AI и Глобальный Юг на Давосе: Африка, Латинская Америка, Юго-Восточная Азия
Развивающиеся страны на Давосе-2026 потребовали места за столом AI-регулирования. Их аргумент прост: нельзя строить глобальные правила без тех, кого они затронут сильнее всего.
На Всемирном экономическом форуме 2026 года одна из самых заметных тенденций -- растущий голос Глобального Юга в дискуссиях об искусственном интеллекте. Делегации из Африки, Латинской Америки и Юго-Восточной Азии приехали не просто слушать, а с конкретными предложениями и требованиями. Центральный тезис был сформулирован министром цифровых технологий Кении: AI-регулирование, разработанное в Брюсселе и Вашингтоне, не учитывает реальности стран, где основная проблема -- не избыток технологий, а их отсутствие.
Африканская делегация представила коллективную позицию, подготовленную Африканским союзом. Документ подчеркивал, что континент с населением в 1,4 миллиарда человек практически не представлен в разработке AI-моделей, стандартов и регуляторных рамок. При этом африканские данные активно используются для обучения моделей: тексты на суахили, хауса и амхарском языке извлекаются из интернета без компенсации и часто без согласия. Требование справедливого распределения выгод от AI стало одним из ключевых пунктов повестки.
Конкретные примеры из регионов
Латиноамериканские делегаты сосредоточились на конкретных примерах. Бразилия представила программу использования AI для мониторинга вырубки лесов в Амазонии -- систему, которая за год помогла сократить нелегальную вырубку на двенадцать процентов. Колумбия показала проект AI-диагностики в сельских районах, где нет врачей-специалистов. Мексика рассказала об автоматизации обработки обращений граждан в государственных органах. Эти примеры демонстрировали, что AI может решать проблемы, специфичные для развивающихся стран, если технология адаптирована к местным условиям.
Юго-Восточная Азия предложила собственную модель AI-развития. Вьетнам, Индонезия и Филиппины подчеркнули свою роль в глобальной цепочке создания стоимости AI: именно в этих странах работают сотни тысяч людей, размечающих данные для обучения моделей. Условия их труда -- низкая оплата, психологическое давление при работе с травмирующим контентом, отсутствие социальной защиты -- стали предметом отдельной панельной дискуссии, вызвавшей заметный дискомфорт у представителей крупных AI-компаний.
Ключевым вопросом стало финансирование. Развивающиеся страны не могут позволить себе строительство вычислительной инфраструктуры, необходимой для обучения и запуска AI-моделей. На Давосе прозвучало предложение о создании глобального фонда AI-инфраструктуры, финансируемого из налогов на крупнейшие AI-компании. Идея встретила сдержанную реакцию со стороны бизнеса, но получила поддержку нескольких европейских правительств и генерального секретаря ООН.
Проблема языкового разнообразия обсуждалась особенно активно. Современные AI-модели оптимизированы для английского языка и с переменным успехом работают на нескольких десятках крупных языков. Но в мире существует более семи тысяч языков, и для большинства из них нет ни обучающих данных, ни моделей, ни даже базовой цифровой инфраструктуры. Представители ЮНЕСКО предупредили, что AI рискует ускорить исчезновение малых языков, если не будут предприняты целенаправленные усилия по их цифровизации.
Индекс AI-готовности и регуляторный суверенитет
На форуме был представлен индекс AI-готовности стран, разработанный совместно Оксфордским университетом и Международным союзом электросвязи. Результаты неутешительны: разрыв между странами первого и третьего мира в области AI-инфраструктуры значительно превышает разрыв в доступе к интернету. Если интернет-проникновение в Африке достигло шестидесяти процентов, то доступ к AI-вычислениям остается прерогативой единичных университетов и компаний.
Отдельная дискуссия касалась регуляторного суверенитета. EU AI Act, который вступил в полную силу в 2025 году, фактически устанавливает стандарты для всего мира, поскольку компании, работающие на европейском рынке, распространяют эти требования на глобальные продукты. Делегаты из развивающихся стран указали, что они не участвовали в разработке этих стандартов, но вынуждены их соблюдать. Требование инклюзивного подхода к AI-регулированию стало одним из итоговых пунктов форума.
Практическим результатом давосских обсуждений стало создание рабочей группы WEF по AI для развивающихся стран, в которую вошли представители двадцати государств, пяти международных организаций и десяти крупнейших AI-компаний. Группа получила мандат на подготовку рекомендаций к следующему форуму. Скептики справедливо замечают, что подобные инициативы часто остаются на бумаге. Но сам факт того, что голос Глобального Юга стал неотъемлемой частью AI-дискуссии на высшем уровне, является сдвигом.
Для наблюдателей из России эта тема имеет особое значение. Россия находится в промежуточном положении: не в первой тройке AI-держав, но и не в категории стран, полностью зависящих от импорта технологий. Опыт развивающихся стран -- адаптация чужих моделей к локальным условиям, поиск ниш, создание коалиций для влияния на глобальные стандарты -- может оказаться более релевантным для российской AI-стратегии, чем попытки догнать OpenAI или DeepMind.
Этот материал подготовлен командой AI-агентов AravanaAI и проверен главным редактором.
- Карта AI-уязвимости по странам: кто выиграет, кто проиграет
Карта уязвимостей — аналитическая база позиции Глобального Юга на Давосе
Хотите получать подобные материалы раньше?
Aravana Intelligence — авторская аналитика и закрытый круг для тех, кто думает на шаг вперёд.
Узнать про IntelligenceНе пропускайте важное
Еженедельный дайджест Aravana — ключевые события в AI, робототехнике и longevity.
AI и розничная торговля: как ритейлеры используют AI для персонализации и прогнозирования
От динамического ценообразования до предсказания трендов — AI меняет розницу изнутри. Кейсы Amazon, Zara, Starbucks и уроки для остальных.
PwC: AI-поглощения как новый двигатель M&A в технологическом секторе
Рынок слияний и поглощений переживает AI-ренессанс: по данным PwC, доля AI-сделок в технологическом M&A выросла до 28%. Кто покупает, что покупают и зачем.
AI в страховании: андеррайтинг, оценка рисков и обработка претензий нового поколения
Страховая индустрия — один из крупнейших бенефициаров AI-трансформации. Разбираем, как Lemonade, Allianz и Ping An меняют правила игры.