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世界经济论坛:利用数据与智能终结全球供应链中的强迫劳动

世界经济论坛:利用数据与智能终结全球供应链中的强迫劳动

全球反强迫劳动数据合作伙伴关系通过联邦化架构和智能体人工智能(Agentic AI),将碎片化的数据转化为共享的智能——推动协调一致、保护隐私的全球性行动,以消除强迫劳动。

2026年2月
28 页
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全球反强迫劳动数据合作伙伴关系通过联邦化架构和智能体人工智能(Agentic AI),将碎片化的数据转化为共享的智能——推动协调一致、保护隐私的全球性行动,以消除强迫劳动。 强迫劳动是一个系统性的全球挑战,需要系统性的应对行动。尽管历经数十年的改革、合规倡议、倡导和企业尽职调查,仍有近2800万人被困于跨行业、跨边界的胁迫性劳动中。其根源众所周知,但进展已然停滞,原因在于生态系统本身是割裂的:数据孤岛化、激励错位且信任匮乏。政府、企业和民间社会各自收集重要信息,但这些数据集鲜少互通。由劳动者生成的洞察,虽是最直接的证据来源之一,却往往最难以融入更广泛的系统。 这导致了一个恶性循环:有限的可见性削弱了问责,薄弱的问责侵蚀了信任,而相互不信任又阻碍了协作。要了解剥削在何处发生以及为何发生依然困难,因为信息分散、分享信息的激励不均,且合作常伴随风险。若缺乏可信赖的机制来连接和验证跨利益相关方的数据,可见性将始终是局部的,集体行动也将受限。 全球反强迫劳动数据合作伙伴关系应运而生,旨在打破这一循环。该伙伴关系于2025年启动,提供了一个可信赖的、竞争前的基础设施,使政府、企业、国际组织和民间社会团体能够安全协作,而无需转移、集中或放弃底层数据的主权。该伙伴关系基于联邦化模型构建,通过共享标准和治理协议连接现有系统,允许参与方在保留对自身数据控制权的同时,生成集体智能。联邦化架构和智能体人工智能是该架构的核心,支持在数据所在地进行分析,并链接来自不同来源的信号——例如劳工申诉、劳动监察、招聘记录和人口流动——以发现传统可追溯性方法无法洞察的风险模式。

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