第383集：《AI翻译的伦理中立性准则》(第2页)

 “这不是适配，是偏见。”数据分析师老周推了推眼镜，调出一份热力图，红色区域集中在中东、东欧和非洲，“你看，这些地区的用户收到的负面修饰词，是北美用户的3.7倍。算法学的是过去十年的媒体数据，而那些数据本身就带着报道方的立场，它相当于把别人的偏见嚼碎了，再喂给用户。”

 林野把白板擦得干干净净，写下“语义中立”四个大字：“我们得做一套准则，让算法不管面对什么内容、什么用户，都能守住底线。”

 第一个难题就是争议性词汇。苏晓试着把“insurgent”（叛乱分子）输入测试版，算法给出三个选项：“叛乱分子”“反抗组织”“武装团体”，但后面跟着的概率值天差地别——“叛乱分子”的匹配度高达89%，“武装团体”只有12%。

 “不行，概率值不能这么悬殊。”林野把概率值改成均等的33%，“用户得自己选，而不是算法替他们选。就像你去超市买水，不能因为老板喜欢矿泉水，就把可乐藏在最后一排。”

 老周却摇了摇头：“这么改，算法的‘流畅度评分’会掉。之前我们做的是‘最优解推荐’，现在改成‘多选项并列’，用户体验报告肯定不好看。”

 “好看重要还是客观重要？”林野把笔拍在桌子上，“去年有个留学生，因为算法把‘抗议活动’译成‘暴乱’，写论文时被导师质疑立场有问题，差点毕不了业。咱们要是只盯着流畅度，就是在帮算法杀人。”

 争论持续了三天，最终确定了“多版本翻译”的规则：凡是在政治、宗教领域有两个及以上常见释义的词汇，算法必须列出所有选项，并标注每个选项的使用场景（如“适用于中立报道”“多见于官方声明”），且各选项的展示顺序随机，避免用户先入为主。

 可新的问题又冒了出来。测试时，苏晓用沙特阿拉伯的ip地址输入“女性权益”，算法虽然给出了三个翻译选项，但在例句推荐里，自动匹配的都是“该国女性权益正逐步改善”这类偏向正面的句子；换成伊朗的ip，例句就变成了“女性权益仍需进一步提升”。

 “地域标签还在起作用。”林野盯着后台代码，发现算法里藏着一个“地域情感权重”的隐藏模块，会根据不同地区的政策倾向，调整例句的情感色彩。他毫不犹豫地把这个模块删掉，却弹出一行警告——“删除该模块将导致地域适配性下降，用户留存率预计降低15%”。

 “删。”陈砚不知什么时候站在了门口，手里拿着一份刚签好的文件，“我已经跟董事会说了，宁可少赚15%的钱，也不能让星译变成带偏见的传声筒。”