预计到2027年，人工智能投资将达到3.3万亿美元，但目前全球企业在这项技术上的投资中，面向社会影响的比例不足1%。
人工智能为社会带来积极成果的潜力巨大，但这项技术的构建应以人的尊严、包容性和现实情境为核心。
全球人工智能与社会创新联盟旨在汇聚各方力量，确保社会创新者不仅能受益于人工智能，还能参与塑造这项技术的开发和部署方式，使其惠及所有人。
人工智能（AI）投资预计将于2027年达到3.3万亿美元。这一数额约为低收入和中等收入国家实现全民健康覆盖所需资金的九倍（3710亿美元），也约为全球实现气候适应所需资金的九倍（3650亿美元）。此外，这一数额是流入气候适应领域资金的127倍（260亿美元）。
这些金额令人震惊，但人工智能的潜力同样惊人。人工智能可以降低医疗保健成本，并扩大教育机会。它已能提供更准确的极端天气预报，还可能释放尚未开发的技术进步潜力，以应对气候危机。
但仅靠技术无法实现这些益处。要确保公平获取和部署人工智能，就需要汇聚相关人士和机构，让人工智能的构建以人的尊严、包容性和现实情境为核心。
截至2025年，全球企业在人工智能领域的投资中，不足1%投向全球企业投资用于打造旨在产生社会影响的产品和服务；然而，已有超过70%的社会创新者在工作中部署了某种形式的人工智能。这种反差既揭示了机遇，也凸显了差距：最贴近贫困、不平等和气候脆弱性问题的人们，已经在为人工智能找到实用用途，但大部分资金却流向了其他领域。
人工智能已通过Dimagi的CommCare解决方案帮助社区卫生工作者更早识别风险，并通过Haqdarshak帮助人们获得公共服务。它还通过早期预警系统和参数保险，帮助保护移民工人和小农户免受气候冲击；提供这些服务的创新机构包括Jan Sahas。
这些应用之所以重要，是因为它们增强了服务不足群体运用人工智能的能力，让专业知识更易获取、决策依据更充分、响应更加及时。
然而，人工智能并非中立的基础设施。它会影响谁能获得机会、收集谁的数据，以及谁掌握权力。人工智能是一项全球性技术，其影响将波及政府、企业和机构，也会影响个人。因此，问题不只是我们能多快部署人工智能，而是我们正在构建什么样的技术，以及它将服务于谁？
从一开始就以影响为导向
对社会创新者而言，以产生影响为目标设计人工智能，首先要与亲身经历问题的人共同界定问题，审视是否确实需要人工智能，并设定明确的成功衡量标准。这意味着只使用必要的数据、取得知情同意，并测试系统能否适用于不同语言、能力、地域和情境。
社会创新者有时还借鉴原住民的智慧和原则，制定创新的数据治理框架，例如Esethu框架。这是一种面向非洲低资源语言的数据收集模式，既能让商业收益回馈社区，也能通过开放许可规范研究用途。
以产生影响为目标设计人工智能，也意味着让人们保持掌控权。社区卫生工作者应能质疑人工智能生成的建议；申请援助的人应有途径获得人工审核；小农户则应获得信息并增强自主能力，而不是依赖不透明的工具。
这些切实的设计选择，能让同理心、尊严和隐私成为技术本身的特性，而非停留在意图层面的表述。
社会创新者非常适合做出这些选择，因为他们与受影响社区密切合作，因此更能看清工具在实际中的运行方式，并与使用者共同调整工具。
对亚洲各地的调查发现，超过2800项以人工智能产生影响为目标的倡议正在10个经济体开展，这表明相关实践已具备相当规模，且势头正在增强：近期一次工作组会议的参与者中，超过80%表示他们对人工智能的使用有所增加，三分之一则报告称采用情况出现了显著跃升。
持续支持与能力建设同样重要
当人工智能用于长期维持支持时，这些原则尤为重要。设想一位印度农村地区的个体创业者完成了一项系统化培训项目，并接受专职专家数周的指导和实用建议。
但当资助周期结束，培训师离开后，她遇到定价难题、供应商迟迟不回应或申请贷款时，便无人可求助。人工智能“伙伴”可以帮助填补这一空缺。它不必孤立地回答每个问题，而可以记住与她的业务、过往决策和挑战相关的背景。随着每次交流，它都能逐步提供更有用的支持。
这样一来，指导就能延续到项目结束之后，但其价值取决于设计方式。创业者应知道自己何时在与人工智能系统互动，了解数据如何使用，并能在需要时获得人工支持。系统应增强她的信心和决策能力，而不是助长依赖。
这个例子也说明，技术公司无法独自回答这些问题。人工智能工具能否提供有意义的支持，取决于它对用户处境的理解程度，也取决于社会创新者、社区和技术专家是否参与塑造其设计。若要让人工智能走向负责任且广泛适用的实践，共同学习至关重要。
以集体方式应对集体问题
各国人工智能战略、技术标准、企业承诺、研究联盟和公益项目仍各自为政，发展速度也不尽相同。我们需要把这些工作与在一线应用人工智能的组织联系起来。
已有100多家组织参与施瓦布基金会的人工智能促进社会创新倡议，并共同认识到，社会创新者带来的价值既在于他们开发的技术，也在于他们开发技术的方式：以包容性为设计原则，与亲历问题的人共同解决问题，并对社区负责。
这项工作如今正发展为一个正式联盟，由各方与EY、SAP、PROSUS和世界经济论坛合作召集，汇聚社会创新者、科技领军者、资助方和学术界人士。
要让人工智能更好地创造影响，不同领域的专业知识必须平等交流。我们需要保持独立性的合作，让不同专家能够围绕开发产生社会影响的人工智能所面临的实际挑战开展协作。
从交流走向共同实践
社会创新者往往缺少负担得起的计算资源、耐心资本、技术支持以及接触决策者的机会；科技公司或许人才济济，却需要更深入地理解具体情境。投资者需要技术专长，才能做出有影响力的资助决策；政府和公共机构则需要数据与洞见，以负责任地采用人工智能。
为共同学习创造空间，有助于各方探索扩大负责任人工智能应用所需的条件，包括明确哪些做法有效、让实际需求得到关注，并确保受人工智能影响的社区始终参与讨论。
当前，公众关于人工智能的许多讨论仍困在兴奋与焦虑之间，因此，扎根于行动的洞见至关重要。聚焦影响能让讨论回归实际成果：更好的健康、更稳固的生计、更具韧性的社区、更公平的机会获取，以及更强的个人自主能力。这也为谦逊留出空间；有时，正确的答案可能是更简单的工具、人工流程，或者完全不使用人工智能。
开发负责任且能创造影响的人工智能
这一机遇意义重大，不能听任偶然；相关风险也范围广泛，任何单一主体都无法独力应对。人工智能将继续快速发展，但构成我们指引方向的成果不容动摇：人的尊严、隐私、韧性和包容性经济进步。
要实现这些成果，需要以产生影响为目标的投资、结合具体情境打造的技术解决方案，并认可社会创新者是共同决策的伙伴，共同探索如何让人工智能发挥更有意义的作用。
我们目前正着手推动成立全球人工智能与社会创新联盟，以动员资源、建设行业基础设施（如人工智能资源库和沙盒）、展示人工智能创造社会影响的成功案例，并在最重要的地方——我们的社区核心——监督负责任的人工智能实践。
