arXiv cs.CY· Giulia Occhini, Kumiko Tanaka-Ishii, Anna Barford, Refael Tikochinski, Songbo Hu, Roi Reichart, Yijie Zhou, ester James V. Miranda, Hannah Claus, Ulla Petti, Ivan Vuli\'c, Ramit Debnath, Anna Korhonen·· 12 小时前AI 评分42
研究：AI 正在制造新的全球语言等级体系
Artificial intelligence is creating a new global linguistic hierarchy
AI 导读
一项覆盖 6003 种语言的全球纵向分析发现，语言 AI 资源高度集中于少数语言，语言间差距正以指数级扩大而非缩小。研究还对比了 AI 与早期 IT 技术的扩散曲线，指出 AI 呈现由炒作驱动的独特传播模式。团队提出 Language AI Readiness Index（EQUATE），用于评估各语言在技术、社会经济与基础设施上的 AI 部署条件。
正文 · AI 翻译
作者：Giulia Occhini、Kumiko Tanaka-Ishii、Anna Barford、Refael Tikochinski、Songbo Hu、Roi Reichart、Yijie Zhou、ester James V. Miranda、Hannah Claus、Ulla Petti、Ivan Vulić、Ramit Debnath、Anna Korhonen
摘要：人工智能（AI）有潜力变革医疗、教育、治理和社会经济公平，但其收益仍集中在少数语言中（Bender, 2019; Blasi et al., 2022; Joshi et al., 2020; Ranathunga and de Silva, 2022; Young, 2015）。语言 AI——支撑 ChatGPT 等广泛使用的对话系统的技术——若以人们的母语提供，可带来重大益处，但全球 7,000 多个语言社区中的大多数目前仍缺乏访问渠道，并面临持续的数字边缘化。本文对跨语言的社会、经济和基础设施条件进行了全球纵向分析，以评估语言 AI 中的系统性不平等。我们首先分析了 6003 种语言的 AI 资源存在情况。我们发现，尽管社区努力扩大语言技术的覆盖范围（Bapna et al., 2022; Costa-Jussà et al., 2022），少数语言的主导地位仍在以前所未有的规模加剧差距，鸿沟呈指数级扩大而非缩小。此外，我们将 AI 的纵向扩散与早期 IT 技术的扩散进行对比，揭示出一种独特的炒作驱动型传播模式。为将我们的发现转化为实用见解并指导优先排序工作，我们引入了语言 AI 就绪指数（EQUATE），该指数描绘了跨语言 AI 部署的技术、社会经济和基础设施先决条件状况。该指数突出了能力存在但未充分利用的社区，并为加速语言 AI 更公平的扩散提供了框架。我们的工作有助于为向更可持续和公平的语言技术转型设定基线。
| 学科： | 计算机与社会（cs.CY）；计算与语言（cs.CL） |
| 引用为： | arXiv:2602.12018 [cs.CY] |
| （或本版本使用 arXiv:2602.12018v2 [cs.CY]） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2602.12018 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI |
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2026年2月12日星期四 14:50:44 UTC（3,159 KB）
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2026年10月22日星期四 13:01:18 UTC（2,863 KB）
来源：arXiv cs.CY · arxiv.org