近期，盖茨基金会照例发布其年度报告《目标守卫者2026》。以往，这份报告反复提醒全球在疫苗、药物和医疗服务（881175）供给上的不平等。如今，该机构将全部篇幅用来探讨AI对健康领域的影响，既乐观于AI快速发展将是改善全球健康的巨大推动力，也警告，当下继续关注并改善AI工具获取的公平性，让其可以改善最脆弱人群的境遇，而非只服务于富裕的人群和地区。
“如果完全按照市场逻辑发展，AI大概率会首先服务最有支付能力的人，而不一定是最需要它来改善生存的人。”盖茨基金会北京代表处首席代表郑志杰说，“AI有可能成为人类历史上推动平等的强大力量，缩小差距，也有可能让这一差距进一步加剧。”
《目标守卫者2026》指出，对于已经能够使用AI的人，模型正变得越来越智能，能力越来越强大；而对于其他人而言，AI提供的帮助却没有同步进步。这正是当下如此紧迫的原因。变化正在迅速发生，而决定谁能从AI中受益、又能多快受益的窗口期十分短暂。
报告认为，未来12至18个月内，围绕AI如何开发、投入和部署的决策，将决定这项技术主要是让那些已拥有最多资源的人受益，还是能够惠及那些拥有最少资源的人。
报告提出了“需要做对的三件事”来让AI尽可能惠及所有人：AI工具必须支持所有语言；AI工具必须基于本地数据， 为本地情况设计；投资于人才和可及性，让AI真正发挥作用。
报告指出，目前，世界大部分地区对现有AI模型来说都是“隐形”的。这些AI系统主要由互联网已有的信息训练而成，但互联网本身就反映了世界深层次的不平等。在训练早期大语言模型时，90%以上的数据都来自英语信源。那些最应从AI中受益的群体，几乎不在这些工具的知识库中。他们的问题不只是信息缺乏，而是被完全排除在外。
报告举例，对于英语来说，领先的AI语音识别系统错误率不到6%。而对于约鲁巴语，同一系统的错误率却超过了60%。这不仅涉及日常生活用语。一个明晃晃的例子来自马拉维：一名产妇用齐切瓦语说“羊水破了”，如果直接译成英语，听起来就像她“把水倒了”。 这一误译可能导致及时就医与悲剧之间的巨大差别。
就本地化而言，报告指出，语言只是起点。一款为爱荷华州商业农户开发的AI工具，未必适用于埃塞俄比亚的小农户。小农户通常在有限的土地上种植多种作物，依赖家庭劳动力，难以获得信贷和保险，歉收时不仅收入受损，还可能威胁到全家的口粮。因此，一款有效的工具必须真正理解本地的实际情况——包括他们种植哪些作物、有哪些病虫害、当地农业投入品的成本和可及性，还有特定地区的天气影响。
“这不仅是设计问题，也是数据问题。要设计出适用于各种环境的AI，就必须从AI工具所服务的地区和人群那里收集适宜的本地数据，包括健康记录、农业成果、天气趋势和学生的学习模式等等。各国也要有能力决定管理和保护这些数据的最佳方案，包括数据的存储方式、共享条件以及共享给谁。”报告写道。
郑志杰解释，AI能不能从试点真正走向大规模普及，关键在于两项投入。一是培养本地各层级的AI人才，让每个社区拥有自己的决策者和技术专家；二是打破成本与资源壁垒，实现真正的技术可及。最终的目标不是从外部设计好AI再交付，而是让最应受益的社区掌握知识与渠道，自主找到AI帮助自己的方式。
