十多年前，世界银行首席经济学家英德米特.吉尔(Indermit Gill)因提出并系统阐释“中等收入陷阱”理论而广为人知。这一概念深刻影响了全球关于发展战略的讨论，也成为中国、印度、东南亚以及拉美等众多中等收入经济体思考未来增长路径时绕不开的重要议题。
如今，这位长期研究发展经济学的学者，将目光投向另一场可能重塑全球经济格局的技术革命——人工智能（885728）(AI)。
近日，在北大国发院朗润.格政第202期智库名家系列讲座上，吉尔介绍了即将发布的世界银行《2026年世界发展报告：人工智能（885728）与发展》。他强调，与当前国际社会高度关注AI带来的就业替代、收入差距扩大和隐私风险不同，对于大多数中低收入经济体而言，AI首先意味着一次重要的发展机遇，而不是一场需要恐惧的技术冲击。
“发展中国家应该对AI保持乐观，而且行动要快。”吉尔说道。
相比当前市场热议的聊天机器人等生成式AI应用，吉尔认为，发展中国家更应该优先关注预测性AI。例如，通过AI预测农作物病虫害、优化医生和教师资源配置、提升法院案件管理效率，以及利用AI分析医学影像以提升基层医疗筛查能力，都能够更快产生社会效益。
吉尔表示，技术本身不会决定一个国家的发展命运，真正决定结果的始终是政策选择和制度能力。“不要害怕AI，要积极拥抱AI；不要等待技术完全成熟，要尽快开始适配；不要试图复制超级大国的发展模式，要解决自己的发展问题。”
吉尔的观点也得到另一位发展经济学家的呼应。世界银行前首席经济学家兼高级副行长林毅夫在点评环节也表示，第四次工业革命——人工智能（885728）革命——已经到来，发展中国家正面临前所未有的机遇与挑战。
林毅夫指出，如果发展中国家无法抓住这一轮技术革命机遇，历史上第一次工业革命之后出现的发展差距可能再次扩大，导致发展中国家与发达国家之间的收入和力量差距进一步拉大。
林毅夫特别强调，发展中国家不应盲目追逐资本密集型的生成式AI基础设施建设，而应结合自身比较优势，推动预测性AI(Predictive AI)在生产流程改进和社会服务中的应用。
他认为，发展中国家拥有大量劳动密集型产业和丰富的人力资源，通过适配本地语言、数据和产业需求的AI应用，可以有效提升劳动生产率和收入水平。
对于仍在努力跨越中等收入阶段的经济体而言，AI或许开启了一次新的窗口期——继全球化和数字化之后，新一轮推动生产率提升、突破增长瓶颈的机会正在出现。
英德米特.吉尔。资料图发展中国家拥有广阔的AI应用空间
在吉尔看来，当前，全球关于AI的讨论，很大程度上建立在发达经济体经验之上。
“在欧美，人们担心的是高技能岗位被替代、收入不平等扩大以及隐私风险等问题。但这些并不是大多数发展中国家最迫切的挑战。”他说。
相比之下，许多发展中国家仍面临更基础的发展难题：大量人口集中在农业、小微企业和非正规部门，教育、医疗、司法等公共服务供给不足，生产率提升长期面临瓶颈。
正因如此，吉尔认为，AI可能给发展中国家带来更大的边际收益。
“AI可能会威胁旧金山一名大学毕业生的工作，但世界上绝大多数人并不生活在旧金山。”他说。
这一判断，与吉尔过去关于“中等收入陷阱”的研究具有某种延续性。
过去十余年，他一直强调，中等收入国家在经历快速工业化后，如果无法通过技术进步、生产率提升和制度改革完成增长模式转换，就可能长期停留在低增长阶段。
而如今，在全球经济增长放缓、生产率提升乏力的背景下，他认为，AI可能成为少数能够重新推动生产率增长的关键力量之一。
根据世界银行分析，AI有望带来约0.6个百分点的生产率提升，其潜在影响堪比历史上的电力、信息通信技术等通用技术(General-Purpose Technologies)带来的生产率革命。如果AI未来十年能够实现广泛扩散，全球经济增长动力可能得到明显改善。AI会扩大南北差距吗？关键取决于应用方式
AI是否会进一步扩大富国与穷国之间的发展差距，也是现场讨论的核心问题。
国际货币基金组织(IMF)此前指出，AI对不同经济体的影响存在明显不均衡，发达经济体由于拥有更完善的数字基础设施、更高水平的人力资本以及更强的创新能力，可能获得远高于低收入国家的增长收益。
对此，吉尔表示，短期来看，发达经济体确实可能因为大规模AI投资获得更明显的经济增长。“例如，美国当前相当一部分经济增长，就可以归因于这些新的投资。”
但从更长期来看，他认为，不能只关注企业使用AI提升生产效率，还需要看到政府利用AI改善公共服务的潜力。“这是一个非常重要的区别。”
吉尔指出，外界经常担心AI会造成新的“数字鸿沟”，不仅存在于发达国家与低收入国家之间，也存在于富人与穷人之间。
“AI可能加剧收入方面的不平等，但在教育、健康或者土地生产力等资产领域，则未必如此。这一点经常被完全忽略。”他说。
吉尔认为，如果发展中国家能够将AI应用于教育、医疗、农业和公共治理领域，就可能利用技术弥补长期存在的发展短板。
“当我们观察发展中国家时，可以看到它们正在经济中积极运用AI，这是一个积极信号。”他说。发展中国家的关键选择：不要复制超级大国模式
吉尔强调，发展中国家不应简单复制美国、中国等科技强国的发展道路。对于绝大多数国家而言，最现实的选择并不是投入巨资研发基础模型，而是利用已有AI技术，结合本地语言、数据、产业结构和制度环境进行适配。
“AI比过去任何一代通用技术都更加依赖具体应用场景。”他举例说，一个基于伦敦医疗数据训练的大模型，并不能直接用于北京、内罗毕或新德里的疾病诊断。同样，一个针对欧美农业开发的AI系统，也需要经过本地数据重新训练，才能真正服务当地农民。
基于这一判断，吉尔并不认同一些国家推动的“AI主权”战略。他认为，对于多数发展中国家而言，与其试图建立自己的基础模型，不如确保能够接入并使用全球AI生态。“真正重要的是互操作性(interoperability)，而不是技术孤立。”
在他看来，政府最应该投入资源的领域，不是与全球科技巨头竞争，而是建设数字基础设施、培养数字技能，并推动AI进入教育、医疗、农业和司法等公共服务领域。
世界银行列举的案例显示，在孟加拉国，AI辅助医学影像诊断已经帮助扩大糖尿病视网膜病变筛查覆盖范围；在肯尼亚，AI正在帮助法院提升案件管理效率；在多个非洲国家，AI也被应用于农业推广和灾害预警。
吉尔认为，这些案例说明，AI对于发展中国家的最大价值，并不是简单替代劳动，而是增强发展能力并提升公共治理效率。
