在全球南方，人们迫切需要且愿意付费的大量基本服务，在结构上仍然难以获得。
人工智能（AI）为突破这些制约提供了一条路径。
人工智能能够大幅降低提供重要服务的成本，并培养一类新型专业人才，他们接受过训练，能够运用人工智能开展工作，而非被其取代。
关于全球南方的主流叙事是一个关于稀缺的故事：资本稀缺、基础设施稀缺、专业知识稀缺。这一叙事是错误的。
真正的稀缺在于，我们用于赋能人才的体系缺乏想象力。由此产生了一场隐性危机：人们迫切需要且愿意付费的大量基本服务，在结构上仍然难以获得。问题不在于市场不存在，而在于服务这一市场的体系从未建立。
人工智能（AI）为全球南方突破这些制约提供了一条路径。这便是这一未来可能的样子，以及释放它需要付出的努力。
世界经济论坛如何为人工智能建立护栏？
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1. 稀缺税：不作为正在让我们付出的代价
难以获得的专业服务不仅仅是不便，更是拖累整个经济体的因素。缺乏具有成本效益的医疗、法律支持和农业指导，给家庭和国家生产力带来了沉重的负担。
医疗
据世界卫生组织称，低收入国家超过50%的人口无法获得基本医疗服务。这导致漏诊、病情恶化和收入损失。一位赞比亚母亲可能需要等待三天，并损失30美元工资，才能到达诊所获得诊断；而一款人工智能驱动的移动工具，只需几分钟、不到1美元即可提供同样的诊断。
农业
据估计，撒哈拉以南非洲每年因可预防的农作物和牲畜疾病损失超过40亿美元。人工智能驱动的工具（例如 Hello Tractor 等平台试点的工具）能够及早发现并缓解这些问题，从而提高产量并保障粮食安全。
法律服务与中小企业服务
超过90%的非洲小微企业以非正规方式运营，往往没有规范的合同，也难以获得价格合理的法律服务。相当大比例的企业因未解决的纠纷而倒闭，而这些纠纷本可通过一次1美元的人工智能合同审查加以避免。
这些成本——即稀缺税——是真实存在的、可以衡量的，并且是可以解决的。
2. 需求端并非问题所在
一种普遍的误解认为，服务不足的社区没有购买力。但数据讲述了不同的故事：他们愿意并且有能力支付与其收入相称的费用。
如今，非洲各地的移动连接数超过12亿个。M-Pesa 和 M-Pesa 与 MTN MoMo 等平台证明，人们愿意为价值付费，尤其是当服务易于获取、即时可用且价格合理时。社区经常在非正式的健康咨询、宗教服务和临时法律帮助上花费——并非因为这些服务便宜，而是因为它们easily可得。
选择并不在于1美元的解决方案与免费服务之间。真正的选择是：在1美元的解决方案与因延误或不作为而造成的50美元损失（包括工资、农作物或机会的损失）之间做出抉择。
3. 拆分效应：人工智能将专业知识的成本降低90%
人工智能并非取代整个职业，而是将其拆分——把服务转化为离散的、可解决的任务，使更多人能够以更低成本提供服务，并取得相同甚至更好的成果。
当前的专业服务模式建立在资质认证之上，而这些认证往往成本高昂、耗时较长，且常常与大多数人面临的问题不匹配。这使得基本服务在全球南方的大部分地区变成了奢侈品。
但是，人工智能带来了一种截然不同的方式：任务级交付。当一名经过培训、借助人工智能的工作人员能够提供80%的价值时，您无需等待专家。
试想……
……一名埃塞俄比亚偏远村庄的卫生工作者，使用一款应用扫描症状，并在诊断型人工智能的支持下识别结核病的早期迹象。埃塞俄比亚已培训出超过4万名卫生推广工作者，以在社区层面提供医疗服务。借助人工智能工具，他们能够做得更多、更快，且更加准确。
……一位乌干达母亲在新生儿出生数分钟后，用手机录下宝宝的第一声啼哭。像 Ubenwa 这样的应用可以即时分析该录音，以检测新生儿窒息的迹象——这是一种每一秒都至关重要的病症。
……秘鲁的一群村民厌倦了等待公共工程惠及他们，于是借助人工智能移动平台，在数周内自行设计出结构稳固的人行桥。
……卢旺达一位年轻创业者使用一款免费的基于短信的法律人工智能，扫描房东的租约，查找其中的剥削性条款，从而获得以往需要法学学位或昂贵律师才能获得的保护。
这些并非原型，而是真实的案例。它们代表了一种更广泛的转变：从基于资质的服务交付，转向基于成果的服务获取。
4. 从资质到成果
如今，主要障碍不再是技术，而是思维方式。许多体系仍默认采用基于资质的把关方式，而非基于成果的监管。
当前所需：
• 监管沙盒，允许在真实环境中安全部署并获取反馈。
• 以可衡量成果而非专业头衔为核心的公共采购。
• 分级定价，以便在盈利的前提下覆盖服务不足的市场。
这也是本地领先企业的一个战略机遇。Safaricom 和 MTN 等电信运营商，以及 Ecobank 等金融机构，可以通过将人工智能驱动的服务嵌入其网络，引领这一转型。如果它们不这样做，全球平台将会取而代之，使本地基础设施沦为低利润的公用事业。
5. 潜在就业红利
问题不在于缺乏工作，而在于数以百万计的就业机会处于潜在状态，受制于服务交付缺口、资质瓶颈和老旧体系。这些并非未来的假设性岗位；它们是人们今天就愿意为之付费的基本服务。
人工智能提供了首个可扩展、经济上可行的方式来满足这一需求。它无法解决所有挑战，但能够大幅降低提供重要服务的成本，并培养一类新型专业人才，他们接受过训练，能够运用人工智能开展工作，而非被其取代。
这不是慈善问题，而是生产力问题。关键在于，通过让原本不可能的工作和影响成为现实，释放巨大的经济价值。这就是潜在就业红利：一种新的全球增长引擎，其动力来自众人的潜能，而非少数人的特权。
