了解数字公共基础设施：对新兴市场企业和政府的意义及其重要性

如此关注并不令人意外。 9月5日正式闭幕的第77届联合国大会以“应对相互关联的挑战的变革性解决方案”为主题，强调需要“国家主导的数字合作，建立安全、可信和包容的数字信息基础设施”。而印度作为G20现任主席国，在过去一年中将数字信息基础设施置于G20议程的中心位置。印度政府还利用数字平台和技术促进经济进步、创新和金融包容性，展示了数字信息基础设施对新兴市场的巨大潜力。

为了利用这一势头这一新兴领域的关键

利益相关者（包括本文的一些作者）做出了更多努力来定义 DPI 的真正含义。在去年 1 月撰写的一篇论文中，David 仅能确定当时 DPI 的一个实质性定义，即数字公共产品联盟的GovStack 工作组提供的定义。六个月后，现在又有了一些定义，包括来自 Co-Develop 的定义，Co-Develop 是一家成立于 2021 年、旨在推动 DPI 的独立专业机构，最值得注意的是 G20 DPI 工作组最近发布的定义草案。该定义将 DPI 定义为“一组可互操作、包容、安全和可信的共享数字系统，建立在开放标准和规范之上，并受尊重基本权利的授权规则约束，以在社会规模上提供和提供对公共和/或私人服务的访问，以推动创新、信任和竞争。

这种强化的定义讨论令人鼓舞，尤其是考虑到参与者的全球影响力。然而，由于难以就全面定义达成全球共识，一些人，如卡内基印度，主张放弃这一追求，转而制定指导 DPI 的共同原则。然而，基于原则的方法并不能完全避免充分明确的需要：它仍然需要明确原则涵盖的内容——以及它们不涵盖的内容。

即使没有完全的定义共识，似乎也应该停下来问一问：现在的 DPI 是否可能支持积极的数字发展议程？这个问题超越了对定义完美的无谓追求，而是考虑了对 DPI 的新理解可能产生的结果。我们相信 DPI 可以成为关注数字发展的有用视角。然而，要发挥其潜力，利益相关者必须超越基于以政府为中心的用例和现有数字系统的狭隘概念，展望下一代应用。但要开始考虑这些，我们首先需要评估对 DPI 的新理解。

达成对 DPI 的共同理解

上述讨论的两个 DPI 定义（分别来自 G20 和 Co-Develop）具有几个共同特点：它们表示 DPI 必须建立在某种共享的“构建模块”上；它必须具有互操作性、安全性和可信度；并且它必须最终专注于大规模提供数字服务。

G20 和 Co-Develop 的定义均未要求 DPI 由国家所有或运营：相反，DPI 必须造福于更广泛的社会 — — 即，无论其是否为公共所有或管理，它们都必须具有公共目的。数字支付系统肯定就是这种情况，它们通常由私营部门参与者建立的公用事业所有和运营，尽管它们通常受到国家的监管。这种对公共目的的关注为 DPI 形式的发展留下了更广阔的空间，允许私营部门和民间社会进行创新。然而，这两个定义也明确指出，DPI 领域并不是自由放任的：它需要“尊重基本权利的授权规则”（如 G20 所说）和“保证”对相关 DPI 进行监督的“公共机构”（如 Co-Develop 的定义）。

到目前为止一切都很好不仅有融合的证据，而且 G20 和 Co-Develop 的定义似乎都足够宽泛，为方法的进一步发展提供了喘息空间。但它们是否太宽泛了，以至于太多东西都无法归入 DPI 范畴？一个具体的担忧是，它们将基础设施作为构建模块的概念仍然模糊不清：“一套数字系统”（G20）或“数字能力”（Co-Develop）。这并不排除软件包甚至代码或协议，从而带来了 DPI 被视为政府技术解决方案的一个专门子集的风险。这种关联将限制 DPI 为政府与公民互动提供解决方案，而不是促进更广泛的全社会数字化转型方法。正如印度 Aadhaar 数字身份计划及其备受赞誉的“数字堆栈”其他元素的首席架构师 Pramod Varma 所设想的那样，DPI 允许甚至鼓励社会其他部分（包括私营部门）在其基础上构建用例。

