摘要：当一位印地语用户和一位中文用户同时向ChatGPT询问中印边界争端时，他们获得的答案可能截然不同——前者看到的是倾向印度立场的回答，后者则收到反映中国观点的信息。更令人担忧的是，如果一位阿拉伯语用户询问同样的问题，由于该语言缺乏相关文献，系统将默认提供美式英语

信息来源：https://techxplore.com/news/2025-09-digital-language-multilingual-AI-bias.html

当一位印地语用户和一位中文用户同时向ChatGPT询问中印边界争端时，他们获得的答案可能截然不同——前者看到的是倾向印度立场的回答，后者则收到反映中国观点的信息。更令人担忧的是，如果一位阿拉伯语用户询问同样的问题，由于该语言缺乏相关文献，系统将默认提供美式英语视角的答案。这一现象揭示了当今多语言人工智能系统中存在的深层次问题：它们并未如宣传般打破语言壁垒，反而可能加剧了全球信息的不平等分配。

伪多语言的真相

约翰斯·霍普金斯大学计算机科学系的研究团队通过一项创新性研究，揭示了大型语言模型在处理多语言信息时的系统性偏见。这项在计算语言学协会美洲国家分会年会上公布的研究显示，包括ChatGPT在内的主流AI工具实际上正在构建"信息茧房"，而非创造公平的信息获取环境。

研究负责人、博士生尼基尔·夏尔马指出，团队最初的疑问很简单："多语言大型语言模型真的能多语言吗？它们是否打破了语言障碍，并使信息获取更加民主化？"答案令人失望。

图片来源：人工智能生成的图像

为了验证这一假设，研究团队设计了一套巧妙的实验方案。他们首先分析了以色列-加沙战争和俄罗斯-乌克兰战争的新闻报道，识别出几种类型的信息：普遍认知的事实、相互矛盾的断言、特定文档中的独有信息，以及从不同角度呈现的相似信息。

基于这些观察，研究人员创建了两组虚构文章——一组包含"标准"信息，另一组包含"替代"的矛盾信息。这些文章涉及一个虚构节日和一场带有偏见色彩的虚构战争，分别用英语、中文、德语等资源丰富的语言，以及印地语、阿拉伯语等资源相对匮乏的语言撰写。

实验结果显示，无论是信息检索还是回答生成，大型语言模型都倾向于优先使用与查询语言相同的语言来源信息。这种"语言匹配偏好"导致了一个严重问题：用户获得的信息很大程度上取决于他们使用的查询语言，而非信息的客观性或完整性。

英语霸权的数字化延伸

更深层的问题在于英语在数字世界中的主导地位。当用户使用资源匮乏语言进行查询时，如果该语言中缺乏相关信息，系统会自动回退到英语来源，这实际上是将英语世界的观点强加给非英语用户。

夏尔马用一个具体例子说明了这种偏见："如果你用梵语询问某个印度政治人物的信息，即使这个人物来自印度，模型也会默认使用从英文文章中提取的信息，完全忽略了可能存在的其他语言视角。"

这种现象被研究人员称为"语言帝国主义"的数字化表现。高资源语言，尤其是英语，其信息被更频繁地放大和传播，而低资源语言的叙述则被系统性地边缘化或扭曲。这不仅影响了信息的准确性，更重要的是，它可能塑造了全球用户对重大事件和争议话题的认知。

在全球化时代，这种语言偏见的影响远超语言学范畴。它直接关系到不同文化和民族群体在数字时代的话语权。当AI系统成为越来越多人获取信息的主要渠道时，这种偏见可能会加剧现实世界中的不平等和误解。

技术架构的内在局限

大型语言模型的训练过程本身就存在语言资源分配不均的问题。英语、中文、西班牙语等主要语言拥有丰富的数字化文本资源，而许多少数民族语言或发展中国家的官方语言则面临数字化程度低、高质量内容稀缺的困境。

这种资源不平等在AI系统的开发和训练过程中被进一步放大。由于训练数据的质量和数量直接影响模型性能，资源丰富的语言自然在最终的AI系统中占据优势地位。这种技术性的偏见看似中性，实际上却具有深远的社会政治影响。

当前主流的检索增强生成架构也加剧了这一问题。这些系统在面对多语言查询时，往往缺乏有效的跨语言信息整合机制，无法将不同语言来源的信息进行综合平衡的呈现。结果是用户被困在基于语言的信息泡沫中，难以获得全面、客观的信息视角。

民主决策的威胁

这种语言偏见对民主社会的潜在威胁不容忽视。正如夏尔马所指出的："你接触到的信息决定了你的投票方式和政策决策。如果我们想把权力移交给人民，让他们能够做出明智的决定，我们就需要能够从不同视角向他们展示全部真相的人工智能系统。"

在处理国际冲突、贸易争端、气候变化等全球性议题时，不同语言社区可能基于截然不同的信息基础形成观点。这种信息分化可能加剧国际误解，削弱多边合作的基础，甚至影响全球治理的有效性。

更令人担忧的是，这种偏见可能被恶意利用。如果某些势力掌握了主要AI系统的控制权，他们就可能通过操纵信息流来影响全球舆论，实现特定的政治或经济目标。这种"算法外交"的可能性给国际关系带来了新的复杂性。

构建公平的AI未来

面对这些挑战，研究团队提出了多层面的解决方案。首先是技术层面的改进：开发动态基准和数据集来指导未来模型开发，研究不同的模型训练策略、数据混合方案和检索增强生成架构，以减少语言偏见。

在数据收集方面，需要系统性地收集多种语言的不同观点，确保AI训练数据的多样性和平衡性。这不仅需要技术投入，更需要全球范围内的协作effort，特别是对少数民族语言和发展中国家语言资源的数字化保护和开发。

用户教育同样重要。研究人员建议开发程序来提高用户的信息素养，特别是围绕AI搜索和对话系统的使用。用户需要了解这些系统的局限性，学会批判性地评估AI提供的信息，避免对单一信息源的过度依赖。

系统设计方面，可以考虑为用户提供警告机制，当检测到可能存在确认性查询-响应行为时，主动提醒用户寻求多元化的信息来源。同时，开发跨语言信息整合技术，确保用户能够接触到来自不同语言文化背景的多元观点。

全球合作的紧迫性

解决AI系统中的语言偏见问题需要全球范围内的协调effort。这不仅是一个技术问题，更是一个关乎全球信息公正和文化多样性的重大议题。国际组织、政府机构、科技公司和学术机构需要建立合作机制，共同制定相关标准和最佳实践。

发展中国家和少数民族语言社区的参与尤为重要。他们不应该仅仅是技术的被动接受者，而应该成为AI系统设计和开发过程中的积极参与者，确保自己的语言文化需求得到充分考虑。

随着AI技术的快速发展和普及，解决语言偏见问题的窗口期可能正在缩小。如果不及时采取行动，数字化的语言不平等可能会进一步固化，给全球社会的公平发展带来长期负面影响。正如夏尔马总结的那样："作为一个社会，我们需要用户获得相同的信息，无论他们的语言和背景如何。"这不仅是技术发展的目标，更是人类社会公平正义的基本要求。

来源：人工智能学家