巴拿马的 AI 准备度结果考验以人为本的治理

巴拿马已完成 UNESCO 的 AI 准备度评估，但结果暴露出国家雄心与支撑这一雄心所需制度之间的矛盾。该国希望人工智能能够加强物流、农业、公共服务和经济增长。但它首先必须弥补研究、数据治理、农村连接和公共问责方面的严重缺口。

这项评估发布之际，巴拿马正从征询意见进入实施阶段。政府已成立新的技术治理机构，推进 AI 立法，并推出包含五项政策支柱的国家战略。这些举措让巴拿马拥有的不只是意向声明，也设定了公众可据以评判进展的期限。

核心问题已不再是巴拿马是否希望实现负责任的 AI，而是以人为本的承诺能否影响采购、自动化决策、基础设施投资，以及巴拿马城以外地区的服务可及性。其他拉丁美洲政府也面临同样的考验，但巴拿马的物流角色和数字连接能力使其结果尤为重要。

巴拿马的 RAM 结果将原则转化为政策清单

这项评估为巴拿马提供了可衡量的治理议程，而非对其 AI 雄心的笼统认可。

UNESCO 的准备度评估方法论（RAM）用于评估一个国家能否按照伦理原则发展和治理 AI。它考察法律、社会、经济、教育、科学和技术条件。该过程结合量化证据，以及政府、学术界、企业和民间社会参与的磋商。

巴拿马已完成的国家评估指出了结构性优势以及重大弱点。最终报告提出了 19 项政策建议，重点包括将国家 AI 政策制度化、整合机构治理、现代化数据保护，以及改善公共采购。

这一区别至关重要。准备度评估并不证明已部署的 AI 系统安全、公平或有效。它识别的是决定机构能否评估这些系统、并在伤害出现时作出应对的条件。

UNESCO 设计RAM 框架，是为了帮助政府识别缺失的法律、技能、基础设施和监督能力。它在国家层面运作，而非测试单个模型。在政府机构于敏感场景部署 AI 前，巴拿马仍需要开展项目层面的审查。

评估发现公众对采用 AI 抱有兴趣。2025 年 SENACYT 调查显示，69.4% 的受访者对实施 AI 持积极看法。这种支持为政策制定者提供了行动空间，但并未消除采取保障措施的必要性。

磋商过程并未局限于首都的一场活动。三座城市举行的四场会议汇集了来自 45 家机构的 106 名参与者。在 Chitré 和 David 的讨论显示，人们对实际农业应用抱有浓厚兴趣。

这些区域性会议还提出了一项被称为“技术治理三部曲”的方案。该方案将公共采购的伦理标准、算法系统的独立审计和受治理的开放数据结合起来，每一部分都针对不同的失效环节。

采购规则可以在政府机构购买系统前界定可接受的用途。独立审计可以检验供应商是否满足这些要求。受治理的数据访问能够支持开发，同时避免将所有公共数据集视为无风险材料。

该方案仍是一项政策方向，而非执法证据。巴拿马仍须界定哪些系统需要审查、由谁执行审计，以及系统失效时将如何处理。缺少这些细节，伦理要求可能沦为几乎没有实际效果的合同措辞。

这是 RAM 结果中的第一个主要矛盾。巴拿马已将宽泛原则转化为明确的优先事项，但许多优先事项仍缺乏具有约束力的程序。下一阶段需要预算、责任机构、期限和公开报告。

巴拿马的 AI 战略已有机构，但能力依然薄弱

巴拿马建立制度框架的速度，快于培养运行该框架所需技术人才的速度。

该国在 2026 年采取了多项正式举措。提出适应性 AI 治理和监管试验的第 588 号法案于 4 月通过首次立法辩论。它尚未完成 UNESCO 评估所述的完整立法程序。

