近期MultiLingual一篇文章，关注了AI多语言内容生成过程中的道德问题。
根据IBM发布的AI使用情况报告，全球35%的企业已采用AI科技，另有42%的企业正在考虑使用AI，同时85%的客户希望企业使用AI使能考虑其道德因素。随着AI蓬勃发展，美国政府也提议设立AI权利法案。
对AI的道德层面或者责任层面的考虑，需要综合科技应用场景、指导性原则以及人们的深层价值体系，如人类尊严、公平、使用者的积极性作用等，其目的是希望能确保恰当表意、减少误解与歧视并保护数据安全与隐私。
此外，AI项目本身也可以通过道德化受益，如：
- 维护品牌形象：通过道德化过滤，可以减少AI误用导致的种族或性别歧视，如语言翻译过程中的敏感性词汇，从而使品牌形象免受其害。
- 规避法律问题：预测并规避AI使用过程中可能出现的违法问题，保护数据安全及隐私，维护公平，减少偏见。
- 构建信任：AI道德化不只是防御性策略，它同时也可以向客户及投资人展示企业的责任心。
AI道德问题起因主要在算法和数据：
- AI模型偏差：人类偏见可能被编码进了AI算法中，因为每个开发者都有自己的认知偏见，而白人男性又在AI领域内人数众多。机器学习的过程中，会产生重复性、系统性的错误，进一步导致了AI算法的偏差。
- 数据偏差：模型依赖于数据训练，而数据则可能偏向某一群体，导致年龄、种族、性别、性取向等偏见，从而产生歧视或冒犯等负面影响。
- AI与多语言内容：自然语言处理等AI程序越来越多的用于生成多语言内容，而应用过程中可能会阐述文化偏差，如某些词汇翻译为另一种语言可能会产生歧义。
道德规范问题愈加受到重视，以下提出几条语言服务问题相关的解决方式：
- 了解不同社会环境的差异，通过语言数据训练，及时识别不恰当内容。
- 监测用户社交媒体内容，训练AI以自动过滤不恰当言论，维护社媒友好氛围。
