2026年6月19日，本网站的主办机构发展中国家人工智能论坛（AIFOD）组织了一场线上研讨会，探讨发展中国家和地区的人工智能主权问题。与会发言者强调，真正的自主权取决于劳动力技能、本土语言训练数据以及务实的监管，而非单纯依赖进口算力。
人力技能与本土数据
Comptelligence Foundation以人为本的人工智能转型项目负责人兼AIFOD全球倡导者Fredrik Kocon在会上概述了他的“能力5.0”（Competence 5.0）框架。他警告称，西方的人工智能模型反映的是西方观点，可能并不适合其他社会。Kocon建议，与其追求技术孤立，不如构建依赖本土语言和国内数据、同时能与国际模型互动的主权数字基础设施。
Kocon表示，公共行政部门应建立小型的专业团队，在协作式数字环境中将治理、本土数据和问责机制结合起来。他认为，劳动力发展计划应转向监督人工智能智能体（AI agents），而非技术层面的模型训练，并警告称，失去对国内数据或自主智能体的控制权将削弱技术独立性。
本土化系统与资格认证
Tracked Biotechnologies总法律顾问Valerie J. Pelton就治理与劳动力发展发表了看法，她将新兴的人工智能资格认证与1950年之前美国法律职业许可的历史演变进行了对比。她指出，只要标准保持严格，实用的职业认证可以让无法接受正规高等教育的人士更广泛地参与其中。
Pelton驳斥了全球计算将无限期依赖海外集中式基础设施的设想。相反，她将人工智能的部署比作电力网络，需要区域性的适配和定制化的本地接口。在这种模式下，发展中经济体成功的关键在于构建切合自身国内条件的系统，而非采购规模最大的外国系统。
此次讨论是在定于2026年8月在联合国举行的AIFOD日内瓦峰会前夕举行的，该组织拥有7,200名成员的社群届时计划探讨发展中国家在国际技术格局中的定位问题。
