全球对话：落实《全球数字契约》的载体

Lea Gimpel，全球数字公共产品联盟（DPGA）秘书处政策主任兼人工智能（AI）负责人
尽管当今世界充满不确定性、既有规范不断瓦解，安全且可信的人工智能仍然作为一项集体治理挑战浮现出来，需要采取包容性的应对路径。全球多元主体必须携起手来，在创新与生态极限之间取得平衡，推动权力公平，并维护公共利益。在此背景下，数字公共品等开放技术在促成全球合作、自主性、透明度并最终赢得信任方面发挥着关键作用。DPGA 秘书处乐于分享：我们已就联合国「首次人工智能治理全球对话征稿通知」提交了我们的回应，该对话平台由联合国大会设立，旨在促进国际合作、分享最佳实践，并应对人工智能治理挑战，例如日益加剧的碎片化，以及究竟由谁掌控 AI 基础设施这一地缘政治问题。
《全球数字契约》（Global Digital Compact）已正式确认数字公共品是公平数字未来的基石。在目标 1 之下，该契约明确承诺：（此处内容于原文即被截断）
DPGA 秘书处将联合国全球对话不仅视为一个讨论论坛，更视为落实《全球数字契约》（GDC）承诺的关键载体。通过将正在推进的各项倡议——例如用于逐项审核每一个数字公共品的《数字公共品标准》（DPG Standard），以及我们在面向负责任 AI 开发的开源软件与开放数据方面的工作（DPG4AI）——同安全、保障以及弥合 AI 鸿沟等紧迫的 AI 治理议题连接起来，我们期望这一对话能够借助一份清晰的实施路线图，把这些高层级目标转化为实际行动。
一个关键前提是：我们必须超越这样一种假设，即认为有意义的进展取决于匹敌大型科技公司那种庞大且高耗能的计算规模。另一种叙事是节俭型人工智能（frugal AI）：更小、更专门化、高度高效的模型，使用本地数据训练，并针对低端硬件和有限的算力基础设施加以优化。这一路径也更容易与《数字公共品标准》对数据集和模型所提出的高开放性要求相兼容。
然而，让人工智能开发走向大众化并不只是获取现有模型的问题，而是重新夺回构建契合本地经济、社会与生态现实的技术的自主权。覆盖人工智能开发生命周期各环节的数字公共品，连同开源 AI 模型，是实现这一目标不可或缺的工具，尤其是在政府规模部署时，它们的成本效益高于闭源应用程序接口（API）。
通过把效率置于单纯的规模之上，各国可以减少对外部超大规模云服务商的依赖，降低自身的碳足迹，并朝着在主权掌控之下开展 AI 开发与部署的愿景迈进。不过，这一路径还需要以严格的可信与安全治理工具作为补充。
我们近期在印度「AI 影响峰会」（AI Impact Summit）上的反思有一个核心主题：开放性并非万能灵药。尽管 DPGA 倡导那些有助于实现可持续发展目标（SDGs）的开源软件与模型，但它们必须始终配以避免造成伤害、并遵守隐私保护及其他适用法律的措施，正如《数字公共品标准》所内嵌的要求。最后，并非每一个问题都需要用 AI 来解决——恰恰相反，把 AI 当作「默认选项」往往制造出比它所解决的更多的问题，因为它会固化既有的结构性不平等。
DPGA 秘书处的提交文件强调了数字公共品在促进公平 AI 发展中的作用，但同时也提醒：开放性必须与健全的治理相配套，以应对更深层的系统性问题：（此处内容于原文即被截断）
我们向全球 AI 对话提交的回应，植根于这样一个信念：AI 治理必须迫切处理这些议题，并应建立在既有工作和倡议——例如《数字公共品标准》——之上，以确保技术是安全的、包容的，并为公共利益而设计。我们重申在 AI 影响峰会上表明的立场：把开放性与由公共部门主导的、对科研、安全以及可信数据基础设施的深度投资结合起来，我们就能迈向一个让每个人都能按自己的条件构建并拥有 AI 的全球 AI 生态体系。