前沿速递

原住民与人工智能：系统性回顾与未来方向

核心概念

原住民知识体系（Indigenous Knowledge Systems, IKS）：这并非指单一的「传统知识」，而是由特定原住民族群在与其环境和宇宙的长期互动中，通过代际传承积累下来的一整套独特的、整体性的世界观和实践体系。它深深植根于口述传统、仪式、艺术、语言以及与土地和所有生物的紧密关系中，并强调知识的关系性、情境性和目的性，这与通常追求普适、客观和抽象的西方科学知识体系（WSK）形成对比。举个例子，想象一个世代生活在亚马逊雨林中的部落，他们的 IKS 就像一部活的、口口相传的「雨林生活百科全书」。这本书不会像植物学教科书那样仅仅分类和描述植物，而是会通过神话故事告诉你，哪种植物的树皮可以在月圆之夜缓解发烧，哪种藤蔓的纤维最适合编织渔网，以及必须在举行何种仪式后才能砍伐某棵大树，以示对森林精神的尊重。这种知识不仅是「信息」，更是一种生活方式和伦理准则，关乎整个社群的生存与和谐。

原住民数据主权（Indigenous Data Sovereignty）：这是指原住民作为独特的民族，对其数据拥有内在的和不可剥夺的权利。这些「数据」不仅包括人口统计或健康记录，更涵盖了他们的语言、文化遗产、口述历史、生物基因信息以及与传统领地相关的各类知识。主权的核心在于原住民社区有权自主决定这些数据的收集、所有、访问、使用、保护和受益方式，确保数据治理符合其自身的文化价值观和集体利益。这套原则直接挑战了西方科研领域中「数据开放共享」的主流范式。举个例子，一个外部研究团队想利用 AI 分析一个原住民社区的传统歌曲，以研究其语言模式。如果遵循原住民数据主权原则，团队不能直接拿走录音就走。他们必须首先与社区长老会协商，获得明确的、知情的同意。社区有权决定：这些歌曲能否被数字化？AI 模型训练好后归谁所有？研究成果发表前是否需要社区审核？如果这项研究产生了商业价值（比如开发了一个翻译 App），社区应如何分享收益？从始至终，社区都是数据和知识的「主人」，而不是被动的「研究对象」。

协商空间（Negotiated Space）：这是一个理论概念，指的是在原住民知识体系（IKS）和西方科学知识体系（WSK）这两种不同认知系统之间，通过对话、互动和相互尊重而创造出的一个合作与创新的场域。它并非要将 IKS「验证」或「整合」进 WSK 的框架，也不是要简单地将两者对立起来，而是承认各自的有效性和局限性，并在一个平等对话的平台上寻求知识的转化、适应与共同创造。举个例子，一个由生态学家（代表 WSK）和原住民长者（代表 IKS）组成的团队想要恢复一片退化的森林。生态学家带来了物种密度、土壤成分的量化数据和模型。长者则分享了关于这片土地的祖传故事，指出哪些区域是「圣地」不能打扰，哪些植物之间有「亲缘关系」需要种在一起，以及何时播种需要观察月相和鸟鸣。他们的「协商空间」就是每周的篝火会议。在这里，科学模型会根据长者的生态智慧进行调整，而长者的恢复计划也可能借鉴科学的育苗技术来提高存活率。最终，他们共同制定了一个既科学有效又充满文化敬意的恢复方案，这是任何一方都无法单独完成的。

研究问题

人工智能技术在深刻变革社会的同时，其对特定社会群体（尤其是历史上曾受压迫的群体）可能带来的负面影响也日益受到关注。对于全球拥有超过 4.76 亿人口的原住民而言，AI 既可能成为推广其独特知识体系（IKS）的工具，也可能因数据掠夺、文化侵蚀等问题成为「新的殖民者」，加剧现有的不平等。尽管关于 AI 和 IKS 的文献各自都很丰富，但以往的研究多集中于特定领域（如医疗或法律），缺乏一个系统性的视角来审视这两个动态领域的交叉互动情况，未能全面揭示其主要议题、机遇与挑战。

因此，本论文旨在系统性地回答以下核心问题：在 2012 年至 2023 年期间，关于原住民与人工智能的学术文献呈现出哪些主要的交叉主题？AI 在哪些方面被应用于支持原住民社区及其知识体系，又带来了哪些具体的风险与伦理关切？原住民知识体系本身如何能够反向影响和丰富 AI 的设计与发展？当前的研究版图中存在哪些明显的空白，未来的研究方向应该是什么？