【国际电信联盟】2025年新兴技术趋势报告：人工智能与大数据发展4.0（英文版）

国际电信联盟（ITU）近日发布了《2025年新兴技术趋势报告：人工智能与大数据发展4.0》。这份报告深入分析了人工智能（AI）和大数据在发展中国家的最新技术进展，并探讨了如何利用这些技术推动实现17项可持续发展目标。报告指出，尽管AI和大数据革命为全球带来了前所未有的机遇，但大多数发展中国家尚未充分准备好利用这些技术促进发展，面临着从基础设施到监管框架等多方面的挑战。报告中提供了丰富的政策建议和实践案例，对于理解AI和大数据如何助力全球发展具有重要参考价值。

人工智能和大数据正在改变发展模式

在这个快速变化的信息通信技术（ICT）环境中，获取有关新兴技术的信息和数据对于每个人从中受益至关重要。《人工智能和大数据发展4.0》报告是“新兴技术趋势”系列报告的第一部分，该系列将每年发布，提供对发展中国家最新技术进步的分析，并旨在促进快速更新和信息交流。这些报告也将作为成员国可以用来建设新兴技术能力和发展信息通信技术生态系统的资源。

大数据作为业务工具的使用正在加速，但大数据分析也有很大的潜力作为实现17个可持续发展目标的动力。国际社会正在努力加大努力，以实现2030年可持续发展议程。现在由众多平台和设备生成的大量数字数据提供了前所未有的机会，以更好地理解复杂互动，并实时反馈政策响应的效果如何。如果有效和负责任地应用新的数据源、人工智能技术和新的分析方法，可以实现更灵活、高效和基于证据的决策。

尽管人工智能和数据革命有很大的前景，但它们尚未为大多数发展中国家带来切实的收益。这些国家往往没有所有先决条件——从可靠的信息通信技术基础设施和电力供应，到人力资本和支持性监管框架——以便收集足够的数据来利用人工智能算法促进发展。此外，现有的数据也常常未被使用，因为它们发布得太晚或根本不发布，或者不是以数字格式提供，或者缺乏决策和本地创新所需的细节水平。

这份新的国际电信联盟报告旨在帮助发展中国家克服这些障碍，并拥抱人工智能和大数据部署所提供的巨大发展机会。作为政策制定者和其他利益相关者制定国家人工智能和数据战略的指南，报告突出了机会，并概述了实施的良好政策和监管实践，同时也突出了关键挑战，并提供了管理和克服这些障碍的实用建议。

报告描述了一个国家人工智能和数据系统发展的主要构建块，包括治理、监管、伦理考虑、数字和数据技能、整体数字环境、技术创新格局和国际合作机会。它详细说明了有效的人工智能和数据系统行动计划的主要组成部分，包括管理利益相关者参与的原则、设定明确的里程碑和预算以及支持实施和协调机制的行政结构。

我们希望这份新报告将帮助发展中国家利用大数据和人工智能的巨大潜力，打破长期的发展障碍，并刺激实施成功的新数据驱动战略和产品，切实改善发展成果。

人工智能和大数据在健康、农业和教育等领域的应用

报告的第一章概述了数据生态系统以及发展中国家在大数据和人工智能采纳方面面临的主要挑战：数据创建、可用性、互操作性和质量；人力资本和数据技能；基础设施；以及人工智能的可信度。第二章深入探讨了人工智能和大数据在健康、农业和教育中的应用。第三章突出了大数据和人工智能发展中最突出的一些公共政策和监管问题，如数据保护、隐私和网络安全；开放数据政策；以及发展中国家的数据技能政策。

第四章指导政策制定者和其他利益相关者制定国家人工智能和数据战略。它描述了进行SWOT分析的过程，以识别国家层面人工智能和数据部署的主要优势、弱点、机会和威胁。它还突出了应该指导制定总体愿景的关键问题，并提供了国家人工智能和数据战略的关键目标示例。此外，它确定了国家人工智能和数据系统发展的主要构建块，即：治理；监管；伦理；数字和数据技能；数字环境和数据基础设施；创新系统；人工智能和数据密集型部门；以及国际合作。最后，它列出了任何行动计划中应该包含的主要元素：利益相关者、里程碑、预算、策略实施的行政结构和协调机制。

第五章为政策制定者和监管机构提供了指导，帮助他们识别和评估国家层面的人工智能和大数据政策和监管问题。它包括一个由七个部分组成的清单，涉及监管人工智能和大数据的关键问题：（i）在线消费者保护法规；（ii）数据保护、隐私和网络安全法规；（iii）创新和敏捷监管；（iv）知识产权（IP）法规；（v）中介责任法规；（vi）开放数据法规；以及（vii）反垄断法规。

使用大数据和人工智能发展涉及将不完美、复杂、非结构化的数据转化为可操作的信息，这些信息可以用来识别需求、提供服务以及预测和预防危机，以造福低收入人群。如果负责任地应用新的数据源、人工智能技术和新的分析方法，可以实现更灵活、高效和基于证据的决策。这将有助于更好地塑造和衡量成功实现联合国2030年可持续发展议程的进展。然而，迄今为止，人工智能和数据革命尚未为大多数发展中国家带来收益。这些国家往往没有所需的先决条件（可靠的信息通信技术基础设施、可靠的电力供应、人力资本和监管框架）来收集足够的数据以利用人工智能算法促进发展。现有的数据也常常未被使用，因为它们发布得太晚或根本不发布，或者不是以数字格式提供，或者不是决策或本地创新所需的详细程度。

