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# 气候行动、新殖民性与 AI4D
- URL: https://neuritis.org/paper-digest/climate-action-neocolonialism-ai4d/
- Published: 2025-05-16T15:00:17.000Z
- Updated: 2026-06-24T11:45:46.000Z
- Description: AI4D 的善意会带来新殖民吗？
- Author: 久堤
- Tags: 免费试读, #paper-digest

💡

本期前沿速递分享了两篇论文，都和全球南方相关。  
  
第一篇探讨了在全球「人工智能促进气候行动」的浪潮下，全球北方的主导性网络与叙事如何悄然编织着新的殖民关系网？当技术解决方案主义与资本逻辑相遇，全球南方的自主性与气候正义又将何去何从？  
  
第二篇则深入剖析了备受关注的「人工智能促进发展」（AI4D）概念。它究竟是发展的福音，还是可能延续历史剥削的陷阱？在发展主义、经济增长与殖民榨取的多种解读框架下，我们如何才能走向真正具有包容性和公正性的「去殖民人工智能」之路？  
  
祝今日读写愉悦，洞见深省。

# 前沿速递

## [网络、叙事与气候行动中人工智能的新殖民性](https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/20539517251334095?ref=neuritis.org)

### 核心概念

新殖民性（Neocoloniality）指的是一种间接的控制形式，即强国（通常是前殖民国家，在本文中主要指全球北方国家）通过经济、政治、文化或技术手段，对较弱国家（通常是前被殖民国家，在本文中主要指全球南方国家）施加影响和控制，从而限制其主权、发展和自主性，即使这些较弱国家在名义上已经独立。与传统殖民主义直接的军事和政治统治不同，新殖民性更为隐蔽，常常披着「援助」、「合作」或「技术赋能」等外衣。

### 研究问题

本文的研究背景聚焦于人工智能（AI）在全球气候行动中的应用日益受到关注，但同时也伴随着对其环境成本、发展不均衡以及潜在社会不公问题的担忧 。一方面，人工智能技术因其在数据处理、复杂系统建模等方面的能力，被认为有潜力高效地进行气候预测、支持减排行动和提升气候适应能力 。许多科技公司、研究机构和国际组织积极推动人工智能在气候领域的创新和应用，并构建了相关的合作网络和话语体系，宣称要「利用人工智能」来应对气候危机 。

然而，另一方面，人工智能技术的发展本身高度依赖数据中心，消耗大量能源，并产生巨大的碳足迹，加剧了环境问题。更深层次的问题在于，当前「人工智能促进气候行动」的实践和讨论，在很大程度上由全球北方国家及其科技企业主导。这引发了关于地缘政治权力失衡的担忧：全球南方国家，即那些在历史上对气候变化责任最小但受其负面影响最严重的国家，在获取关键数字基础设施以发展本土人工智能技术方面面临巨大障碍，并且对这些技术如何应用于其自身气候情境缺乏控制权和战略决策权。

基于此，本文的研究问题是当前全球范围内「人工智能促进气候行动」（AI for Climate Action）的实践网络是如何构成的？其中关键的行动者有哪些，他们之间存在怎样的相互联系，尤其是在地理分布和权力分配上呈现出何种特征？在「人工智能促进气候行动」的全球实践中，由哪些主导性的话语或叙事（narratives）被构建和传播？这些叙事背后蕴含着怎样的意识形态和潜在利益驱动，特别是与资本主义逻辑和技术解决方案主义（techno-solutionism）有何关联？全球南方国家的行动者在「人工智能促进气候行动」的全球网络和战略决策中处于何种地位？他们在获取和利用人工智能技术以应对自身气候问题方面面临哪些具体的障碍和限制？

### 研究发现

发现一：通过对参与「人工智能促进气候行动」的各类组织和机构的在线网络进行分析，研究发现构成这个网络核心的关键行动者，无论是企业、非营利组织还是全球性机构，绝大多数都位于全球北方国家。这些来自北方国家的行动者通过共享网页、研究报告、文件、活动、数据库和视听材料等方式紧密联系在一起，形成了一个以他们为中心的实践网络。与此形成鲜明对比的是，来自全球南方国家——即**那些在气候变化中受害最深、适应能力最弱的国家——的行动者在这个网络中几乎完全缺席**，或者其参与程度极低，缺乏实质性的影响力。

