原文标题：Current AI Model Inadequacies: Implications for the Global South

中文摘要：印度观察家研究基金会副研究员普拉提克·特里帕蒂（Prateek Tripathi）在《当前人工智能模型的不足及其对全球南方国家的影响》一文中表示，鉴于当前以超大规模算力投入为主要特征的人工智能发展模式仍存在诸多局限，全球南方国家应审慎评估人工智能技术的实际应用效果，坚持以人为本的发展方向，避免过度依赖以人工智能为核心的发展模式。

文章指出，当前一些人工智能研发人员与业内专家认为，人工智能可能引发大规模就业岗位流失，通用人工智能（AGI）也有望在不久的将来实现。但作者认为，这些判断尚缺乏充分的实践和研究依据。在部分行业和实际应用场景中，人工智能部署与自动化改造未能达到预期效果。与此同时，当前以持续扩大模型规模和算力投入为主要特征的人工智能发展模式也面临可持续性挑战。一方面，相关技术对能源及其他资源的需求不断增长；另一方面，部分人工智能企业和大型算力基础设施运营商面临较高的资本支出及融资压力，进一步增加了行业发展的不确定性。

文章认为，对于正在培育和建设本土自主人工智能能力的全球南方国家而言，上述问题值得高度关注。相关国家有必要重新审视人工智能技术在经济社会发展中的作用，坚持以人为本的发展理念，避免在发展过程中片面追求人工智能技术的大规模部署，而忽视就业、民生及社会发展的实际需求。

文章同时指出，这并不意味着否定人工智能带来的积极作用。事实上，人工智能已在语言翻译、科学研究等领域取得一定应用成效，但现阶段仍难以在广泛场景中完全替代人类，其运行和应用仍需要必要的人工参与与监督。尤其是在医疗卫生、农业等直接关系民众生活和生计的领域，人工智能系统一旦出现错误，可能产生较为严重的后果，因此更应重视技术可靠性和风险防范。

文章建议，全球南方国家应适当调整人工智能发展议程，在推进技术创新和应用的同时，更加重视劳动者权益保障与人的全面发展。各国应审慎选择风险可控、具有实际社会效益的人工智能应用场景，将技术资源优先投入能够改善民生、促进包容性发展的领域，避免不加区分地大规模推广人工智能，推动人工智能技术更好服务经济社会发展。（编译：徐雅文、秦川）