Microsoft AI for Good Lab 近日發佈全球人工智能使用調查報告，數據顯示全球已有超過十億人採用各類人工智能工具，涵蓋 Copilot、ChatGPT、Claude、Gemini、Midjourney 等多款產品。這份報告的獨特之處在於透過三項指標——人工智能前沿指數、基建指數與普及指數——深入分析推動人工智能應用的關鍵因素，同時揭示全球在數碼基建、經濟發展與語言資源上的顯著差異，正成為人工智能普及的新瓶頸。
人工智能普及速度創新紀錄
人工智能作為現代最具影響力的通用科技，其普及速度遠超歷史上任何技術。短短三年間，全球用戶數已突破十億大關，遠快於收音機、互聯網，甚至是智能手機過去的發展軌跡。這一現象反映了人工智能在日常生活中的快速滲透，從學生的學習輔助、研究人員的數據分析，到職場專業人士的工作效率優化，人工智能已成為不同群體的必備工具。
Microsoft 報告指出，任何革新科技的真正普及，必須仰賴三大群體的協力推動。首先是推動前沿發展的研究者與開發者，透過進行深入研究和模型開發，不斷突破人工智能的技術極限。其次是建造基建的工程師與機構，負責發展運算、連接系統與相關技術，使突破性成果能夠應用於更大規模。最後是廣泛的終端用戶——個人與組織——在實際應用中驅動人工智能的創意與解決問題的能力。三者缺一不可，共同構成人工智能生態的完整循環。
數碼基建成為普及關鍵
人工智能的發展建基於三大基礎設施：電力供應、網絡連接與運算能力。在這些基礎設施完善的地區，人工智能普及的速度最為迅速；而在基礎薄弱的地區，進展則相對緩慢。據報告數據，全球仍有近四十億人口（約占全球人口的一半）尚未具備使用人工智能所需的基本條件，這一龐大數字突顯了全球數碼鴻溝的存在。
報告制定的三項相輔相成的指數，分別展現了人工智能發展的不同面向。人工智能前沿指數反映各地區在技術創新與突破方面的實力；人工智能基建指數衡量各地區建設與擴展基建的能力；人工智能普及指數則量度人工智能應用在改善人類生活中的實際落實程度。這三項指標交叉分析，能夠全面評估全球各地的人工智能發展狀態。
經濟差距加劇地域使用差異
人工智能的使用率與國內生產總值（GDP）之間存在密切關聯。全球北方地區的人工智能使用率達到23%，約為全球南方地區13%的兩倍。當人均國內生產總值低於20,000 美元時，這一差距進一步擴大，顯示經濟發展水平對人工智能普及的深刻影響。富裕國家往往具備更完善的數碼基建、更高的網絡覆蓋率與更強的技術採納能力，而低收入國家則面臨多重挑戰，包括基建投資不足、上網成本高企、技術人才短缺等問題。
這種不平等現象並非單純的經濟問題，更涉及長期的社會與技術發展差異。發達地區多年來對數碼基建的投資，已形成完整的生態系統，企業與個人都能便捷地接觸與應用人工智能。而欠發達地區仍在努力建設基本的網絡與電力設施，人工智能的應用相對而言只是遠期考慮。
語言資源成為新障礙
語言問題構成了人工智能普及的新型障礙。與過往科技發展不同，人工智能的核心依賴於海量的人類語言數據。大多數人工智能模型以英文及少數主要語言的數據集為基礎進行訓練，這對語言資源有限的國家造成了顯著劣勢。
馬拉威、老撾等國家主要使用資源稀少的少數民族語言，即使在經濟數據與網絡覆蓋率方面進行調整後，其人工智能使用率仍然明顯低於其他同等經濟水平的國家。這反映了語言多樣性與人工智能技術發展之間的結構性失衡。建立多語言人工智能模型、收集與標註本地語言數據集、培訓本地開發者等舉措，成為解決這一問題的可能途徑，但這些工作往往需要大量投資，對資源有限的國家而言無疑是沉重的負擔。
領先國家的成功經驗
儘管面臨多重挑戰，部分國家已展示出推動人工智能普及的能力。人工智能普及率領先的國家包括阿聯酋（59.4%）、新加坡（58.6%）、挪威（45.3%）與愛爾蘭（41.7%）。這些國家的共同特點是具備高度的科技覆蓋率、完善的教育體系與協調得宜的政策環境。
值得注意的是，這些領先國家並不一定是人工智能前沿技術的發源地，亦未必擁有全球頂尖的數據中心或模型開發機構。它們的成功關鍵在於創造了有利於人工智能應用與採納的生態環境。高質量的網絡基建確保用戶能穩定接觸人工智能工具；教育投資培養了社會各界對人工智能的理解與應用能力；政策支持則鼓勵企業與個人探索人工智能的應用場景。這種多層面的協調發展，使得人工智能技術能夠快速從少數專家手中推廣至廣泛社會。
新加坡與阿聯酋的例子尤其啟發性。兩地都是相對較小的經濟體，卻能在人工智能普及上位居全球前列，主要原因是政府與企業的戰略性投資與協作。它們不是在等待本土產生突破性的人工智能技術，而是主動引進全球領先的人工智能工具與人才，建立支持性的政策環境與教育框架，使人工智能能夠迅速融入各行業與日常生活。
这些領先案例說明，人工智能的全球普及並非必然要依賴本土的技術創新，而更多是取決於一個國家或地區是否具備採納與應用人工智能的基本條件與意願。對於許多發展中國家而言，改善數碼基建、擴展教育投資、制定支持性政策，可能比投入有限資源追求技術前沿更為實際與有效。
Microsoft 的這份報告為全球人工智能發展描繪了一幅複雜圖景，既展示了人工智能在短時間內的驚人普及，也揭示了全球在發展機會上的巨大落差。未來要實現人工智能的更廣泛普及與包容性發展，需要在縮小經濟差距、完善數碼基建、解決語言障礙、推進教育培訓等多個層面進行持續努力。
