联合国大学最新发布的一份人工智能研究报告指出，对于柬埔寨等发展中国家而言，人工智能要真正惠及本地用户，关键不仅在于获得AI技术，还需要加强本地语言支持和本地化应用能力。报告特别以柬埔寨为例，提出发展使用高棉语训练的AI模型。
高棉语能力成为AI普及关键
联合国大学发布的《AI Systems as Digital Public Goods》报告，重点研究人工智能作为“数字公共产品”（Digital Public Goods）的发展潜力，以及发展中国家在应用相关技术过程中面临的机会和挑战。
报告指出，对发展中国家而言，AI数字公共产品的一项重要价值，是通过本地化和特定领域解决方案触达“最后一公里”用户。
在谈及柬埔寨时，一名来自发展中国家政策及政府领域的受访者表示，柬埔寨民众使用高棉语，如果AI无法提供相应语言功能，其实际应用价值将受到很大限制。因此，需要发展能够支持本国语言的特定领域AI。
报告据此将“使用高棉语训练的AI模型”列为发展中国家推动AI本地化应用的具体案例之一。
本地语言数据应被视为基础设施
除了语言支持，报告进一步指出，发展中国家普遍面临高质量、本地化数据不足的问题，这可能限制包容性AI模型的发展，并增加对来自发达国家数据和技术体系的依赖。
对此，报告建议发展中国家将本地语言和特定行业训练数据视为公共基础设施。
具体而言，政府可以加大对本地语言数据收集和标注的公共投入，建立适用于AI训练和微调的开放数据资源，并推动国家统计机构、高校及本地AI开发者合作，建设高质量、符合本地实际情况的数据集。
报告认为，如果本地语言数据稀缺，或者医疗、农业、法律等特定领域的数据尚未经过系统整理，即使能够获得AI模型，相关技术在实际部署过程中仍可能表现不佳，甚至无法有效应用。
获得AI技术之外，还需建设本地能力
报告同时强调，开放AI技术需要与本地能力建设同步推进。对于发展中国家而言，仅仅能够访问或使用AI并不足够，还需要具备真正部署和使用相关技术的人才、数据及机构能力。
报告还建议，能力相对有限的国家建立本地或区域AI评估机制，对AI系统的语言适配度、准确性、公平性等进行测试，并加强政府部门及高校在AI评估、治理和本地化方面的能力建设。
从柬埔寨的情况来看，随着人工智能逐步进入政府公共服务、企业经营及个人应用场景，高棉语数据、本地化模型以及相关人才和评估能力，将成为AI能否进一步普及的重要基础条件。
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