联合国贸发会议（UNCTAD）：《2026人工智能时代的科学、技术与创新研究报告》

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来源：21世纪关键技术

随着生成式人工智能迅速演变为一种通用目的技术，全球科研与开发（R&D）的底层逻辑正经历一场空前的范式重塑。然而，在这场由算法与算力驱动的创新浪潮中，全球技术鸿沟加剧、知识产权法律滞后、科学造假风险上升以及南北方国家能力失衡等挑战也日益凸显。联合国贸易和发展会议（UNCTAD）发布了题为《人工智能时代的科学、技术与创新》（Science, Technology and Innovation in the Age of AI）的专题研究报告。报告立足全球可持续发展目标，系统解构了人工智能对基础与应用研究的重构机制，提出了适应AI时代的“变革性创新政策”框架，并呼吁通过开放科学、全球能力建设与包容性治理，防止数字与AI鸿沟进一步拉大。

报告明确指出，人工智能正在全面渗透科研的“概念化、研究、开发与部署”全生命周期，预计将使科研效率提升近一倍，每年释放高达半万亿美元的经济价值。然而，技术的红利分配极不均衡。如果缺乏敏捷且具有包容性的公共政策干预，AI可能成为强化既有垄断与不平等的加速器，而非包容性发展的推动力。

科研范式重构与AI重塑创新的四大通道

报告首先剖析了人工智能作为通用目的技术对科研全流程的渗透路径。与早期仅能处理特定领域简单任务的AI不同，以生成式人工智能和大语言模型为代表的新一代AI具备了跨领域推理、内容生成与上下文适应能力。这种变革力在生命科学、材料科学与气候科学等前沿领域展现得尤为深刻。2024年诺贝尔化学奖授予计算蛋白质设计与蛋白质结构预测领域，正是AI重塑现代科学探索方法的里程碑式印证。

报告将人工智能对研发过程的重构归纳为四大核心通道： 第一是数据收集与整理。AI能够自动化提取并整合来自科研论文、专利、传感器和用户反馈的高维异质数据，大幅缩短知识检索与清理周期。 第二是深度数据分析。在复杂实验和数字孪生模拟中，AI能够快速识别隐性关联与高维模式，将海量原始数据转化为可操作的科研洞察。 第三是假设生成。利用跨学科知识图谱与数据驱动的预测逻辑，AI打破了人类思维的惯性边界，能够自动提炼可验证的科学问题与创新设计方案。 第四是实验与模拟优化。基于强化学习与自主实验室，AI能够在虚拟空间中完成高通量模拟与试验调整，极大地降低了真实物理实验的成本、时间与风险。

在三大前沿科学领域，这种范式重塑已带来突破性进展。在生物科学领域，AlphaFold系统预测了约2亿种已知蛋白质的结构，而AI辅助的分子筛选成功发现了针对耐药性超级细菌的潜在新型抗生素阿巴辛（Abaucin）。在材料科学领域，基于GNOME模型，研究人员预测并发现了超过220万种新型稳定晶体，相当于传统材料学约800年的研究成果。在气候科学领域，NVIDIA的Earth-2平台利用生成式AI实现了公里级分辨率的大气与极端天气模拟，深度赋能气候变化应对与灾难预警。

然而，报告警告称，AI带来的科研生产力红利在研究者之间呈现出高度极化现象。顶尖科学家能够借助AI使产出翻倍，而缺乏专业经验的研究者则可能因缺乏分辨力而在AI生成的错误或幻觉信息中浪费大量资源。与此同时，数据质量缺陷、算法“黑箱”带来的不可解释性、机器学习中的“数据泄漏”引发的重复性危机，以及AI导致的科研人员“技能退化”和心理焦虑，构成了技术应用中不可忽视的硬性挑战。

创新政策转向：从线性干预到变革性治理

面对AI加速缩短的创新周期与跨学科融合特征，传统的以“科学推动”和单纯纠正市场失灵为核心的线性创新政策已难以适应当前需求。报告提出，各国政府必须加速向“变革性创新政策”（Transformative Innovation Policy）演进。新范式不再将技术创新视为单纯促进经济增长的工具，而是将其作为实现可持续发展目标（SDGs）、促进社会公平与生态可持续的导向性力量。

针对人工智能带来的技术与制度挑战，报告提出了创新政策重塑的三大核心支柱：

其一是政策框架的敏捷性与响应度。传统立法周期往往滞后于技术演进速度。报告建议各国大力引入“监管沙盒”（Regulatory Sandboxes）机制，在受控的试验环境中允许创新者测试新产品与服务，同时使监管者能够实时收集反馈、评估风险并动态调整法规。此外，知识产权（IP）法律体系需加速适应AI时代。目前绝大多数国家不承认AI系统的独立发明人或作者资格，针对AI训练数据的版权合法性、专利审查中的技术公开标准等模糊地带，各国需出台专项指导方针，在保护发明人权益与防止数据垄断之间取得平衡。

其二是跨学科协同与包容性。报告倡议各国的研发资助机制打破传统学科壁垒，设立针对AI与垂直学科交叉研究的专项联合基金。同时，应建立集学术界、产业界与政府资源于一体的区域性人工智能研究中心，防止中小企业、初创公司以及来自发展中国家的研究者被排除在前沿科技体系之外。

其三是责任制与数据治理。创新政策的焦点正从“产品导向”转向针对AI研发全生命周期的“过程治理”。治理框架必须明确算法的透明度、可解释性与问责机制。在数据要素层面，政府需要搭建高质量、多语种且兼顾代表性的公共数据集，纠正训练数据中对女性及边缘群体的系统性偏见，同时通过严密的数据保护法律规范隐私使用，防止数据滥用与非法跨国流转。

全球合作与消弭数字鸿沟的行动路径

报告强调，人工智能时代的科技创新本质上是全球性议题，单打独斗无法应对算法治理、数据流动与技术滥用等跨国挑战。然而，当前全球AI研发资源与治理话语权高度集中于少数发达国家与跨国科技巨头，发展中国家面临着算力匮乏、高质量本地数据集匮乏以及专业人才流失的多重困境。

为了构建一个普惠、公平的全球AI创新生态，联合国贸发会议提出了三大国际合作优先方向：

首先是大力推动开放科学与开放创新。报告主张打破商业模型的封闭垄断，建立遵循FAIR（可发现、可访问、可交互、可重用）原则的全球开放数据与开源模型共享体系。开放权重模型（如DeepSeek、Qwen等）与公共数据仓库为发展中国家降低了极高的技术门槛。报告建议通过世界贸易组织《与贸易有关的知识产权协定》（TRIPS）的相关条款，推动捐助国向发展中国家共享开源AI工具与数据集，并支持公共资金资助的研究成果实行全球开放获取。

其次是全面实施全球AI能力建设。国际社会应通过算力援助、技术转移与人才培养，提升发展中国家在AI科研中的自主能力。如联合国开发计划署等机构发起的“非洲绿色算力联盟”与算力加速器项目，正在为发展中国家创新者提供可负担的计算资源。报告同时特别强调了在AI教育与研发中嵌入性别视角，通过专项奖学金与科学计划消除女性在科技领域的代表性不足。

最后是推进全球统一的伦理与治理共识。报告呼吁落实联合国教科文组织《人工智能伦理问题建议书》及联合国相关决议，建立全球互通的AI安全标准与风险评估体系。在全球层面，应建立透明、包容的全球AI治理对话机制与独立国际科学委员会，确保人工智能的发展始终服务于全人类的共同利益，而非沦为地缘博弈或技术霸权的附庸。

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