第 36 号行政法令随后于 5 月出台。该法令设立了国家关键与新兴技术委员会，以及由 SENACYT 主持的 AI 分委员会。政府于 7 月正式成立这些机构。

委员会可以协调各部委、大学和企业，却无法替代受训的审计人员、数据保护专家、技术评估人员或公共部门工程师。巴拿马的能力指标说明，为何人员配置应与制度设计同等受重视。

UNESCO 报告称，巴拿马在研发上的投入占国内生产总值的 0.16%，而拉丁美洲相应平均值为 0.33%。该国约有 71 名活跃的 AI 研究人员，而地区平均数超过 1,220 人。

巴拿马还拥有两项获授权的 AI 专利，而报告引用的地区平均数为 160 项。该国没有专门面向 AI 的本地博士项目。这些指标并未涵盖每一位从业者或商业项目，但揭示出其国内研究基础较为狭窄。

这一缺口带来了直接的实施难题。新的监督机构需要理解模型评估、隐私法、网络安全、采购和特定行业风险的人才。政府、大学、银行、物流企业和国际雇主都在争夺这些技能。

SENACYT 曾与 Georgia Institute of Technology 合作制定国家战略。此前的战略工作包括生态系统评估、战略备选方案和实施计划。

外部合作伙伴关系可以加速培训并提供比较性专业知识。但若国内机构无法留住人才，或无法独立评估建议，这也会带来依赖风险。国际顾问离开后，国家战略仍需要本地所有权。

巴拿马的战略围绕五项支柱展开，涵盖治理、人才、数据和基础设施、伦理与包容性，以及国际合作。这一结构与 RAM 识别出的主要弱点相吻合。

困难的问题在于先后次序。巴拿马不能在缺乏数据规则和评估能力的情况下，负责任地扩大自动化公共服务；同时，它也无法在不让政府机构和研究人员测试有用系统的情况下建立实践经验。

监管试验提供了一种可能的桥梁。受控项目可以限制部署范围、要求监测并设定退出条件。然而，只有当监管机构能够拒绝不安全项目并公布有意义的结果时，监管沙盒才具有可信度。

因此，政府面临一场能力竞赛。它必须在商业和公共部门持续采用 AI 的同时培养监督技能。暂停所有 AI 项目并不现实，但在控制措施到位前就部署系统，会将风险转移给公民。

最有力的近期应对措施，是将每项优先事项与人才计划相连接。采购改革需要受过培训的采购人员。算法审计需要合格的审查人员。数据治理需要每个参与机构内部负责任的数据管理者。

在这些岗位获得资金支持并补足人员之前，制度进展仍将不均衡。巴拿马已经搭建起协调 AI 决策的桌面，但仍需要足够多的合格人员围坐其旁。

以人为本的 AI 与巴拿马的数字鸿沟相撞

如果农村社区和原住民群体仍只是数据主体而非决策者，以人为本的战略将会失败。

巴拿马的全国平均数据可能掩盖了接入条件上的显著差异。UNESCO 报告称，80% 的城市家庭和 46% 的农村家庭能够接入互联网。这 34 个百分点的差距影响了谁能够使用 AI 服务、贡献数据并质疑自动化结果。

在线公共服务并不会仅因使用对话式界面就变得具有包容性。居民仍需要网络连接、合适的设备、无障碍语言以及非数字化替代渠道。政府机构在使用自动化取代现有渠道前，必须考虑这些限制。

语言挑战同样显著。巴拿马认可七种原住民语言，UNESCO 将这七种语言全部列为自然语言处理中的低资源语言。在评估编制时，这些语言均没有可用的数字语料库。

低资源意味着开发人员缺乏足够具代表性的数字文本或语音，来训练和评估可靠的语言系统。因此，模型可能在西班牙语中表现良好，却无法服务使用其他语言交流的公民。

巴拿马于 2026 年 2 月作为战略合作伙伴加入 Latam-GPT 倡议。这项合作为开发具有地区相关性的语言资源提供了可能路径。然而，原住民语言数字化会引发有关同意、所有权、访问和商业再利用的问题。

