📝📝：落後、不夠進步、需要技術支援｜我們必須重新思考「全球南方」在 AI 討論的使用方式

本文參考自 Stanford 的人本 AI 研究中心（Human-centered Artificial Intelligence）的報告書《Moving Beyond the Term “Global South” in AI Ethics and Policy》

這句話近年在會議室、政策文件、學術論文中反覆出現：

「我們必須讓全球南方（Global South）納入 AI 治理。」

從巴西到迦納，各國政府官員都強調這項主張；研究資料殖民（data colonialism）與勞動剝削的學者也紛紛支持這個用語。然而，在這看似進步的語言背後，其實潛藏著一個矛盾，促進包容性的術語，反而可能強化全球南方原本想要挑戰的刻板印象與權力不平等。

來自 Stanford University Institute for Human-Centered Artificial Intelligence 的研究者 Evani Radiya-Dixit 與 Angèle Christin 所提出的一項突破性研究，正揭露了「全球南方」在 AI 倫理與政策論述中究竟扮演著什麼角色。

他們的研究顯示，這個橫跨非洲、拉丁美洲、亞洲、中東與大洋洲、超過 70 個國家的巨型標籤，雖然被視為一種包容性語彙，其實存在明顯限制，反而阻礙了打造真正包容的 AI 系統。

「全球南方」的問題

近年，「全球南方」這個詞彙在 AI 相關討論中的使用量急速攀升。世界頂尖的 AI 研究期刊之一：Association for Computing Machinery 的出版物，自 2020 年以來對此全球南方的引用急劇增加。這個原本略帶學術性的概念，如今已成為「負責任 AI」領域的標準用語。

表面上，全球南方確實比「第三世界」或「開發中國家」更加中性，不會明確引發階層性聯想。許多研究者也將它視為一種分析框架，而非地理描述，用以指出各地共同承受的殖民歷史、剝削與抵抗。

例如，移民在富裕國家遭到監控，或印度等國的少數族群被政府利用科技工具壓制，這些現象跨越國界，顯示科技壓迫的共同結構。

從這層意義來看，全球南方似乎不是只代表一個地點，而是一種理解邊緣化地區的概念。然而，Stanford 的研究揭示，在實際使用中，全球南方往往偏離這個初衷。

全球南方再製帝國思維

研究團隊深度訪談了 20 位參與 AI 倫理與全球政治的學者與實務工作者。他們來自巴西、加拿大、厄瓜多、德國、迦納、印度、愛爾蘭、納米比亞、南非與美國等地，揭露「全球南方」在四個層面上延續既有權力不平等：

1️⃣危險的「同質化」

當一個詞彙同時涵蓋巴西與孟加拉、奈及利亞與尼泊爾時，必然掩蓋掉這些國家在文化、政治制度與科技體系上的差異。一位具有衣索比亞背景、現居北美的受訪者直言：

這是一種「外部凝視」，是從外部視角把全世界截然不同的國家歸作一類，反映的是西方分類方式，而非這些國家的自我認知。

同質化在科技議題上尤其棘手。以中國在非洲提供網路基礎建設為例，這讓某些「同為全球南方」的國家之間產生極其複雜與不對稱的關係。南非研究者指出：

「中國與南非在國際政治與技術能力上根本天差地遠，但卻被歸在同一標籤下。」

2️⃣把「全球南方」等同「落後」

在許多 AI 政策討論中，全球南方往往被視為需要「迎頭趕上」的地區。歐洲的資料保護法常被視為全球的「典範」，而其他國家則被期望模仿。

然而，這種框架忽視了各地真正具有文化適切性、由社群主導的政策模型，並強化「西方是標準」的隱性敘事。

3️⃣假設技術理解不足

「全球南方」常隱含科技能力低落的刻板印象，彷彿這些國家缺乏知識或資源，因此對 AI 的理解相對薄弱。但諷刺的是，美國與歐洲的 AI 技術極度依賴：

• 來自這些國家的稀有礦物

• 當地工人所提供的資料標註與其他勞動

• 在地使用者所生成的龐大數據

若沒有這些國家的資源，許多 AI 技術根本無法運作。

4️⃣把全球南方當作「市場」

在主流科技產業敘事中，「全球南方」常被定位為需要快速導入新技術的市場。

一位來自印度的研究者指出，科技公司會為印度市場設計一些附加功能（例如叫車平台提供現金支付），但這種「調整」主要為了促進產品銷售，而非真正關注當地需求。當沒有商業誘因時，本地需求便被忽略。

換言之，這些國家不被視為共同制定 AI 未來的參與者，而被視為「買家」。

全球南方有問題為何還用？

即便充滿問題，「全球南方」仍頻繁出現在 AI 倫理討論中。Stanford 的研究指出，背後的原因深具結構性。

➡️美國中心的研究結構

許多受訪者表示，他們必須在研究中使用「全球南方」，否則很難在美國主導的學術環境中獲得可見度。為了讓研究被理解、被引用，他們不得不採用這套熟悉的語言分類，即便他們本人對此持批判態度。

➡️資金來源左右研究議題

大型科技公司與政府機構掌握 AI 倫理、AI 基礎建設與技能訓練的資金。當 Facebook 或 Google 資助非洲、亞洲或拉丁美洲的研究時，研究成果往往會部分反映資助者的利益與產品方向，而非當地社群的真正需求。

➡️被迫接受的用語

一位身在歐洲的衣索比亞研究者道出了矛盾核心：

「這個詞彙是外來的，但我不得不用。否則，我的研究無法被西方觀眾理解。」

這導致全球南方形成一個兩難：就算學者深知這個術語本身具殖民痕跡，他們仍必須使用，才能讓對殖民性的批判被聽見。

讓全球南方落地

「全球南方」這個詞的限制，揭開了一個更深層的問題：

目前的 AI 發展方式，是建構在西方理性主義、個體主義的知識觀之上，而忽略了世界上其他同樣重要的認知模式。

原住民知識體系在此提供關鍵對照。許多原住民哲學認為，知識並非來自對「外在客觀世界」的掌控與分類，而是源於人、土地、動物與精神之間的關係。這些關聯式的知識模式強調社群、互相依存與責任，而非主導或提取。

在 AI 發展中忽視這些觀點，帶來實質後果。例如：

✅原住民語言在自然語言處理技術中極度缺乏資源。

✅翻譯系統容易產生扭曲文化意涵的錯誤。

✅以口述傳統保存的知識，幾乎不存在於 AI 訓練資料中，使其成為機器學習世界中的「隱形文化」。

目前已經有部分研究者正嘗試透過「雙眼 AI」（Two-Eyed AI）改善這些落差，試圖在原住民智慧與西方科技知識間取得平衡。

其他以語音辨識或文本處理保存瀕危語言的計畫，也示範 AI 若根植於社群知識、由在地持有者參與設計，便能真正回應社群需求。

Indigenous Protocols and Artificial Intelligence Laboratory 更是將原住民治理方式置於 AI 發展的核心。透過藝術家、設計師、學者、行動者、技術人員與原住民知識持有者的合作，這些計畫探索 AI 如何能以文化方式塑造，而非自外部強加。