发现二：在「人工智能促进气候行动」的实践网络中，存在一些被反复强调和广泛传播的主导性话语或叙事，如「利用人工智能」（leveraging AI）、「人工智能创新」（AI innovation）和「负责任的人工智能」（responsible AI）。这些叙事**并非中立的技术描述或客观的行动倡议**，而是深受资本主义意识形态的影响，其核心功能在于将全球北方科技企业及其主导的技术解决方案**塑造为应对气候变化的必要且优越的途径**，同时掩盖了这些企业追求利润的根本动机以及这些技术应用可能带来的负面社会和环境影响，尤其是在全球南方的情境下。通过构建和推广这些看似积极的叙事，北方行动者得以使其网络关系和行动获得合法性，**并潜移默化地推广一种以市场为导向、以技术为核心的气候治理模式**。

发现三：当前「人工智能促进气候行动」的全球实践因其以全球北方为中心的网络结构和由资本主义逻辑驱动的主导叙事，实质上正在**复制和延续一种新殖民主义的动态**。这种动态表现为：全球北方国家及其强大的科技企业，通过掌握人工智能技术、资本和话语权，对全球南方国家在气候行动领域施加了间接的控制和影响，限制了南方国家**自主发展和参与本地化人工智能创新以应对气候变化的能力**，并使其在很大程度上只能被动地接受来自北方的技术解决方案和发展范式。这种新殖民动态不仅未能有效解决气候变化带来的不平等问题，反而可能通过**技术依赖、知识霸权和利润优先**的逻辑，进一步边缘化本已脆弱的全球南方人口，加剧现有的气候非正义。

## [人工智能促进发展（AI4D）：一个备受争议的概念](https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/20539517241304678?ref=neuritis.org)

### 核心概念

**发展主义框架**（Developmentalist Framework）是一种看待「人工智能促进发展」（AI4D）的视角，它强调通过技术自由主义的「追赶」镜头来实现现代性和进步，认为可以利用人工智能来缓解贫困等社会顽疾。这种框架的根源可以追溯到杜鲁门时代的发展理念，即通过科学技术的进步来推动欠发达地区的发展，并与 20 世纪 90 年代末兴起的「信息通信技术促进发展」（ICT4D）的论述有相似之处，都强调技术解决发展问题的潜力。然而，AI4D 因其涉及基础设施、数据、算法和人的复杂相互作用而超越了传统 ICT4D 的目标，并通过数据提取和劳动力参与到对国家和人民的治理之中。在该框架下，通常认为非洲等地区在人工智能发展方面处于「落后」地位，因此迫切需要「追赶」西方国家，并依赖国际发展机构和科技公司的援助来提升其「人工智能准备度」 。

### 研究问题

「人工智能促进发展」（AI4D）这一概念近年来，特别是在新冠疫情爆发初期，获得了越来越多的关注和应用。加拿大和瑞典等国家资助的 AI4D 非洲等项目的启动，也标志着将人工智能应用于解决非洲发展挑战的议程日益受到重视。学术界、公民社会、企业、国际机构以及各国政府等不同行动者都在积极动员和讨论 AI4D 。然而，对于 AI4D 的理解和阐释却存在着显著的差异，甚至常常是相互冲突的。尽管 AI4D 的概念可以广泛适用于全球南方地区，但现有的出版物大多集中在讨论非洲大陆的人工智能发展情况。因此，本文旨在深入剖析这些不同话语背后的含义、其来源、实际作用以及尚未解决的问题，以期丰富对 AI4D 这一复杂且多样概念的理解。

具体而言，AI4D（人工智能促进发展）这一概念在不同的行动者和话语体系中究竟有哪些不同的甚至相互冲突的含义？这些关于 AI4D 的不同理解和视角从何而来，它们各自基于怎样的假设和意识形态基础？这些不同的 AI4D 话语在实践中起到了怎样的作用，它们如何影响着人工智能在国际发展领域的应用和治理？