报告的关键建议包括：使数据有用，通过使数据可访问、及时、高质量和与当地环境相关；促进发展可用于发展项目和创新的本地数据，例如在农业、健康、教育等领域。这将允许更多的地方层面的创新，并减少算法和数据偏见；激励和/或加速投资建设适当和负担得起的数据基础设施。需要对软件、硬件和宽带连接进行投资，以实现广泛的数据访问和使用。这对于触及未服务的人群至关重要。激励创建FAIR数据和FAIR数据基础设施至关重要。下一波数字解决方案转型将依赖于创建不牺牲数据完整性的FAIR数据湖和仓库。此外，拥有适当的基础设施（电力供应、信息通信技术基础设施、交通基础设施）与大数据和人工智能的发展密不可分。电力供应有限且成本高昂、国家和国际连通性不足、在大片土地上，特别是在农村和偏远地区，铺设地面通信基础设施的困难、大量数据是私有的而不是开放的以及数据获取不平等，都是成功部署大数据发展的主要障碍。各国政府需要制定政策和法规，确保数据基础设施安全、可持续和有弹性，足以支持持续的数字化和经济增长。

建立适当的数据技能能力。需要人工智能和数据技能来有效部署人工智能和大数据。因此，必须在研究所和培训中心与技术中心、企业研究部门和企业家之间建立联系，以确保新的人工智能发展能够进入市场并在当地部署。数据技能短缺可能是阻碍许多发展中国家基于数据的创新和生产力的最严重的系统性因素。这种短缺是全球各国政府应该迅速缓解的问题。

创建一个有利于有效部署人工智能和大数据解决方案的环境（治理机构、政策和法律）。适当的政策和监管措施包括建立数据保护框架和部门监管框架，以及促进和采纳国际标准和国际合作。政策制定者还应确保有适当的隐私和安全水平以及数据处理，例如通过规范未经同意使用数据的行为，并通过数据、数据选择偏见和由此产生的人工智能模型的歧视以及数据聚合的不对称性来降低识别个人的风险。这也包括解决复杂人工智能系统的安全和安全挑战，这对于培养对人工智能和大数据发展的信任至关重要。

创建一个创新和敏捷的监管框架。公共和私营利益相关者应共同努力开发共同资源、数据库、平台和工具，这些资源、数据库、平台和工具是开放的，使用隐私作为保障，并促进发展中国家的增长。他们应该部署提供灵活性的创新监管工具，如监管沙盒和公共政策实验室。各国政府还应该在各部和政府层级之间建立“跨职能团队”。

激励数据协调。这对于将大数据转化为发展数据至关重要。数据可以是结构化的和非结构化的，并且可以从异构源收集。有了协调的数据，运行大数据分析所需的时间和精力大大减少。此外，标准化将促进互操作性。国际电信联盟正在与合作伙伴合作，标准化与大数据相关的活动。

建立数据治理标准。通常，缺乏适当的数据治理标准，这些标准定义了如何捕获、存储和策划数据以实现问责制。应激励标准化应用程序编程接口和共同数据语言。

通过确保数据不过度代表那些连接的人，促进包容性并减少数字不平等。大数据和人工智能分析可能会加剧社会排斥，忽视难以接触或未在公开可用数据中代表的群体。

创建开放数据政策，并确保它们解决数据访问、共享和保护问题，以及开放数据的使用和管理。通常，数据由私营部门行为者持有，无法被当地创新者、研究人员或中小企业使用、增加价值或创造本地创新。在这方面，提供对公共部门数据的访问至关重要，包括开放政府数据、地理数据（例如地图）和交通数据；并促进私营部门数据共享。特别关注的领域是“私营部门持有但涉及公共利益的数据”、网络产业中的数据，如交通和能源、服务互操作性数据和服务个人数据可移植性。应通过建立提供支持和指导数据使用和分析的技术中心来发展统计/数据分析能力。

制定尊重隐私和知识产权的数据共享框架指南。可能的创新数据共享方式包括数据合作社和数据信托。需要为选择加入和选择退出数据政策、数据挖掘、访问、使用、重用、转移和传播制定明确和健全的国家政策和法律框架。这些政策应使公民能够更好地理解和控制自己的数据，并保护免受黑客攻击，同时仍然允许访问和重用及共享非个人信息。同时，在尊重隐私界限的同时，应保护人们使用数据表达自由的权利。

确保人工智能发展是道德和可信的，即公平和无偏见，透明和可解释，负责和可问责，稳健和可靠，遵守隐私，安全和安全，多样化和包容，以人为中心。在这种情况下，政策制定者应创建规则以管理人工智能透明度、责任、问责、理由和人工智能决策的补救。

为发展制定国家人工智能和数据战略。拥有这样的战略和相应的行动计划对于指导人工智能和大数据的发展至关重要。这份报告包含了制定国家人工智能和数据战略的指南。

发展公共部门人工智能和

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