人工智慧與語言主導地位
人工智慧（AI）在全球快速發展，對各個領域產生深遠影響。然而，由於歷史、經濟和技術等多重因素，英語在AI的訓練數據中長期佔據主導地位 。目前，生成式AI系統約90%的訓練數據來自英語資料來源 。
英語主導地位的影響
這種對英語資料的依賴，可能會對非英語使用者產生不利影響 。在英語資料上訓練的AI系統，在處理其他語言時表現可能不佳，導致潛在的偏見和排斥. 例如，大型語言模型（LLM）可能更適合英語使用者，但在處理越南語或納瓦特爾語等使用人數較少的語言時，效果會大打折扣。
多語言AI模型的發展
為了解決這些語言差異，目前正在積極開發多語言AI模型 。微軟等公司正在投入資源開發多語言大型語言模型，重點關注代表性不足的歐洲語言. 這些努力包括與Hugging Face合作，透過GitHub提供多語言資料，並設立補助金計畫，以10種代表性不足的歐洲語言建立內容.
挑戰與未來展望
儘管多語言AI模型取得了進展，但在AI中實現真正的語言包容性仍然面臨挑戰. 英語在AI發展中的主導地位，持續為非英語使用者製造障礙，並可能加劇現有的不平等現象. 隨著AI越來越融入社會，確保其好處惠及所有人，無論其語言為何，至關重要.
AI在克服語言障礙方面的潛力
網路研究顯示，AI在克服語言障礙方面具有潛力 。例如，Google 翻譯等工具促進了不同語言之間的溝通，提高了AI的可及性。此外，歐盟正在採取措施，支援AI的語言多樣性，鼓勵建立多語言資料集，並開發不同語言的AI應用程式 。
結論
隨著AI的興起，英語的主導地位對全球語言不平等產生了重大影響 。開發多語言AI模型和支援語言多樣性，對於解決這些不平等現象並確保AI的好處對所有人開放至關重要 。