当我写到生成式人工智能的快速发展带来的认知迁移时，我是从一个在技术行业工作了四十年的人的角度来写的。我自己的旅程从 Fortran 和 COBOL 编写业务应用程序到系统分析和设计、IT 项目管理、企业系统咨询、计算硬件销售和技术行业通信。所有这些都集中在美国，尽管我曾与欧洲和亚洲的同事和客户合作过。
我的写作带有美国科技行业的有利位置，尽管我试图看到更广阔的视角。也许这是合适的，因为人工智能的大部分前沿发展仍然集中在硅谷、西雅图、波士顿和其他一些西方中心。但这种移民在美国境外又如何看待呢？对于全球南方的数百万人来说，认知迁移与其说是白领声望的丧失，不如说是跨越新机会的机会。
这种鸿沟在数据中可见。2025 年爱德曼信任晴雨表发现，只有不到三分之一的美国人对使用人工智能的企业感到满意，而在印度、印度尼西亚和尼日利亚，近三分之二的人表示满意。在西方，人工智能可能被认为会威胁到失业和流离失所，这种观点可能是有道理的。国际货币基金组织（IMF）的一项研究发现，由于以认知任务为导向的工作盛行，发达经济体60%的工作岗位受到人工智能的影响。《华尔街日报》援引福特首席执行官吉姆·法利的话说：“人工智能将把很多白领抛在后面。
然而，在全球南方，人工智能通常被视为改善教育、加强医疗保健、实现农业现代化和推动发展的机会。一项分析认为，对于全球南方来说，“人工智能为历史上被排除在以前工业革命的好处之外的国家带来了切实的希望。也许这解释了 Academia.edu 报道的调查结果，即全球北方报纸发表更多负面人工智能头条新闻，而全球南方媒体则强调机会。
然而，故事并没有那么简单。即使强调晋升潜力，也常常担心失业、道德、算法偏见、准入和技术能力。与早期的全球化浪潮一样，收益和风险将分配不均。
人工智能作为机遇
全球南方围绕人工智能有很强的积极叙述，有许多充满希望的故事和有希望的结果。在尼日利亚，一项由世界银行资助的课后辅导计划利用人工智能为个别学生量身定制课程，在短短六周内取得了近两年的学习成果，取得了惊人的成果。对于合格教师很少的社区来说，这种进步并不是渐进式的改进。他们可以改变未来。
医疗保健应用程序提供了类似的故事。在印度，波士顿咨询集团报告称，人工智能诊断工具正在医生很少的农村诊所部署，为乳腺癌或肺结核等疾病提供筛查，否则这些疾病可能不会被发现。这些工具扩大了有限卫生资源的覆盖范围，并有助于在为时已晚之前发现情况。
人工智能在农业中的应用也显示出希望。在肯尼亚，与宾夕法尼亚州立大学合作开发的 PlantVillage Nuru 应用程序使用人工智能通过农民的智能手机检测作物病害，使他们能够及早发现和治疗对收成的威胁。对于依赖自给农业的家庭来说，这些工具可能意味着安全与稀缺之间的区别。
然而，其中许多突破依赖于北方的机构，创造了利益，但也暴露了脆弱的依赖性。当外部资金或合作伙伴关系结束时，当地的努力可能会停滞不前。从这个意义上说，跨越式冒险可能会建立在借来的基础上。
综上所述，这些例子说明了为什么全球南方的许多人将人工智能视为改变轨迹而不是重复旧模式的机会。然而，乐观情绪只说明了故事的一部分。除了这些收益之外，还有深刻的结构性挑战，使旅程变得复杂，提醒我们，与所有其他迁移一样，这种迁移也带来了包括隐性成本在内的好处。
进步的障碍
研究还表明，全球南方的人工智能采用受到基础设施、数据、技能和治理方面持续存在的差距的阻碍。可靠的电力和宽带的供应仍然参差不齐，本地数据集往往稀缺或有偏见，许多国家面临着缺乏训练有素的专业人员来开发和监督人工智能系统。
如果没有强有力的监管框架，社会也更容易面临隐私风险、剥削性劳动行为和算法偏见。这些现实意味着，虽然人工智能有望成为一种发展途径，但如果人工智能的利益集中在城市中心和精英阶层，而将农村社区抛在后面，它也会加深不平等。
那么，为什么信任调查显示全球南方对人工智能的满意度高于西方国家呢？一种解释在于期望。在美国和欧洲，人工智能通常被视为对稳定工作和成熟职业的威胁。相比之下，在尼日利亚、印度或印度尼西亚，它更有可能被描述为缩小持续差距的工具。