举一个例子来强调 这一更广泛定义的价值

许多财政部正在实施或升级其税收系统。这些政府科技解决方案旨在使政府和纳税人受益，但通常不是为了使第三方受益而设计的。然而，如果这些新的税收系统还引入了超出政府范围的功能，例如允许第三方验证应税收入，这可能会使借款人和他们授权访问其已验证的应税收入记录的贷款人受益。DPI 的这一愿景不仅将其视为一项数字服务，而且将其视为其他服务也可以建立的基础。

数字支付、数字身份和数据交换系统越来越多地被接受为基础 DPI 的三个不言而喻的类别。然而，我们认为简单地将现有系统重新命名为 DPI 没有什么意义，除非它们在设计时也考虑到了这一基本特征：与其他系统互操作，而不是提供独立的解决方案。Varma 将这种方法称为“DPI 思维”，其中 DPI 指的是“系统的系统”，而不是单个部分。在这种框架下，这些单独的构建块不会被标记为 DPI，而是会被评估为潜在的“DPI 就绪”——即准备好作为下一代数字公共基础设施方法的构建块。

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展望下一代 DPI

虽然目前许多活动都集中在建立支付或数字身份等领域的基础设施上，但下一代 DPI 最有希望的新兴案例超越了这些通常孤立的空间，设想了当不同的数字系统开始互操作时可能真正带来变革的其他变化。

一个有趣的新例子来自国际清算银行 (BIS)，该银行支持各国央行维持货币和金融稳定的努力，并拥有多个金融领域的国际标准制定机构。2023 年 2 月，其总 通过建立社区报警站、组织社区安全巡逻队等方式 经理 Agustin Carstens 提出了全球金融基础设施的愿景，在该基础设施中，央行数字货币通过统一的公共账本与银行发行的数字货币以及金融甚至非金融债权登记处进行互操作。这一愿景在 2023 年 6 月的 BIS 年度报告“未来货币体系蓝图”的一章中得到了进一步发展。虽然 BIS 没有将“DPI”一词附加到这个蓝图上，但我们仍然认为它体现了下一代 DPI 方法。这是因为它将数字货币转移的支付系统（包括央行发行的数字货币和私人发行的数字货币）与使用金融或真实债权的分布式数字账本来实现这些资产的同时转移（使用智能合约支付）。

该蓝图尚处于概念阶段，正如国际清算银行承认的那样，它雄心勃勃。要实现这一目标，需要解决协调各个组成部分的公私合作的治理挑战，因为数字货币仍将由私人发行，基于区块链的资产登记也可能由私人运营。智能合约可以帮助同时执行支付和 tr 号码 转账指令，但该系统仍需要制定和执行规则和标准。然而，这些挑战的存在并不意味着该提议不可行：寻求公私治理解决方案并不是什么新鲜事，即使在数字系统中也是如此。支付系统长期以来一直在与不同的公共监督配置以及公私所有权和运营方式作斗争，这表明 DPI 中可以存在几种稳定的公私合作伙伴关系配置。

国际清算银行的蓝图预示了下一

代深度信息基础设施的真正前景，即“推动创新、信任和竞争”，这是 G20 定义的最终目标。尽管越来越多的国家正在探索这一蓝图的不同元素，例如央行数字货币，但还没有一个国家将这些元素配置成国际清算银行所设想的下一代数字基础设施。但事实上，国际清算银行这样一个具有一定地位的机构正在积极推动这一愿景，凸显了深度信息基础设施方法的巨大潜力。除了国际清算银行，深度信息基础设施思维也开始渗透到其他领域，比如气候变化，在这些领域，公共和私营部门的合作可以解锁下一代解决方案。

在国家层面，印度部署 DPI 方法的新案例也暗示了当 DPI 的不同层开始按预期互操作时可以实现的广泛潜力。印度在全国范围内围绕身份、数据和支付创建 DPI 的进展也基于公私合作伙伴关系，这使得该数字基础设施的各个层得以设计和运营，并得到了该国丰富的高技能技术人才库的支持。许多全球南方国家也需要采用灵活的公私合作方法，因为下一代 DPI 解决方案的复杂性将意味着孤立的政府机构将难以建立设计和运营这些解决方案的能力——尤其是在对稀缺数字技能的需求很高的情况下。

