數字語言鴻溝越來越大，因人工智能工具而加劇。英語和其他主要語言的主導地位顯著排斥少數語言。流行的語言模型營造了“信息茧房”，使使用者與各種觀點隔離。
這種語言不平等促進了偏見的敘事，扭曲了現實的感知。資源有限語言的使用者經常遇到扭曲的回答。在信息的真實性至關重要的背景下，這些障礙危及了信息獲取的民主。
數字語言鴻溝
約翰霍普金斯大學的研究人員最近揭示了一個與使用人工智能工具（如ChatGPT）相關的令人擔憂的現象。這種現象被稱為數字語言鴻溝，顯示這些工具加強了英語和廣泛使用語言的主導地位，同時忽視了少數語言。
信息茧房的形成
分析有關以色列-加沙和俄羅斯-烏克蘭等近期衝突的信息時，尼基爾·夏爾瑪（Nikhil Sharma）領導的團隊發現大規模語言模型培養了信息茧房。這些茧房不僅未能打破語言障礙，還促進了對現實的偏見視角。
揭示性的實驗
研究人員編寫了兩組文章：一組包含真實的信息，另一組則呈現替代的觀點。然後，他們詢問了多個知名公司的語言模型，包括OpenAI和Cohere，以評估它們在處理來自不同語言的各種文章信息時的表現。結果顯示，當查詢以某種語言提出時，語言模型更傾向於優先考慮該語言中相關的信息。
這種語言偏好帶來的影響
這一趨勢引發了有關信息獲取的倫理問題。例如，如果一個用戶用英語向模型查詢一位印度政治人物，而且印地語文章提供的資訊完全相反，模型必然會基於英文文本返回一個回答。這一現象說明了語言主導的危險，可能導致對事件的扭曲視野。
對少數語言使用者的影響
研究人員還分析了對使用較少使用語言的使用者的影響。如果在他們的母語中沒有可用的信息，模型便僅基於英語或其他主要語言的內容。通過這種動態，像梵語這樣的語言使用者被排除在他們政治現實的公正表現之外。
視角的扭曲
這種語言偏見在全球事件的理解中造成了分歧。以印度和中國的對抗為例，一位印地語使用者將獲得以印度來源為中心的回答，而一位中文使用者僅能接觸到以中國為中心的觀點。相比之下，一位阿拉伯語使用者，若無法接觸到相同來源，則將根據主導語言獲得偏見解釋。
對此現象的必要回應
研究人員呼籲立即對這些問題引起關注。收集來自不同語言和觀點的多樣化信息對實現信息公平獲取至關重要。發展包容性人工智能系統對促進透明性和觀點多元性具有根本重要性。
朝向更好的AI使用
來自各大學的研究人員計劃創建動態的參考文獻和數據集，以指導未來模型的開發。這些措施還包括警告可能陷入確認性搜尋行為的用戶。教育用戶在面對人工智能的結果時進行批判性搜尋是一個關鍵挑戰，以避免誤導信息的傳播。
像尼基爾·夏爾瑪（Nikhil Sharma）這樣的學者指出，人工智能技術的權力積累可能帶來高風險。信息影響力的集中使系統易受操縱，從而威脅到這些工具的可信度。因此，策略需旨在保證所有用戶無論語言或背景如何，都能公平獲取信息。
要深入了解此主題，請參閱有關生成AI的影響、人工智能的倫理挑戰以及有關AI的政治行動的文章。
常見問題解答
什麼是數字語言鴻溝？
數字語言鴻溝指的是主要語言與資源不足語言之間的信息獲取差異，通常因多語言AI工具的使用而加劇。
多語言AI如何強化語言偏見？
多語言AI傾向於優先考慮使用最廣泛的語言，如英語，這可能扭曲少數語言中事實和觀點的代表。
使用不考慮少數語言的AI的風險是什麼？
風險包括對事件的偏見理解、意見多樣性的減少，及在“信息茧房”中創建有利於主導敘事的信息。
AI如何影響基於語言的用戶決策？
AI提供的回答可能塑造用戶根據他們提問的語言對事件的看法，導致截然不同的解釋。
受此鴻溝影響的語言類型有哪些？
資源不足的語言，如印地語和阿拉伯語，通常比資源豐富的語言如英語、中文和德語更容易被忽視。
是否有解決方案以減少與AI相關的語言偏見？
是的，解決方案包括開發集成多語言和各種觀點數據的AI系統，以及鼓勵用戶的信息素養。
研究人員如何衡量多語言AI的偏見？
研究人員通過分析AI根據不同語言文件生成的回答，對可用信息和依據查詢語言的偏見進行比較。
在媒體中使用多語言AI的倫理含義是什麼？
使用多語言AI引發了倫理考量，尤其是關於提供不同文化和語言信息的平衡代表的責任。
不平等的信息獲取如何影響政策決策？
不平等的獲取會影響公眾意見和決策，使主導敘事佔據上風，並限制公共辯論中的文化和語言多樣性。