媒体叙事往往会加剧期望的分歧。在西方，头条新闻强调自动化焦虑，而在全球南方，人工智能更常被描述为一种发展途径。除此之外，全球南方的许多人报告说，总体上对机构的信任度更高，这种差异开始变得有意义。
同样的技术与不同的基线、不同的需求、不同的文化和不同的故事相交，这决定了人工智能是受到怀疑还是希望的欢迎。然而，除了这些感知差异之外，还有使乐观叙事复杂化的物质现实，特别是在全球人工智能发展如何分配其利益和负担方面。
隐性成本
每一次迁移都会带来成本，而全球南方的人工智能故事也不例外。虽然全球南方的整体人工智能叙事倾向于积极，但许多著名的突破都依赖于大量劳动力完成重要但隐藏的任务。数据注释和内容审查对于全球人工智能经济来说是不可或缺的，但这项工作是重复的，情感上的负担很大，而且相对于它所创造的价值来说，报酬很低。
其他行业面临来自不同方向的压力。在印度和菲律宾，业务流程外包和呼叫中心雇用了数百万员工，为全球客户提供支持。这些角色取决于语言、日常认知任务和客户服务，而这些正是人工智能聊天机器人和自动化平台发展最快的领域。
这种转变不是立竿见影的，但这些行业的工人已经在质疑，现在正在进行的移民是会推动他们前进还是让他们抛在后面。认知迁移是一种单一的全球现象，还是我们目睹了多个看起来只是相互关联的迁移？
多路线，共享目的地
这是到处都在展开的认知迁移，还是有单独的旅程？从表面上看，这个故事看起来是分裂的。在美国和欧洲，专业人士担心从稳定的职业中流离失所，并担心他们的生活方式面临风险。在印度、尼日利亚和印度尼西亚，人工智能通常被视为加速发展和填补长期空白的机会。这些似乎是不同的迁徙。
然而，现实更加纠结。全球南方的人工智能故事不仅仅是追赶的故事，就像西方的故事不仅仅是衰落的故事一样。迁移从来都不仅仅是进步或损失。两者兼而有之，有得到的东西，也有放弃的东西。对于尼日利亚的教师来说，收获可能是学生以前所未有的速度进步。对于印度的呼叫中心工作人员来说，损失可能是曾经被认为有保障的工作。对于肯尼亚的农民来说，收获可能是更健康的作物和更稳定的收成。对于欧洲或美国的专业人士来说，损失可能是职业因自动化而重塑或减少。
这种体验的可变性并不是因为人工智能技术在一个领域或另一个领域有所不同，而是因为生活体验是多样化的。同样的系统在一个地方似乎具有权力，但在另一个地方似乎具有威胁性。
一条参差不齐的通道
未来的情况仍然不确定。但如果说移民能教给我们什么的话，那就是适应不仅需要韧性，还需要想象力。任务不是否认失去的东西或只庆祝得到的东西，而是承认两者并为接下来发生的事情明智地设计。
这种迁移不是沿着单一的路径展开的。它是支离破碎的，暴露的。出发点不同，路线参差不齐，负担不均分担。在全球南方，人工智能通常被视为进步的杠杆，而不是对地位的威胁。但在承诺的背后，隐藏着我们无处不在面临的同样风险，包括没有投资的提取、没有包容的自动化、没有保障措施的创新和没有信任的部署。这些不是副作用。它们是信号。如果我们忽视它们，认知的未来将是少数人为少数人写的又一个故事。
正如印度尼西亚政策顾问图胡·努格拉哈（Tuhu Nugraha）在《现代外交》中指出的那样：“随着全球对人工智能不受控制的发展可能破坏经济稳定或社会凝聚力的担忧日益增加，来自全球南方的强调包容、信任和反思的模式可以帮助在这些风险爆发成全球强烈反对之前减轻它们。他的警告强化了这样一个观点，即包容性和信任必须是人工智能进步设计的一部分，而不是假设的。
如果我们注意，全球南方可能不仅会提供谨慎，而且会提供清晰的提示。选择不仅在于是否明智地设计，还在于当我们这样做时，我们将谁的经验视为必不可少的。因为归根结底，认知迁移不是区域性的。这是一条世界性的通道，我们如何共同驾驭它不仅将塑造人工智能的未来，还将塑造人类的未来。
By Gary Grossman, EVP of technology practice at Edelman.