由 DForD Software 於 2025 年 10 月 8 日發布
大型語言模型（LLM）無疑是軟體在地化領域的超強工具，但即便是超人也有弱點——那就是「偏見」。AI 模型學習了網路上浩瀚的文本資料，但不幸的是，這些資料也充滿了人類社會中既有的性別、文化等各式偏見。當這些「毒素」不知不覺地滲入您翻譯後的軟體內容時，不僅可能冒犯、疏遠了使用者，甚至會對您的品牌形象造成難以挽回的傷害。本文將與您一起探討，如何洞察並巧妙地化解 LLM 在多語言內容中可能埋下的偏見地雷。
小心！AI 翻譯中常見的幾種「偏見」樣貌
在 LLM 的翻譯世界裡，偏見常常會以這幾種面貌出現：
- 性別偏見： 這是最常見的「坑」。例如，當 AI 將英文中性別中立的「the doctor」翻譯成義大利文時，它可能會自作主張地選擇陽性的「il dottore」。這種看似微不足道的選擇，實際上強化了社會對特定職業的刻板印象，無形中將一部分使用者排除在外。
- 文化偏見： AI 可能會生成一些不符合目標市場文化習慣的內容。小至不恰當的稱謂，大至對當地文化規範和價值觀的錯誤假設，都可能讓您的產品在使用者眼中顯得「水土不服」。
- 過度概化： 有時，AI 會像一個「一板一眼」的學生，將某種語言的規則生搬硬套到另一種語言上，結果就是翻譯出來的句子既彆扭又可笑，甚至不知所云。
「真正的在地化，遠不止是技術的挑戰，它更是一種承諾——致力於為全球使用者，打造一個共融、尊重、無礙的暖心體驗。」
化解偏見：我們的「實戰策略」
幸運的是，我們並非束手無策。應對 LLM 的偏見，需要一套組合拳：
- 正視訓練資料的先天侷限： 偏見的根源，往往在於訓練資料的「先天不足」。雖然我們無法重新訓練基礎模型，但只要我們清楚地認識到這一侷限，就能在翻譯後的審閱環節投入更多心力，防患於未然。
- 「二次訓練」（微調）： 我們可以用一套經過精心策劃、內容平衡的資料集，對預訓練好的模型進行「二次訓練」或「微調」。這套資料集應包含更多元的語言範例和符合特定文化背景的翻譯樣本，從而有效「稀釋」原有的偏見。
- 打造「行為準則」（詞彙表與風格指南）： 為 AI 提供一份清晰的、經官方認可的詞彙表，以及一份明確倡导包容性的風格指南。這就像給 AI 設定了「行為準則」，能有效引導它產出更得體、更精準的譯文。
- 最後的「守門員」——人工審閱： 這或許是整個流程中最關鍵的一環。那些 AI 難以察覺的、細微的文化差異和言外之意，終究需要母語審閱人員來精準捕捉。建立「人機協作」的工作流程，是確保最終成品達到品質與包容性雙重標準的「定海神針」。
- 提供充足的「上下文」： 和所有翻譯工作一樣，給 AI 提供越多的上下文資訊，就越能減少模稜兩可和偏見產生的風險。那些允許您為待翻譯文字添加註解和螢幕截圖的工具，在這一點上，價值連城。
在由 LLM 驅動的在地化工作流程中，主動出擊，積極解決偏見問題，我們才能真正打造出不僅「多語言」，更能「得人心」的共融軟體。這是一項需要技術、人類智慧與「為每一個人創造更佳體驗」的初心相結合的持續性工程。