语料库不只是技术燃料。它可能包含口述历史、文化敏感知识、个人信息和特定社区的表达方式。若在没有社区治理的情况下收集这些材料，将违背以人为本的战略。

RAM 磋商本身就揭示了一个早期预警。UNESCO 指出，comarca 代表缺席。Comarcas 是具有独特政治和文化重要性的原住民行政区域。

这种缺席并不会使整项评估失效，但意味着该过程遗漏了最受语言排斥和农村连接缺口影响的声音。在政府机构制定数据共享或语言技术计划之前，未来的磋商需要确保代表性。

以人为本的治理还延伸至性别和研究参与。根据所引用的 Digital Gender Gaps Dashboard，巴拿马在互联网和移动接入方面已实现性别均等。然而，女性在国家研究系统的研究人员中仅占 39%。

因此，获得消费技术的机会比参与其设计和监督更为均衡。这一差距可能影响哪些问题得到资金支持、伤害如何被界定，以及谁能从公共投资中受益。

全球伦理建议书将人权、尊严、包容性、透明度和环境保护置于 AI 政策的核心。巴拿马面临的挑战，是将这些原则转化为重新分配参与机会的选择。

公共采购提供了具体检验。政府合同可以要求无障碍测试、农村服务选项、语言覆盖披露和申诉程序；也可以要求供应商记录训练数据，以及不同群体之间的性能差异。

这些要求应在部署前影响产品设计。购买之后才发布的一般性伦理声明，约束力要小得多。合同、预算和评估标准能够表明，包容性究竟是实际运作的一部分，还是仅具仪式意义。

农业提供了另一个实际应用场景。首都以外的参与者对将 AI 用于农业工作表现出浓厚兴趣。实用应用可支持作物监测、天气解读或供应规划。

但这些工具依赖本地数据、网络连接、培训和维护。围绕大型农场或稳定宽带设计的系统，可能加剧既有不平等。因此，试点项目应衡量哪些人能够使用服务，而不应只关注其预测是否看似准确。

巴拿马的包容性检验有一项明确标准：社区必须协助治理影响其自身的系统和数据。在重大设计决策作出之后再进行咨询，无法达到这一标准。

经济潜力巨大，但现实基础仍然薄弱

巴拿马 AI 的预期经济收益颇具意义，但潜力与当前影响之间的差距，应促使人们保持审慎，而非一味庆祝。

UNESCO 估计，AI 每年可为巴拿马经济贡献 17.76 亿至 33.44 亿美元。这一区间约相当于国内生产总值的 2.1% 至 4%。目前估计的实际影响仅为 0.2% 至 0.4%。

这一差距将 AI 定位为重要的发展机遇，也表明大部分预期价值尚未实现。预测取决于应用普及、配套投资、劳动者技能、数据质量，以及能够应对失败的制度能力。

商业、建筑、运输和仓储约占预期机遇的 48%。巴拿马的物流优势使运输业尤为重要。巴拿马运河、港口、仓储设施和贸易服务产生的运营数据，可支持规划和优化。

AI 可协助预测、设备维护、路线规划、文件处理和风险分析。每种应用所需的不只是一个模型。组织还需要可靠的数据管道、领域专家、安全控制措施，以及处理错误输出的流程。

公共基础设施同样存在这种依赖。巴拿马目前有七条正在运行的海底电缆，另有两条获准于 2026 年建设。根据 UNESCO 的概况，其约 65% 的电力来自可再生能源。

