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当AI不了解您时：全球不平等的新形式
在用于培训生成AI聊天机器人和其他基于AI的工具的数据中，世界上许多语言的代表性不足，这意味着从人工智能的基础模型中可能缺少整个社区。解决方案不仅是获得更好的数据，而且是更好的治理。
来源:Undark Magazine在5月下旬，我在AI Chatbot中输入了一个提示，该聊天机器人包含Wolof的简单谚语，Wolof是一种主要在塞内加尔，冈比亚和毛里塔尼亚使用的西非语言。答复不是在Wolof中回来的，而是用破碎的法语回来。我再次尝试，这次是在豪萨（Hausa）的问候，这是一种在西非，尤其是尼日利亚和尼日尔的语言。 “对不起，我不明白，”我记得屏幕回答。没有错误消息。没有解释。对话的突然结束 - 礼貌，无菌和最终。在那一刻，我没有被误解。我被视为看不见。
i n 5月下旬人工智能不需要监视或审查造成伤害。有时，它只需要忘记您的存在 - 不是出于恶意，而是因为它永远不会包括您。
引起伤害大型语言模型或LLMS是今天的生成AI工具的基础，对似乎是“所有事物”的培训：从网站，社交媒体和其他数字资源中刮掉的大量数据集，然后对跨任务和语言提供一般性响应。但“一切”是一个神话。
生成ai根据2025年的斯坦福AI指数，从模型生产到投资的全球AI活动非常集中在几个地区，主要是美国，中国和西欧的部分地区。不平衡不仅是经济，而且是认知。它定义了谁是编码的知识，以及被丢弃的知识。
Stanford AI索引根据BBC的未来报告，世界上约有7,000种语言中只有7％反映在已发布的在线材料中，而数字化的代表性不足约为93％。联合国教科文组织指出，只有大约400种语言可以在线访问。机器智能的基础缺少了整个社区 - 不是因为他们的声音并不重要，而是因为他们的数据不是标准化，数字化或有利可图的。
BBC未来报告 400语言这种缺席不是偶然的，而是系统性的。
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