份记录的群体可能无法被信用评分系统识别。报告建议通过完善国家数字身份系统、扩大数据采集覆盖面、建立包容性AI政策来应对。

人工智能对气候行动是利还是弊？

报告认为AI在气候行动中具有双重角色。积极方面，AI可以优化电网和可再生能源整合、提高气候模型精度、支持灾害预警和精准农业，从而帮助各国实现国家自主贡献目标。消极方面，AI基础设施消耗大量电力、水和矿产，并产生电子垃圾，加剧资源压力。报告强调，若将可持续原则嵌入AI设计、部署和退役全流程，AI可以成为推动绿色转型的正向力量。

AI会如何影响亚太地区的就业？

报告分析显示，AI对就业的影响因国家发展水平和岗位技能结构而异。在发达经济体，AI更可能补充高技能工作，提升生产力；在发展中经济体，从事重复性、低技能岗位的工人面临被替代风险，女性受冲击可能更大。数据显示，亚太高级经济体中约一半工作岗位暴露于AI，而新兴市场约四分之一。报告建议通过再培训、社会保护和教育改革来管理转型。

AI如何改变政府提供公共服务的方式？

报告指出，AI在公共服务中可以自动化行政流程、个性化服务、实时监测风险和预测需求，提高效率和响应性。例如新加坡整合15项服务的“人生时刻”平台，将新生儿手续办理时间从两小时缩短到15分钟；中国深圳利用AI进行环境监测和应急预警。但报告也警告，算法黑箱、数据偏差和数字鸿沟可能导致新的不平等，需要建立透明、问责和公民参与的治理框架。

什么是零工经济，AI对零工工人有什么影响？

报告将在线零工定义为通过平台远程完成的各类任务，包括写作、编程、设计等。AI在零工经济中既替代也补充劳动：对流程简单、AI成熟的任务，替代性强；对需要情境知识和创造力的复杂任务，AI更多是辅助工具。基于印度和印度尼西亚的调研，报告发现零工工人缺乏劳动保障，AI又加大了技能和收入差距，女性、老年工人更脆弱。报告呼吁将零工纳入劳动法和社会保护。

报告中的代表性数据

全球超60%气候灾害发生在亚太，2250万人流离失所，经济损失1.3万亿美元

亚太地区气候灾害影响

2000—2022年，报告引用的实际统计，表明亚太地区是气候危机影响最严重的区域之一，为讨论AI在气候适应和减灾中的作用提供背景。

105—180 TWh

亚太地区数据中心能源消耗

2024年，据国际能源署（IEA）估算，2024年亚太数据中心能源消耗达105—180太瓦时，其中中国占70—130太瓦时，凸显AI基础设施快速增长带来的电力压力。

4.35亿人，占全球就业市场12%

全球在线零工劳动力规模

2023年，报告引用全球数据，显示零工经济已成为劳动力市场的重要组成部分，为分析GenAI对在线零工的影响提供了基数。

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

  • 九篇独立背景论文的完整研究与参考文献：报告汇集来自麻省理工学院、清华大学、伦敦政治经济学院等机构的九篇背景论文，每章以独立作者学术研究为基础，涵盖人类能力、经济、治理三大板块，文末均附有详细尾注与参考文献，可追溯数据来源与论证依据。
  • 亚太各国数字身份系统与AI治理政策对比：报告用表格详细比较了文莱、柬埔寨、印度尼西亚、老挝、马来西亚、新加坡、泰国、越南、中国、日本、汤加等国的国家ID系统，并列出了孟加拉国、中国、斐济、印度、日本、韩国、泰国等国AI政策与监管框架的异同，便于政策制定者横向参考。
  • 气候脆弱性排名与AI环境足迹数据：包含诺特丹大学ND-GAIN指数对48个亚太国家气候脆弱性的排名，以及AI数据中心能耗、水耗、矿产消耗、电子垃圾等数据，来自IEA、IMF、联合国等机构，为衡量AI与气候行动的关系提供依据。
  • 农业、健康、教育、交通多领域AI应用案例集：报告收录了不丹AI作物病害检测、越南火龙果智能诊断、孟加拉国花生IPM应用、泰国HandySense、中国智慧猪场、不丹结核病移动筛查车、文莱SELENA+、印度AI洪水预警、达卡AI信号灯等大量真实案例，展示AI落地的多样性。
  • 宏观经济与生产率分析：报告提供了全球及亚太地区主要国家2000—2024年全要素生产率增长数据、Gini系数、收入分配差距图表，并分析了从芯片、基础模型到应用的AI价值链六个环节，讨论AI对增长和分配的可能影响。
  • 在线零工经济实证研究：基于国际劳工组织与牛津大学开发的在线劳工指数（OLI）数据，以及Aapti研究所对印度和印度尼西亚零工工人和专家的访谈，报告分析了GenAI对不同职业任务的替代和互补作用，并给出分类框架（AI技能成熟度与任务复杂度交叉）。
  • 治理风险与政策工具箱：报告讨论了AI在政府中的“预测、模拟、敏捷、参与、透明”等作用，以及算法黑箱、监视蔓延、自动化偏见、数据偏差等风险，并提出建立AI素养、透明采购、算法注册、AI沙盒、区域AI观测站、人民委员会等具体工具。
  • 面向政府、平台与工人的行动建议：报告针对三个群体提出了差异化的政策建议，例如将在线零工纳入劳动法和社会保护、平台提供透明费用结构与合同标准、工人建立集体协商组织等，并附有联合国亚洲及太平洋经济社会委员会、世界银行等机构的参考实践。

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