这些资产支撑了巴拿马成为区域数据枢纽和低碳计算目的地的雄心。网络连接和更清洁的电力能够吸引基础设施投资，但并不会自动形成国内研究能力或广泛分配的经济价值。

数据中心可能消耗土地、电力、水资源和公共激励措施，同时只雇用规模相对较小的运营团队。政策制定者应区分托管计算基础设施与围绕该基础设施建设本地能力。

国家战略需要在投资与公共利益之间建立可衡量的联系。协议可涵盖劳动力培训、研究合作、能源报告、本地采购和服务韧性。缺少这些条款，枢纽叙事可能会超越其实际发展影响。

区域比较提供了有用背景。区域 AI 指数评估了 19 个国家的支撑条件、研究与应用以及治理情况。其 2025 年版将生态系统划分为先行者、采用者和探索者。

根据 UNESCO，巴拿马位于采用者组别，较上一版提高了 1.47 分。这一分类认可了其进展，但并未将巴拿马列入该地区最成熟的 AI 生态系统之中。

这一结果与 RAM 的发现相符。巴拿马具备网络连接、政策动力、可再生能源以及可使用 AI 的经济部门，但缺乏与持续领先地位相关的研究深度、专业教育和制度成熟度。

经济预测也会带来政治压力。一旦战略将数十亿美元的价值与 AI 挂钩，官员就可能感到有必要加速部署。供应商也可能将采用本身包装成现代化的证据。

这种压力使独立评估至关重要。公共机构应衡量 AI 系统是否缩短处理时间、改善服务质量或降低错误率，也应衡量申诉、排除情况、安全事件和人工工作量。

一个自动化了显性任务的项目，可能只是将工作转移到其他地方。员工可能花更多时间纠正输出或解释决策。当没有官员愿意为自动化结果负责时，公民可能面临更漫长的争议处理过程。

最有价值的项目将明确的运营需求与可衡量的保障措施结合起来。物流规划、农业支持和行政处理都提供了机会，但每项都需要独立的风险评估。

因此，巴拿马的经济机遇是有条件的。该国可以从 AI 中获益，而无需将每一次部署都视为进步。选择性采用、可信评估和公开报告，将比仅有雄心勃勃的预测提供更有力的证据。

Google News 的关注无法取代独立问责

曝光度可以放大巴拿马的政策公告，但只有透明的证据才能证明其治理模式是否有效。

通过 Google News 分发的报道，可让国际读者了解巴拿马的 RAM 结果。但它也可能将复杂评估压缩成一个关于迈向以人为本 AI 的简单进展故事。

这种框架捕捉到了事件的一部分。巴拿马已完成结构化的国家审查，设立治理机构，并将发现与国家战略相衔接。这些都是实质性行动。

然而，Google News 的曝光并不能验证立法是否会通过、机构是否会遵守采购规则，或审计要求是否会变得可执行。聚合式标题可能让一个流程里程碑看起来像已经完成的改革。

RAM 报告本身提出了更严格的解读。19 项建议意味着巴拿马已识别出广泛的实施积压任务。该国法律框架也需要更新，以应对算法画像、大规模生物识别处理和合成数据。

巴拿马 2019 年第 81 号法律承认个人数据权利，并对完全自动化决策提供保护。UNESCO 认为，该法律尚未充分涵盖与现代 AI 系统相关的多项实践。

这一缺口很重要，因为当代服务很少将自身表现为单一的自动化决策。画像可能影响哪些案件获得关注、哪些风险被打分，以及哪些优惠触达某个人。当工作人员习惯性接受系统建议时，人工批准可能沦为形式。

