曾志超
隨著國際上生成式ＡＩ呈現火爆式的發展，我國企業、學術界與政府也紛紛建構繁體中文的大模型，有助於減少國際大模型語言的偏見，更適合國人使用。惟部分模型標榜完全排除簡體中文資料，恐已矯枉過正。
由ChatGPT於二０二二底帶動的生成式ＡＩ風潮，新創的大型語言模型（ＬＬＭ）如風起雲湧般的產生，同時也開始浮現ＡＩ語言偏見的問題。引用ＢＢＣ報導，非營利組織「民主與技術中心」（ＣＤＴ）在其關於ＡＩ語言偏見的報告中指出，儘管全球只有百分之十六的人口使用英語，但英語網站卻占全球網站的百分之六十三點七。
而訓練ＬＬＭ需要透過Common Crawl取得網路免費、開放的資料，英語網站就成為其主要的來源。加上，多數的開發ＬＬＭ企業都使用英語，會更加深該問題。以ＭＥＤＡ的LLaMa 模型為例，其訓練的資料中，有近九成（百分之八十九點七）的內容是使用英文資料進行訓練，而中文的比例僅有百分之零點一三。
中文網站中又以簡體中文占多數，以由歐洲開發的ＢＬＯＯＭ模型為例，語言分布比較多元，涵蓋歐洲各語言以及中文等四十六種語言，英語只占三成，中文比重也比較高，但簡體中文資料占了百分之十六點二，而繁體中文只占百分之零點零五。
若直接使用這些模型，將產生極大的文化差異，以及迥異的價值觀，確實有必要建構以台灣為主體的模型。尤其發生中研院CKIP-Llama-2-7b模型翻車事件，模型回答：國歌是義勇軍進行曲；我國領導人是習近平等離譜的答案。事後中研院長廖俊智表示，已提醒中研院其他ＡＩ計畫，勿使用中國資料。似乎將大陸的資料視為洪水猛獸。
繁體中文資料極為有限，除了維基百科與網路資料外，即使加上社群媒體、法律文件；ＴＡＩＤＥ模型還使用中央社資料庫、政府報告摘要、科學發展月刊、學術會議論文摘要以及ＧＲＢ政府研究資訊系統的報告等，資料仍嚴重不足，簡體中文內容就成為補充的選項。
不可否認，中國大陸有嚴格的言論審查機制，並設置網路萬里長城，網路資料不乏政治正確或充滿意識形態的內容，加上兩岸趨於敵對狀態，還有不少對立式言論。Common Crawl時固然有必要限制簡體中文網頁或資料使用，然去除敏感性或高度爭議的內容，仍有許多我國ＬＬＭ可使用的資料。
其次，並非只有大陸使用簡體中文，部份國家（如新加坡、馬來西亞）也同樣使用，新加坡還將簡體中文列為官方文字之一，若全面排除簡體中文，也將略過這些國家的資料。反而是使用繁體中文的香港與澳門，近年來在中共高度緊縮言論空間，諸多內容也值得商榷。
此外，也有人主張兩岸的用語差異大，例如：大陸法律敘述「項」與「款」的順序剛好與台灣相反。這些用語差異化，只需利用微調（Fine-tuning）、督導式學習（Supervised Learning）等方式即可解決。
至於中研院模型出包，無須過度解讀，蓋該模型並非設計用於通用的模型，而係用於分析明清朝代人物的生平圖譜之用，不僅使用ＭＥＤＡ的Llama-2-7b，還使用了大陸的Atom-7b等二個開源模型為基礎，微調時還使用了大陸的「COIG-PC資料集」和「dolly-15k資料集」，再翻譯成繁體中文。
該模型若用於詢問明清朝代人物，應可表現出色。惟因繁體參數不足且微調不完備，當用於詢問常識性問題，即超乎模型設定的範疇，出現離譜的答案也就不難想像了。
建構符合我國文化、知識、語意、習慣與社會價值的ＬＬＭ自有其必要，在本土資料量有限下，使用恰當的簡體中文資料，有助於優化模型質量。倘以意識形態悉數排除這些資料，反不利我產業的發展。
（作者為中華經濟與金融協會副秘書長）