灵活的方法意味着政府可以决

定是否应该使用开源软件来运营某些解决方案，同时从私营部门获得其他解决方案的许可。它们可以采用印度和爱沙尼亚等国家的共享 DPI 即服务模式，或探索以参与国之间现有贸易集团协议为基础的共享基础设施模式。共享基础设施方法可以按照政府间组织和私营部门广泛使用的全球共享服务中心的思路进行，政府将它们作为公用事业类型的解决方案进行监督。然而，公众对这些公用事业的稳定性、覆盖范围和效率有着浓厚的兴趣——而当今大多数国家都缺乏监管思维和能力来有效监督这种性质的新兴数字公用事业，即使它们在物理基础设施领域有先例。要解决这一差距，就需要在公共和私营部门更广泛地灌输 DPI 方法，超越大多数 DPI 解决方案目前关注的狭窄监管领域，如支付、身份证或数据。

下一代还需要持续开放创新

还有许多 DPI 尚未概念化和设计，它们要解决地方、国家和国际层面面临的众多问题。我们在本文中讨论的不断发展的 DPI 定义不会（也不应该）阻碍这种转变 — 事实上，它们表明了这种转变的必要性。如果这些定义奠定了基础，鼓励对新一代 DPI 的新形式进行试验，而不是简单地重新定义现有方法，那么它们就实现了其目的。如果公共和私营部门能够共同努力建立这一基础，那么他们 — 以及他们所服务的社区 — 将在未来几十年内受益。

沃伦·巴菲特曾用一句话来形容那些生来就比较优越的人——他们中了“卵巢彩票”。一般来说，中了卵巢彩票的人会试图为那些没中的人提供消除贫困的援助。但几乎总是存在着语言和文化障碍，这造成了阻碍两组人之间理解的“倾听鸿沟”。除非他们能够弥合这种倾听鸿沟，否则对贫困相关问题的诊断和解决方案可能会无效。

人工智能 (AI) 可以在弥合这一鸿沟方面发挥关键作用。近几个月来，ChatGPT 作为第一个足够直观、能够获得主流认可的人工智能平台，吸引了全世界的注意力，引发了一系列的好奇、怀疑和实验。但 ChatGPT 的前辈们所构建的技术已经在金融、人力资源、营销、电信和网络安全等行业使用了一段时间。除了 ChatGPT 本身，这些年的经验为如何使用新一代预测性（而不是生成性）人工智能通过解读转录的自然语言来弥合听力鸿沟提供了重要的经验教训。

我们将在下文中探讨其中的一些经验教训，讨论这些新兴的人工智能工具如何影响我们在 Decodis 的扶贫工作，并强调人类智能在指导这些工作中仍然必须发挥的作用。

之前：我们对基于人工智能的工具的初步体验

一家社会研究公司，致力于为弱势群体面临的各种挑战提供诊断性见解。我们方法的基石是自然语音的力量以及支持语音收集和分析的技术。我们利用这项技术来增强客户的研究，这可以为他们的社会规划、政策制定、影响衡量和其他活动提供参考。

我们工作的很大一部分涉及优化调查数据收集，不仅要了解人们说什么，还要了解他们怎么说——这个过程可以更好地揭示他们的经验和观点，突出组织可以更有效地为他们服务的方式。在调查参与者回答一组开放式问题后，我们将捕获的音频转换为文本，然后分析该文本以筛选出一致的主题和话题。这个过程阐明了有价值的见解，但如果没有人工智能的帮助，这项工作就太耗费人力了。我们从数千名受访者那里收集了这些调查数据，通常会生成超过 100 小时的多种语言音频——对于研究人员来说，手动完成实在是太多了。

为了简化这个过程，我们使用自然语言处理 (NLP) 来分析这些录音，这是一种技术驱动的方法，让我们可以在两天内处理定性研究人员在两个月内需要处理的文本量。我们一直在寻找一种可以支持我们 NLP 工作的工具，分析这些长达数小时的音频并将它们分类为不同的主题。我们从简单的开始，使用几种现成产品提供的基于规则的主题分类。这些产品帮助我们根据自己制定的规则将文本分为不同的类别。然而，我们感到沮丧的是，没有办法计算这类模型的准确性，这阻碍了我们寻找使它们更强大的方法的努力。为了理解一些与发展中国家相关的更细微的话题——例如金融包容性、性别规范和经济赋权——我们需要更大的灵活性。