生物识别系统带来了更高层级的担忧。错误可能影响获取服务、行动、就业或与当局的互动。大型数据库还可能产生持续到供应商合同结束很久之后的安全风险。

合成数据则提出不同的问题。在真实数据敏感或稀缺时，人工生成的记录可支持研究。设计不佳的合成数据集仍可能复制偏见、泄露信息，或对代表性造成虚假的信心。

巴拿马拟议的独立审计方法，需要有足够范围来处理这些情形。审计应审查数据来源、性能、安全性、可访问性，以及围绕系统的实际决策流程。仅有模型准确率评分并不足够。

独立性也需要一个实际定义。审计人员不应完全依赖被评估的供应商。机构需要有权获取文档、测试系统并披露重大发现。

问题出现时也必须有补救措施。公民需要易于理解的通知、可获得的申诉渠道，以及一名负责的公共官员。机构应保留暂停系统的能力，而非被锁定在供应商基础设施之中。

政府的技术议程将 AI 与半导体发展、科学和国家竞争力相联系。这一更广泛的议程能够改善不同政策领域之间的协调。

它也可能加大以投资公告和机构成立来衡量成功的诱惑。这些指标确实重要，但无法反映已部署系统是否尊重权利。

因此，Google News 的读者应将 RAM 发布视为问责阶段的开始。巴拿马已阐明其目标，并记录了自身缺口。未来的决策如今可以与这一记录进行比较。

最有力的证据将来自实施文件。采购标准、审计协议、机构预算、咨询记录和事件披露，能够表明以人为本的治理是否具有实际效力。

三项信号将显示巴拿马能否兑现承诺

下一阶段将由可执行的规则、获得资金支持的能力建设，以及首轮评估中缺席社区的参与来决定。

第一项信号是对 19 项 RAM 建议的落实。巴拿马应为每项优先事项明确负责机构、期限、资金和公开指标。发布路线图可将冗长的建议清单转化为可问责的计划。

采购改革值得尽早关注，因为政府采购可在系统接触公民之前塑造其设计。标准条款应涵盖数据使用、测试、可访问性、审计访问、安全事件、申诉和合同终止。

如果机构采用这些要求并披露其适用方式，巴拿马的治理主张将更具说服力。如果实施仍局限于宽泛的战略表述，承诺与实践之间的差距将扩大。

第二项信号是对国内能力的投资。巴拿马需要更多研究人员、评估人员、公共部门技术人员和数据治理专家。培训总量重要，但人才留存和制度化配置更重要。

值得关注的是，大学是否建立先进 AI 学习路径，以及公共机构是否设立长期技术岗位。合作伙伴关系应转移专业知识，而非仅提供临时的外部能力。

研究支出提供了另一项可衡量指标。目前占 GDP 0.16% 的比例低于所引用的地区平均水平。比例上升并不保证研究有用，但投资停滞将削弱建设知识型经济的主张。

第三项信号是更广泛的参与。未来咨询应纳入 comarca 当局、原住民语言社区、农村组织、劳动者、消费者权益倡导者，以及受自动化公共服务影响的人群。

他们的作用不应止于审阅已完成的计划。参与者需要对项目选择、数据治理、风险阈值和评估产生影响。补偿和无障碍参与方式，能够决定哪些人的意见在现实中能够被纳入。

语言倡议提供了一个直观检验。巴拿马可以在尊重社区同意与控制权的同时，支持原住民语言技术。有关数据所有权、访问、再利用和撤回的明确规则，将为这一承诺提供证据。

这三项信号相互强化。强有力的规则需要具备技能的机构，而具备技能的机构需要参与来理解真实伤害。没有权力的咨询无法纠正薄弱的执法。

巴拿马拥有宝贵资产，包括国际连接能力、可再生电力、物流专长，以及公众对 AI 的兴趣。RAM 结果表明，这些资产与深层的制度和社会约束并存。

这正是为什么，这个故事的重要性远不止于 Google News 上报道的一次战略发布。巴拿马已经公布了足够的证据，使未来表现能够被衡量。它不能再仅凭雄心来定义进步。

开发者应关注采购标准，因为它们将塑造技术要求。企业买家应关注审计和数据规则，因为这些规则可能影响整个市场对供应商的预期。知识型工作者应关注培训和申诉机制，因为自动化将改变职责与问责方式。

下一个问题很具体：巴拿马是否会发布一份有资金保障的路线图，将每一项重大 AI 部署与监督、参与和可衡量的公共价值联系起来？这份文件，以及随后可见的执行行动，将表明以人为本的 AI 正在成为一种运营模式，而不只是一条新闻标题。