人工智能技术在重塑全球可持续发展目标监测体系中带来了哪些机遇与治理风险？

人工智能有潜力支持统计流程的几乎所有阶段。它可以改进问卷设计、协助访谈员、对图像和文本进行分类、检测不一致性、自动化质量检查，并通过自然语言界面使复杂的统计结果更易于获取。一项针对约1800篇文章的最新元分析证实，人工智能现已应用于整个调查生命周期。

然而，人工智能也带来了新的风险。大型语言模型回答数据相关的查询时，往往依赖过时或未经核实的信息，而非官方统计数据。当可靠的官方数据不可用时，人工智能系统通过外推、内插或合成生成来填补空白，产生的数字可能看似权威，却掩盖了重大的不确定性。缺乏可信的官方统计数据，错误信息传播的速度将比以往任何时候都快。

在保密性与信任方面，人工智能使得通过结合公开的官方数据集和庞大的商业数据生态系统，从汇总统计数据中重新识别个人成为可能。在首先加强保护保密性的技术和治理框架之前，将官方数据输入人工智能模型的风险在于会侵蚀过去几十年建立起来的信任。公众不再可靠地知道统计数据背后是谁，负责错误的责任机构可能并非实际产生数据的一方。

在国家数据主权维度，主权具有三个相互强化的维度：对统计优先事项和数据的控制、可持续的国家融资以及能够协调数据生态系统和管理人工智能使用的强大独立机构。2023年的一项分析发现，只有约三分之一的低收入和下中等收入国家管理着自己的微观数据存储库。在撒哈拉以南非洲地区，只有15%的国家报告称获得了完全资助。缺乏对自身数据的控制、持续的内生融资和制度权力，国家统计机构就无法审计人工智能系统、执行安全措施或追究技术合作伙伴的责任。

应对这些挑战，机会并非仅仅在于采用人工智能，而在于以强化官方统计所依据的价值观的方式来塑造它：专业独立、透明、方法严谨、问责制和保密保护。国家统计机构必须坚持其作为可验证记录来源的角色，记录方法、量化不确定性，并将观测数据与模型输出进行标注区分。公正性、透明度、专业独立性、方法论问责制和公众获取权在人工智能时代比以往更加重要。