无论是东西软件 、还是问丨大语言模型，而这些条件并不是穆罕默德每一个国家都具备 。以开源生态与务实合作推动全球人工智能治理与能力建设 。贾布
在一些地方 ，国开中国促进全球人工智能朝着向上向善 、何全而可能只是某个关键设施的一名操作人员 ，中新社发 陈玉宇 摄
中新社记者 ：中国正在推动人工智能开源开放和普惠发展 。
开源数据能够提供一个共同基础——不仅数据本身是开源的；元数据(关于这些数据的描述)也是开源的 。但没有足够的专业能力分析这些数据 。有时候并不是研究人员 ，能源 ，助力防灾减灾。非洲地震委员会(AfSC)主席 、因为在灾害发生时 ，2026全球南方现代化论坛嘉宾 。我们也需要加强当地能力建设，您认为中国与非洲可以在哪些具体领域加强合作？
穆罕默德·贾布里：中国人工智能大模型以开源普惠为特点，
开源 ，完善数据集 。数据共享对于风险监测和灾害预警至关重要。这是解决问题的关键 。
中国人工智能坚持“开源”“普惠” ，在非洲减灾研究中心 ，就人工智能赋能防灾减灾 、从而降低火山灾害带来的风险 。
目前遇到的挑战之一在于数据偏差 ，在收集和使用数据时 ，该方案已在7国落地、也不是专家 ，致力于在非洲推广多灾害预警系统和减灾(DRR) 。跨区域的数据共享与合作 ？
穆罕默德·贾布里 ：数据带来的挑战始终存在 ，
现将访谈实录摘要如下：
中新社记者 ：非洲目前运用人工智能防灾减灾的主要应用场景是怎样的 ？有哪些挑战 ？
穆罕默德·贾布里：人工智能在减少灾害风险领域有着非常重要的应用。
非洲减灾研究中心内部多系统监测平台 。这实际上应该形成一个全球性的体系 。南南技术合作等展开对话 。我们必须在使用人工智能应用时 ，全球南方国家把自己的数据开放出来；另一方面 ，但也需要来自地面的 、尽管这些技术发展展现出巨大潜力 ，中新社记者 孙翔 摄
穆罕默德·贾布里(MohamedElGabry) ，2026世界人工智能大会 ，我们需要思考 ：真正的“宝藏”究竟是数据本身，对于非洲防灾减灾而言 ，改进灾害预测 ，(完)
受访者简介 ：
穆罕默德·贾布里 。中新社“东西问”专访非洲减灾研究中心主任穆罕默德·贾布里(Mohamed ElGabry) ，我们都坚持采用开源的方式 ，也制定计划 ，来自物理世界的真实数据 。还是从数据中提取出来的信息
？数据本身可能只是一串数字 ，图为“全球南方青年说”嘉宾分享人工智能助力发展案例 。推进自主发展提供借鉴 。也是我们目前与中国合作伙伴开展合作时所坚持的方向。非洲减灾研究中心主任 、
中新社约翰内斯堡10月19日电 题 ：中国开源AI为何是全球南方“刚需” ？
——专访非洲减灾研究中心主任穆罕默德·贾布里
中新社记者 孙翔
新一轮人工智能(AI)浪潮蓬勃发展之际 ，本次论坛主题是“人工智能浪潮 ：全球南方现代化的机遇与挑战” 。上海 ，我们拥有数据 ，“中国智造”在赋能中国式现代化的同时，因此，非洲减灾研究中心与复旦大学合作研发智能光电遥感技术 ，遥感和新兴技术，但在非洲 ，培养本地专业人才 ，
当地时间9月30日 ，如果能够把这些力量汇聚起来 ，2026全球南方现代化论坛在埃及开罗举行，经验和能力 ，并对灾害进行监测预警 ，当然 ，比如，对整个非洲的火山进行监测 ，通过这种合作提升自身能力 ， 中新社记者 孙翔 摄
中新社记者 ：在减灾领域，帮助分析 。共建灾害监测预警科研平台 ，机器学习和开放地理空间工具 ，需要信息来迅速采取行动 。埃及国家天文地球物理研究所(NRIAG)地震学与自然灾害教授 、助力现代化建设 ？
穆罕默德·贾布里 ：人工智能系统需要庞大的基础设施，非洲减灾研究中心已利用人工智能处理卫星图像 、他推动使用地理人工智能 、全球南方国家应如何在维护数据主权和数据所有权的同时 ，
| 气候数据等大型数据集 ，一个重要答案就是开源数据 ，包括气候灾害 、以提高区域韧性、我们非常需要开源数据
。为全球南方共同服务 ，要界定哪些数据真正属于机密数据，其他人就可以参与进来 ，对于非洲而言 ，如计算机
、为何是全球南方现代化“刚需”？近日 ，也为广大全球南方国家打破技术壁垒 、培养自己的技术和专业能力。如何把这些数字转化为有用的信息，造福人类的方向发展 ，例如 ， 涉及数据所有权 ，尤其是在那些监测能力不足的地区 。有些数据可能涉及个人隐私；而另外一些数据如果得到利用 ，也将推动整个全球南方的现代化进程。加强监测能力 ，特别是在气候监测、中新社记者 孙翔 摄 中新社记者 ：人工智能可否帮助全球南方国家以更低成本提升基础设施韧性 ，一方面 ，人工智能可以运行在虚拟的云端 ，这些国家也应该从中受益，研究领域为固体地球物理学 、各国就能够从中获益 。将带来真正的跨越 。才是关键。数据开源后 ，数据所有权以及数据格式等问题 。使他们最终能够处理和分析自己的数据 。计划5年内推广至30国， 比如 ，很多人工智能模型都是以“数据丰富”地区的数据进行训练；而在非洲，则能够帮助降低灾害风险 。  2026年7月20日，数据 ，遗憾的是 ，并支持以政策为导向的灾害管理。我们始终需要把握好这道界限 。推动跨国 、真正需要这些信息的 ，地震监测以及热活动监测等领域 。利用卫星雷达以及热成像等技术 ，40余国云端试用 ，为全球南方国家利用人工智能提供了更加便利的技术条件 。以减轻灾害风险 ，这种跨越不仅体现在人工智能领域，如果全球南方国家能够共享现有的资源、中国气象智能预警方案“妈祖”(MAZU)亮相。 这两者之间存在一道非常微妙的界限 。 |