### 研究发现

发现一：AI4D 并非一个单一、中立或普遍认同的概念，而是一个充满内部张力和多重解读的领域。不同的行动者——包括学术界、公民社会、企业、国际机构和政府——基于各自的立场、利益和世界观，赋予 AI4D 不同的含义和期望。这些差异化的理解不仅仅是语义上的不同，更深植于对发展本身的定义、对技术角色的认知、对全球权力关系的判断以及对未来社会的想象之中。因此，AI4D 的场域成为各种观点交锋、竞争和协商的场所，其最终的发展路径和社会影响也因此充满不确定性。

发现二：**发展主义框架**下的 AI4D 论述，其核心特征之一是强调全球南方国家，特别是非洲大陆，在人工智能发展方面「落后」于西方，并因此需要通过**引进技术、接受援助来「追赶」所谓的先进水平** 。这种话语模式不自觉地复制了殖民时代以来长期存在的等级观念和西方中心主义的发展叙事，将西方设定为普世的发展标杆和追赶目标，而将其它地区视为被动的接受者和模仿者。它往往将发展问题简化为技术差距问题，而忽略了历史形成的结构性不平等、资源掠夺以及知识体系差异等更深层次的因素。

发现三：在**经济发展框架**下，AI4D 被描绘成一股强大的推动力，能够帮助非洲等发展中地区实现经济转型和「跨越式发展」，直接进入**以数据和人工智能为基础的新经济形态**，从而规避传统工业化路径的漫长过程。这种叙事充满了对技术潜力的积极展望，认为人工智能可以革新农业、金融、教育、医疗等关键行业，创造新的就业机会，并提升国家在全球经济中的竞争力。例如，非洲国家可以利用 AI「跨越」遗留系统，实现发展和经济增长的论点，以及将 AI 解决方案视为「游戏规则改变者」的说法，都体现了这种乐观预期。然而，这种高度关注经济效益和技术赋能的叙事，往往会选择性地忽视或淡化其背后潜在的权力不平衡、利益分配不均以及对既有社会结构的冲击等问题。

发现四：将 AI4D 与联合国可持续发展目标（SDGs）等全球性政策议程相结合的国际政策框架，其初衷是利用人工智能的潜力来加速解决全球性的复杂问题，并推动达成广泛认同的发展目标。这种框架下的论述通常带有积极和赞颂的语气，强调 AI 在提升医疗、教育、农业等领域效率和可及性方面的巨大潜能，并认为 AI 能为实现 SDGs 提供强有力的技术支撑。然而，论文批判性地指出，这类讨论往往忽略了对 SDGs 本身及其所依赖的发展模式进行深入的政治经济学分析，从而可能在不经意间强化了**以市场化、私有化为主要特征的新自由主义发展范式**，而非带来真正具有变革性的发展。

发现五：与前述框架相对，**殖民与榨取框架**提供了一种截然不同的批判视角，认为 AI4D 非但不能自动带来发展，反而极有可能成为一种新的殖民工具，通过数据的提取、技术的依赖以及不平等的价值链分配，延续甚至强化历史上业已存在的对全球南方的剥削关系。这种观点强调，AI 的发展并非发生在真空中，**而是嵌入在全球权力不对等的结构之中**，使得全球北方的大型科技公司和发达国家能够利用其技术和资本优势，从全球南方获取大量的数据资源和廉价劳动力，同时输出其技术标准和价值观念，从而形成一种「算法殖民化」的局面。

发现六：面对前述框架中存在的种种问题，特别是发展主义的西方中心倾向、经济发展叙事的盲点以及殖民与榨取框架所揭示的剥削风险，**去殖民人工智能**（Decolonial AI）提供了一种具有根本性变革潜力的替代性思考路径。其核心主张是，要真正实现公正和包容的人工智能发展，就必须从根本上**挑战和颠覆以西方知识体系、价值观念和权力结构为主导的现有 AI 范式**，转而将全球南方以及其它边缘化社群的知识、经验、需求和主权置于中心位置。这不仅仅是对现有 AI 进行修补或改良（例如仅仅关注消除偏见），而是要探索全新的、植根于多元文化和地方脉络的 AI 发展理念、方法论和治理模式。