在多语言大模型中保留文化细微差别：超越翻译

人工智能持续改变着全球交流，但高效的多语言人工智能不能只停留在逐字翻译的层面，还必须理解人类交流中不可或缺的文化细微差别。语言通过语音、文字等语言特征与社会语境之间的复杂关系传递信息。因此，准确的翻译必须考虑到交流发生时所涉及的文化、传统、价值观和身份认同。缺乏这种细微理解的人工智能可能会在无意中与用户产生沟通误解，甚至可能造成灾难性后果。

开发具有文化智能的人工智能，要从具有代表性的高质量数据入手。如果人工智能系统仅依赖有限或单一来源的数据进行训练，就可能会忽视语言和表达中的关键差异。投入资源构建多样化、包容性强的大型语言模型训练数据，能确保模型捕捉到具有文化意义的模式，并恰当地加以运用。

语境意义的重要性

2017 年，一名巴勒斯坦男子因人工智能将其 Facebook 帖子中的“早上好”误译为“攻击他们”而被以色列警方逮捕（Hern，2017）。这并非孤立事件，诸如此类的事例表明了翻译错误在现实世界中可能带来的危险。随着人工智能翻译的应用日益广泛，模型构建者在训练多语言人工智能模型时，必须优先考虑准确性和文化敏感性。

研究表明，在传统机器翻译中，高达 47% 的语境意义会丢失（Anik 等人，2025）。

人工智能的性能受到技术和训练数据的影响。以西方为中心的视角会在无意中边缘化那些较小或不太占主导地位的语言和文化。这些偏见可能导致文化同质化，侵蚀独特的文化身份和价值观。

忽视文化细微差别不仅仅会造成尴尬，还可能引发严重后果，尤其是在医疗保健和公共安全等关键领域（Bovill，2023）。例如，在医疗环境中，人工智能生成的不准确翻译可能会导致在用药说明或治疗方案上产生危险的误解。虽然近期的问题往往源于 B2C 场景下消费产品的使用，但那些旨在将人工智能整合到服务提供中的企业和政府，必须仔细评估其适用性。如果不这样做，由于系统训练中的偏见和过度概括，可能会在无意中损害贸易、商业或个人自由。

例如，英国首相的《人工智能机遇行动计划》强调，需要负责任地实施人工智能，以促进经济增长和提高生活水平，同时确保公众对这一变革性技术的信任（英国政府，2025）。同样，有关政府机构采用人工智能优先战略的报道也凸显了在效率与伦理考量之间取得平衡的重要性，以防止产生意外后果（Kelly，2025）。

通过人工智能尊重和促进文化发展

解决之道在于具有文化适应性的人工智能——即特意设计的具备语境感知能力的系统。例如，一个人工智能翻译系统在识别到“raining cats and dogs（倾盆大雨）”这样的习语时，会替换为当地等效的习语，既保留原意，又体现文化相关性。本地化策略，如使用特定地区的参考资料和礼仪规范，能进一步定制人工智能的互动方式，增强真实性和尊重感。

目前已有一些举措正在应对这些挑战，包括印度的“印度人工智能使命”（印度新闻信息局德里分局，2025）。这项由政府主导的计划旨在开发本土的基础人工智能模型，如大型语言模型、多模态模型和特定领域模型，这些模型在文化和语言上与印度多样化的人口相契合。

澳鹏实现人工智能文化对齐的方法可视化

澳鹏采用结构化方法来构建具有文化智能的多语言大型语言模型：

1. 专家招募：挑选以目标语言为母语的语言学家和文化专家。

• 示例：聘用熟悉埃及方言的阿拉伯语使用者。

2. 结构化对话：贡献者参与多轮对话，模拟真实的交流场景。

• 示例：围绕当地习俗和社会细微差别展开对话。

3. 响应排名：根据连贯性、流畅性、准确性和相关性对人工智能生成的输出进行排名。

• 示例：评估对问候语和日常表达的回应是否符合文化准确性。

4. 监督微调：将反馈和排名转化为经过优化的训练数据。

• 示例：调整回应，以准确反映当地的幽默和社交礼仪。

5. 文化对齐的人工智能：最终的人工智能模型能够在不同语言和文化之间进行有效的交流。

• 示例：人工智能客户服务助手提供符合文化习惯的问候和问题解决方案。

案例研究：提升多语言大型语言模型

澳鹏最近与一家全球科技公司合作，显著提升了一个大型语言模型在 70 多种方言和 30 多种语言上的性能。超过 25 万次的对话互动由母语人士精心排名，确保了对话的连贯性、流畅性、准确性和文化相关性。该模型最初仅支持 5 种语言的 10 种方言，如今其能力大幅提升，能够提供符合语境、兼具文化细微差别的回应。

查看成功案例：通过监督微调提升多语言大语言模型性能

让您的AI走向全球

真正全球化的人工智能需要有意识的文化对齐和持续的大型语言模型评估，以确保在所有地区都具有相关性和可信度。尊重文化多样性的人工智能系统能够建立信任、提高用户满意度，并促进有意义的全球联系。

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