運用全球眾包服務的力量，達成負責任 AI 的目標

生成式 AI 最令人振奮但也最具挑戰性的其中一個發展領域，便是大型語言模型 (LLM)。這些模型能夠理解並生成有如人類撰寫的文本，在許多產業都有非常大的應用潛力。然而，為了確保這些採用 AI 技術的解決方案與工具，能夠公平且恰當地為社會所有階層使用，我們就必須以審慎且負責任的態度，處理這些模型的訓練資料與資料註解作業。

完備的訓練資料對開發負責任 AI 的重要性

想要開發健全、值得信賴且符合倫理的 AI 模型，其中的一個關鍵要素就是 AI 訓練資料的廣度與多樣性。AI 系統的好壞，可說取決於收集用來進行訓練的資料。如果資料不夠完備，所得到的模型就會有偏見，這會導致產出不公平和不適當的結果。Lionbridge 的工具 Aurora AI Studio，則能在這個問題上大有助益。

Aurora AI Studio 的優勢，在於我們有一群來自全球各地的測試人員及資料提供人員，這樣龐大的人力資源，使我們得以提供來自不同文化、語言和人口統計等廣泛背景的輸入資料。想要訓練出公平且能代表全球人口特性的 AI 模型，輸入資料的完備性至關重要。納入廣泛多樣的觀點，我們也才能辨別並消除那些原本未能注意到的偏見。

人類產生之資料與負責任 AI 間的關係

另一個開發高效益 AI 模型的關鍵，是要確保使用由人類產出的訓練資料。仰賴 AI 生成的資料可能會引入更嚴重的偏見和錯誤，導致成效不佳以及倫理方面的問題。由人類產出的資料能反映真實世界的多變性與複雜性。這些特質也使得人類產出的資料訓練扮演了關鍵角色，是訓練出真正有智慧、能理解細微差異的 AI 模型所不可或缺的要素。

運用眾包服務達成負責任 AI 的目標

對於 AI 訓練及測試的相關挑戰來說，眾包服務是非常有力的解決方案。透過 Aurora AI Studio 的平台，公司企業便得以運用遍佈全球各地、人數眾多的資料提供人員人力網，確保能以範疇廣泛的輸入資料和情境來訓練 AI 模型。這種作法能提升模型的健全度，並依循公平與包容性方面的倫理標準。

舉例來說，在開發 LLM 時，納入來自不同語言和方言的語言資料就非常重要。公司企業可以透過 Aurora AI Studio，與通曉不同語言並來自多元文化背景的資料提供人員搭上線，進而有助達成包容性的目標。這樣的包容多元，可確保 AI 模型在多個不同的語言脈絡下也能正確地理解與生成文本，並降低發生語言偏見的風險。

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