人工智能不能公平服务所有语言 ^{CEFR B1}

研究显示，人工智能工具快速普及，但许多不讲英语的人并未从中受益。斯坦福以人为本人工智能研究所（HAI）在2025年的论文指出，多数流行的大型语言模型（LLM）在非英语语言上的表现较差。

造成这种差距的原因包括线上世界以英语为主、模型开发常依赖英语数据，以及 AI 公司和数据集集中在硅谷等富裕地区，从而加剧数字鸿沟。媒体报道称，数以百万计讲库尔德语和斯瓦希里语的人被置于次要地位。

实际案例显示问题很明显：Wired 报道说，用模型写泰米尔语电子邮件时，输出可能夹杂英语；MIT Technology Review 发现在网络抓取的低资源语言文本中存在大量机器翻译错误。专家建议企业在构建 LLM 时应与被边缘化社区和草根 AI 领导者合作，验证输出准确性，并建立尊重文化差异的合作关系。