跨語言 AI 大模型：保留文化細微差異的關鍵

人工智慧正持續改變全球的溝通方式，但高效的多語言 AI 不能僅停留在逐字翻譯，更需要理解人類交流中不可或缺的文化細微差異。語言透過語音、文字及其與社會語境的複雜關係來傳遞訊息，因此，準確的翻譯必須考量到當下的文化、傳統、價值觀與身份認同。

若缺乏這種細膩的理解，AI 不僅可能與使用者產生誤解，甚至會導致嚴重的後果。

要開發真正具備文化智慧的 AI，必須從具代表性且高品質的數據出發。若 AI 系統僅依賴單一或有限來源的數據進行訓練，就容易忽略語言與表達中的關鍵差異。唯有投入資源建構多元且包容性強的大型語言模型訓練數據，才能確保模型能捕捉具有文化意義的模式，並在不同情境中妥善應用。

語境意義的重要性

2017 年，一名巴勒斯坦男子因人工智慧將其 Facebook 貼文中的「早安」誤譯為「攻擊他們」而遭以色列警方逮捕（Hern，2017）。這並非單一案例，類似事件凸顯了翻譯錯誤在現實世界中可能帶來的嚴重風險。隨著 AI 翻譯應用越來越普及，模型開發者在訓練多語言模型時，必須優先考量準確性與文化敏感性。

研究顯示，在傳統機器翻譯中，高達 47% 的語境意義會遺失（Anik 等人，2025）。人工智慧的表現受限於技術與訓練數據，而以西方為中心的偏見往往會無意間邊緣化規模較小或非主流的語言與文化，進而造成文化同質化，甚至侵蝕獨特的文化身份與價值觀。

忽視文化細微差異不僅僅是溝通上的尷尬，更可能導致嚴重後果，尤其在醫療照護與公共安全等高風險領域（Bovill，2023）。例如，在醫療情境下，若 AI 翻譯錯誤，可能會導致用藥說明或治療方案的危險誤解。雖然目前大多數問題多出現在 B2C 消費產品，但隨著 AI 被廣泛導入政府與企業的服務流程，若未妥善評估適用性，就可能因數據偏見與過度概括而對貿易、商業乃至個人自由造成負面影響。

例如，英國首相在《人工智慧機會行動計畫》中強調，應以負責任的方式落實 AI，以促進經濟發展、提升生活品質，同時建立公眾對這項變革性技術的信任（英國政府，2025）。同樣，其他政府機構推動「AI 優先」策略時，也凸顯了必須在效率與倫理之間找到平衡，以避免意外後果（Kelly，2025）。

透過人工智慧尊重並促進文化發展

解方在於具備文化適應性的人工智慧 —— 也就是刻意設計、擁有語境感知能力的系統。舉例來說，一個 AI 翻譯系統如果遇到 raining cats and dogs（英文慣用語，意指傾盆大雨），會自動轉換成當地等效的表達方式，既能保留原意，又能展現文化上的相關性。

此外，透過在地化策略，例如引用特定區域的參考資料、遵循當地的禮儀規範，能進一步強化 AI 的互動方式，讓它更真實、更具尊重感。

目前已有一些計畫正積極應對這些挑戰，其中包含印度的「印度人工智慧使命」（印度新聞資訊局德里分局，2025）。這項由政府主導的計畫，旨在開發本土化的基礎 AI 模型，例如大型語言模型（LLM）、多模態模型，以及特定領域的專業模型，確保這些技術能與印度多元的人口在語言與文化上相契合。

Appen 實現人工智慧文化對齊的方法（可視化流程）

1. 專家招募

精選以目標語言為母語的語言學家與文化專家。 範例：聘用熟悉埃及方言的阿拉伯語母語使用者。

2. 結構化對話

讓貢獻者參與多輪對話，模擬真實交流情境。 範例：圍繞當地習俗與社會細節展開對話。

3. 回應排名

依據連貫性、流暢性、準確性與相關性，對 AI 生成的輸出進行評分排序。 範例：檢驗問候語或日常表達是否符合文化語境。

4. 監督微調

將回饋與排名轉化為優化過的訓練數據。 範例：調整回應，確保能正確反映當地幽默與社交禮儀。

5. 文化對齊的人工智慧

最終 AI 模型能在不同語言與文化間順暢交流。 範例：AI 客服助手提供符合文化習慣的問候與解決方案。

案例研究：提升多語言大型語言模型

Appen 近期與一家全球科技公司合作，顯著提升了一個大型語言模型在 30 多種語言、70 多種方言上的效能。

在專案中，超過 25 萬筆對話互動由母語專家逐一排名，確保模型回應的連貫性、流暢性、準確性與文化相關性。

該模型在專案啟動時僅能支援 5 種語言、10 種方言；經過持續優化與監督微調，如今已能提供更符合語境、兼具文化細膩差異的多語言回應，成功擴展至更廣泛的全球使用場景。

查看成功案例：透過監督微調，全面提升多語言大型語言模型的性能。