当艾什瓦娅·拉哈里亚在大学学习纤维化学时，她学到的是处理棉花的标准化方法。然而，在与他人共同创立手工时尚品牌Jiwya并与印度各地的手工艺人合作后，她很快看到了这种方法的局限性，因为它严重依赖水和化学品。手工艺人的方法更快，使用的资源更少。他们跳过了精练（用热水和清洁剂去除蜡和油脂）和漂白，因为在使用天然染料时，这两个步骤都是不必要的，Jiwya正是这样做的。"Jiwya之所以能节约大量用水，是因为我们不做这两个步骤，"她解释道。然而，这种替代方法在她的正规教育中从未被提及。
许多原住民知识在西方主流框架中仍未被记录，需要通过真正的接触和调查才能发掘。如今，随着人工智能的兴起及其在研究、信息收集和决策中日益重要的作用，偏向西方视角的偏见正在被放大。随着时尚行业将更多流程外包给技术，它可能会进一步偏离至关重要的原住民和传统知识。
"人工智能无法取代人类的生活经验，"保护国际组织的全球时尚与自然倡议高级总监弗吉尼亚·基西表示。"原住民和当地社区作为自然、生物多样性和气候的守护者，是时尚价值链的重要组成部分。与他们合作并支持他们至关重要，不仅是为了人类，也是为了我们星球的未来。"
时尚行业长期以来一直边缘化原住民。2022年，纺织品交易所报告称，在接受调查的252家时尚和纺织公司中，只有5%在制定可持续发展战略时咨询了原住民和当地社区。为了弥补这一差距，保护国际组织、纺织品交易所和开云集团在2024年合作制定了原住民合作原则指南。该指南旨在保护原住民社区免受剥削——例如土地侵占、生物多样性丧失和未经授权使用传统设计——同时鼓励将原住民知识纳入可持续发展战略。这可能包括保护树木健康的野生橡胶采集、使用木薯树皮制成的天然染料以及土地保护等实践。
人工智能融入时尚行业——从个性化广告和虚拟试衣到供应链管理和基于自然的解决方案——使问题进一步复杂化。与时尚相关的查询更可能依赖于美国或欧洲研究机构、行业标准或品牌的数据，而不是原住民知识。人工智能基于人类生成的数据进行训练，吸收并放大了现有的偏见，严重偏向占主导地位的西方观点。
当我向ChatGPT询问棉花和水资源管理专家名单时，它只提供了西方学者和气候非政府组织。另一个询问节水数据来源的提示显示："训练数据在全球分布不均。原住民、当地或未发表的农民知识代表性不足。"（ChatGPT的美国开发商OpenAI未能在发布前及时提供评论。）
与传统社区接触并不像仅仅邀请他们参与那么简单。原住民常常被排除在对话之外，许多人即使被邀请参与，也担心他们的知识被人工智能利用。如果这些潜在的偏见得不到解决，它们可能会破坏可持续性、多样性和包容性方面的进展。
那么，谁真正从人工智能中受益？
咨询公司Shared Value Solutions的高级数据主权专家、加拿大古德菲什湖第一民族成员泰勒·斯帕克林艾斯一直在探索这个问题。在收到社区关于人工智能的询问后，她加入了蒙特利尔人工智能研究所Mila运营的"原住民人工智能探路者"项目。该项目旨在通过以原住民为中心的人工智能方法，赋能第一民族、因纽特人和梅蒂斯人参与者。
斯帕克林艾斯警告说，人工智能发展的迅猛速度——历史上传播最快的技术——可能会忽视原住民社区的安全、安保和隐私问题。"要成为真正的盟友，有时必须放弃严格的时间表和期望，"她说。"建立信任关系需要时间，而这一基础至关重要，无论我们是在共同设计治理、管理数据，还是评估人工智能对社区的影响。"
一些专家更进一步，认为人工智能中的偏见并非偶然，而是有意的。康奈尔大学的人工智能研究员迪帕克·瓦鲁维尔·丹尼森指出，人工智能平台有经济动机去迎合大多数用户的偏见，通过强化他们现有的信念来保持用户的参与度。由于用户主要集中在全球北方，这种"硅谷凝视"进一步边缘化了原住民知识。"对当权者具有经济价值的东西得到推广，而不具备的则被边缘化，"丹尼森解释道。
访问问题增加了另一层复杂性。对许多原住民社区来说，问题不仅在于代表性，还在于他们是否希望人工智能访问他们的数据和见解。尽管全球北方的创作者现在正在努力解决数据所有权问题，但原住民社区长期以来一直在为数据主权而斗争。
斯帕克林艾斯指出，许多原住民群体在历史上曾因知识和数据提取而受到伤害，通常没有公平的条款或同意。关于他们的数据——从地图到艺术品——如果出现在网上、期刊或政府数据库中，可能已被提取并用于训练人工智能系统。这些信息通常被剥离了原始背景，并通过西方视角进行过滤，因为高收入国家的英语研究主导了人工智能训练材料。
为了防止任何重新平衡人工智能的努力重复这些不公平提取的模式，由原住民领导的非营利组织"地球女儿"等倡导建立强有力的保障措施。这些措施包括社区定义的保障，如自由、事先和知情同意；原住民对数据和知识的治理；公平补偿；以及真正的拒绝参与权。地球女儿团队在给《Vogue Business》的电子邮件中解释道："这些保障措施必须在任何接触开始之前建立，不能简化为纯粹的技术或清单式解决方案。"
在实践中，这可能意味着原住民社区拒绝时尚或科技公司访问他们的数据。知识产权律师莫妮卡·博察·莫伊辛于2018年创立了文化知识产权倡议组织，倡导承认与传统服装、设计师和制造技术相关的文化知识产权。
