AI 如何保留文化細膩度：超越翻譯本身

人工智慧正在持續改變全球溝通方式，但真正有效的多語言 AI，絕不能只做逐字翻譯，而是必須理解語言背後的文化細微差異。語言傳遞資訊的方式，往往建立在語音、文字等語言特徵與其所處的社會脈絡之間的複雜關係上。因此，精準的翻譯必須同時考量文化、傳統、價值觀與身份認同。缺乏這類文化敏感度的 AI，很可能造成誤解甚至重大錯誤後果。

要打造具有文化理解能力的 AI，核心在於「多元且具代表性」的高品質資料。如果模型只接觸到單一、同質性高的語料來源，就會忽略語言在不同群體之間的重要差異。投入多樣化且包容性的 LLM 訓練資料，才能讓模型捕捉真正具有文化意義的語言模式，並在實際應用中正確地使用它們

語境的重要性（The Importance of Contextual Meaning）

2017 年曾發生一起引發全球關注的事件：一名巴勒斯坦男子在 Facebook 上寫下「早安」，卻因 AI 錯誤翻譯成「攻擊他們」而遭以色列警方逮捕（Hern, 2017）。這並非個案，也凸顯 AI 誤譯在現實世界可能帶來的嚴重後果。隨著 AI 翻譯逐漸普及，建置多語言模型的團隊必須將「準確性」與「文化敏感度」視為核心，而非附加選項。

研究顯示，傳統機器翻譯最多可能會遺失 47% 的語境意義（Anik et al., 2025）。

AI 的表現深受訓練方法與資料來源影響；若資料偏向西方語言或大語言族群，較小或弱勢文化便容易被排除在外。這類偏誤不僅會加劇文化不平等，也可能造成語言同質化，使原本獨特的文化與價值逐漸被侵蝕。

忽略文化細節所帶來的後果，也不只是令人尷尬的誤會而已。在醫療、公共安全等高風險領域，不正確的 AI 翻譯可能造成嚴重後果（Bovill, 2023）。例如，醫療場域中錯誤的 AI 生成翻譯，可能讓患者誤解用藥方式或診療指示，危及生命。

雖然目前常見的誤譯案例多來自消費性 AI 產品，但企業、政府若要把 AI 納入服務流程，就必須審慎評估其可行性與限制。若忽視文化差異、語境理解或系統偏誤，輕則造成服務失效，重則可能對貿易、行政流程甚至個人權利造成損害。

英國首相辦公室在《AI Opportunities Action Plan》中就強調：要在推動 AI 帶來經濟成長與生活品質提升的同時，也必須確保其部署負責任、可靠且能獲得公眾信任（UK Government, 2025）。同樣地，近期多份政府 AI 轉型報告指出：在推動「AI-first 政府」的同時，效率與倫理必須取得平衡，避免意料之外的負面衝擊（Kelly, 2025）。

尊重並強化文化多樣性的 AI

要真正避免文化誤解並提升多語系 AI 的可靠度，關鍵在於打造具「文化適應性」的 AI 系統——也就是能理解語境、文化差異並做出情境化回應的模型。

例如，若 AI 能辨識英語成語 “raining cats and dogs”，並以當地語言中同樣能表達「大雨」的相對等語句替換，就能保留原意，同時維持文化相關性。這類文化感知（culture-aware）能力，能讓 AI 翻譯、聊天機器人與語音助理更貼近使用者的生活語境，而不再只是逐字翻譯。

在地化策略（localization）同樣扮演關鍵角色，例如加入區域特有的稱呼方式、文化習慣或禮節等細節，使 AI 的互動更自然、更真實，也更能展現對不同文化的尊重。

全球也正逐步意識到這項挑戰。以印度的 IndiaAI Mission（PIB Delhi, 2025）為例，這項政府主導的國家級計畫旨在打造多項具本地文化與語言特色的 AI 基礎模型，包括：

