利用数据与智能赋能集体优势：终结全球供应链中的强迫劳动

核心观点

强迫劳动问题仍然严峻，主要由于数据碎片化、激励措施不匹配以及信任缺乏，导致政府、企业和民间社会组织难以有效协作应对。全球供应链中的数据分散在公共、私人和社会组织之间，形成三个主要领域：企业、民间社会和公共部门，但缺乏连接和共享机制。

解决方案

全球反对强迫劳动数据合作组织应运而生，旨在通过联邦数据模型和智能体式人工智能，安全地连接碎片化数据，实现集体智能，推动协调行动。该组织基于联邦架构，允许参与者保持对自身数据的控制权，同时共享见解和情报，以加强预防、执法和补救措施。

关键数据

• 全球近2800万人陷入强迫劳动，其中约1700万人在私营部门供应链中。
• 自2016年以来，强迫劳动人数增长了约270万。

研究结论

• 泰国概念验证（POC）表明，该模式可以安全有效地实施，并产生可操作的见解，支持预防和执法。
• 通过安全地连接见解、应用共享情报并展示可衡量的进展，可以将强迫劳动从一种持久性的现实转变为一种可预防的风险。
• 全球反对强迫劳动数据合作组织旨在打破数据碎片化的恶性循环，建立信任、互操作性和共同问责的条件，证明安全数据合作在技术上是可行的，在制度上也是可能的。

未来展望

• 全球反对强迫劳动数据合作组织的目标是建立一个基于联邦数据和能动性人工智能的保护生态，其中互联智能使强迫劳动成为一种可预防的全球风险。
• 该组织计划在2030年前发展成为一个持久的集体智慧全球基础设施，使安全数据协作成为世界监测和预防强迫劳动的标准功能。