2019年的一起案件涉及老挝北部的少数民族奥玛族，他们指控一家意大利高端时尚品牌销售仿制其传统设计的服装。在与传统艺术与民族学中心合作下，文化知识产权倡议组织帮助奥玛族创建了一个数字数据库，以保护他们的传统知识和文化表达，使他们能够控制这些知识的访问和商业化方式。当一名研究人员后来请求使用该数据集训练一个旨在防止时尚文化挪用的AI系统时，奥玛族及其支持团队能够全面评估该提案。
最终，奥玛族拒绝了这一请求，认为对他们的社区益处不足。尽管研究人员旨在保护奥玛族的设计不被滥用，但社区认为授予访问权将使他们被排除在未来的讨论之外。一旦数据用于AI训练，可能会阻碍时尚行业进一步的直接接触。"技术是不可避免的，但我们必须问：这对奥玛族有益吗？他们是否有必要的基础设施来受益？以及如何受益？"博察·莫伊辛说。
保护国际组织原住民和传统民族项目主任、蒙大拿州奇佩瓦印第安人小壳部落和马尼托巴梅蒂斯联邦公民奎因·曼森·布赫瓦尔德强调："自由、事先和知情同意是一个持续的过程。这不是一次性的接触。你必须与这些社区保持持续的伙伴关系，让他们随时了解最新情况。"一次性的数据访问根本不符合这些标准。
地球女儿团队补充说，拒绝参与AI训练不应被视为阻碍进步，而应被视为一种主权和关爱的行为。"与其争论AI本质上是好是坏，我们更关注谁控制它、谁受益以及谁面临伤害。"同样，斯帕克林艾斯警告不要简单地将原住民知识输入集中式工具。"当一个机构接近一个社区说：'我们有这个系统；请上传你的数据来帮助我们，'这种不平衡仍然存在，"她解释道。"他们需要回到共同设计阶段，真正了解这是否是社区想要的。"
**以原住民为中心的方法**
AI平台、模型和工具中原住民视角的缺失反映了他们在社会中更广泛的排斥，这使得教育项目必须包含这些社区。"在原住民背景下，我们常常在被排除在这些领域多年后追赶，"Mila原住民倡议负责人林赛·沙特朗说，该机构运营着2024年启动的探路者项目。"AI令人兴奋的是，这一次，原住民有机会在这个领域发展过程中从头开始塑造它。"
探路者项目开发的一个项目是"绿色循环"，这是一个AI工具，将传统农业知识与气候和土壤数据相结合，为作物选择、种植和交易提供量身定制的指导。这对于使用天然纤维或寻求可持续采购解决方案的品牌可能很有价值。沙特朗也是联邦认可的马尼托巴梅蒂斯联邦公民，她强调了天然纤维的重要性。她反思道："从第一年开始——直到现在——真正打动我的是，给予原住民人才时间、资源、工具和创作自由来探索AI如何帮助他们的社区是多么强大。这也凸显了由我们自己开发这项技术而不仅仅是为我们开发的价值。这些项目中投入的关怀感觉是社区外的人无法复制的。"
尽管有人担心创造公平的负担可能落在原住民自己身上，但沙特朗仍然充满希望。"我相信有真正的盟友，他们不是原住民，但正在站出来支持，"她说。
随着我们改进安全、本地管理的数据存储；随着基层原住民参与和倡导的扩大；随着原住民主导的框架形成；以及随着代表性不足的文化和声音抵制系统性偏见，更平衡和公平的AI潜力将增长。然而，实现这一目标需要时尚行业持续、适应性的努力，以及对访问、利益和目的问题进行艰难的自省。
丹尼森补充道："每当我考虑如何使AI模型更具代表性时，我立刻会想：目标是什么？是为了让一家美国公司能在印度更好地产生共鸣的广告吗？谁最终受益？这是我问的价值核心问题。"
**常见问题解答**
AI与原住民知识
**初级问题**
什么是原住民知识？
原住民知识指的是与自然环境长期互动的社会所发展的独特理解、技能和哲学。它通常通过口头代代相传，深深植根于文化、语言和地域。
AI如何导致这种知识被弃用？
如果AI系统主要基于全球主流数据集训练，可能无法识别、重视或准确呈现原住民认知方式。这可能使当地口头和特定文化知识相比AI生成的信息显得不那么相关或正确，导致其逐渐被忽视。
AI不就是一个工具吗？工具怎么会让人忘记事情？
AI是一种工具，它塑造了哪些信息容易被找到、被信任和被使用。如果AI助手、搜索引擎和教育工具不包含或不优先考虑原住民知识，年轻一代可能完全依赖这些数字来源，绕过从长辈和社区实践中进行的传统学习。
已经有这样的例子了吗？
是的，例如在农业领域，AI驱动的精准农业建议可能会覆盖传统的轮作或土地管理实践。在语言保护方面，自动翻译工具通常无法处理原住民语言，促使人们为了方便而转向主流语言。
AI实际上能帮助保护原住民知识吗？
当然可以。当AI以合乎道德的方式并与社区合作开发时，可以帮助记录语言、利用卫星数据绘制祖先土地地图，或创建故事和实践的数字档案。关键在于谁控制这个过程和数据。
**高级问题**
数字化知识与保护知识有什么区别？
数字化是创建数字记录。保护意味着保持知识的活力、动态性并融入社区生活。AI可能有助于前者，但如果它将活的知识变成脱离文化背景的静态文物，则可能损害后者。
数据主权问题如何介入？
数据主权是原住民拥有、控制和管理从他们那里收集的或关于他们知识的数据的权利。AI系统通常需要大量数据集。如果原住民知识在没有同意或适当治理的情况下被提取，可能会被滥用、商业化或扭曲，进一步危及其真实使用。
AI会产生有偏见或不准确的原住民知识版本吗？
是的。