• 大型語言模型（LLM）
• 多模態模型（Multimodal Models）
• 垂直領域模型（Domain-Specific Models）

並確保這些模型能真正反映印度多樣的語言與文化樣貌。這類計畫不只是技術建設，更象徵全球正朝向「文化一致性」與「語言多樣性」的 AI 方向前進。

Appen 打造具文化智慧（Culturally Intelligent）的多語大型語言模型：完整流程拆解

Appen 透過一套結構化、可擴展的方法，讓多語言 LLM 真正具備文化理解力與跨文化溝通能力。

1. 專家招募（Expert Recruitment）

招募具母語能力、熟悉在地文化的語言學者與文化專家，確保資料來源貼近真實語境。

Example：

聘請熟悉埃及方言的阿拉伯語專家，以蒐集符合當地語言習慣的語料。

2. 結構化多輪對話（Structured Dialogues）

由受訓貢獻者進行多輪、真實情境式的對話，涵蓋生活文化、社會互動與語境差異。

Example：

對話中加入節慶傳統、日常社交用語、地方習俗等內容。

3. AI 回覆排序（Response Ranking）

針對 AI 生成的回覆，依據語意連貫、流暢度、正確性與文化適切性進行排序（如 RM 階段）。

Example：

比較不同 AI 回覆對「日常問候語」的理解是否符合當地語氣與禮節。

4. 監督式微調（Supervised Fine-Tuning）

將排名結果與專家回饋轉換為高品質訓練資料，用於 SFT 進一步微調模型，使其更貼近文化語境。

Example：

調整模型對當地幽默、諺語、社交暗示的理解與表達方式。

5. 文化一致性的 AI 模型（Culturally Aligned AI）

最終產出的模型能跨語言地進行自然、適切且具文化敏感度的互動。

Example：

客服 AI 能用當地語氣提供問候、回應抱怨、解決問題，展現文化貼合度，提升用戶信任感。

Case Study：提升多語大型語言模型表現

Appen 近期與一家全球科技企業合作，成功大幅強化其大型語言模型在 70 多種方言與 30 種語言上的理解與回應能力。

在此專案中，Appen 組織母語專家對超過 25 萬筆多輪對話進行嚴謹的語意排序與品質評估，從流暢度、語意連貫性、準確度到文化貼合度皆逐一審查。

原始模型僅支援 5 種語言、10 種方言；經過 Appen 的文化語境微調與高品質數據強化後，模型的語言覆蓋度與文化敏感度大幅擴展，能夠產生更自然、符合在地語境的回應，全面提升多語用戶體驗。

參考文獻

Anik, M. A. I., Muhtasim, D. M., Mahmud, M., & Bhuiyan, T. (2025). Evaluating translation loss in multilingual LLMs: A case for cultural and contextual nuance. arXiv. https://arxiv.org/html/2503.04827v1

Bovill, M. (2023, August 10). Federal parliament apologises to robodebt victims following royal commission findings. ABC News. https://www.abc.net.au/news/2023-08-10/federal-parliament-apologises-to-robodebt-victims/102707908

Hern, A. (2017, October 24). Facebook translates ‘good morning’ as ‘attack them’, leading to arrest. The Guardian. https://www.theguardian.com/technology/2017/oct/24/facebook-palestine-israel-translates-good-morning-attack-them-arrest

Kelly, M. (2025, March 7). Elon Musk lieutenant is now inside a powerful AI agency—and no one can stop it. Wired. https://www.wired.com/story/elon-musk-lieutenant-gsa-ai-agency/

Press Information Bureau (PIB) Delhi. (2025, February 7). Government to support development of indigenous AI models under IndiaAI Mission. https://pib.gov.in/PressReleasePage.aspx?PRID=2113095

UK Government. (2025, January 4). Prime Minister sets out blueprint to turbocharge AI. GOV.UK. https://www.gov.uk/government/news/prime-minister-sets-out-blueprint-to-turbocharge-ai