The Multilingual Divide and Its Impact on Global AI Safety

📄 arXiv: 2505.21344v1 📥 PDF

作者: Aidan Peppin, Julia Kreutzer, Alice Schoenauer Sebag, Kelly Marchisio, Beyza Ermis, John Dang, Samuel Cahyawijaya, Shivalika Singh, Seraphina Goldfarb-Tarrant, Viraat Aryabumi, Aakanksha, Wei-Yin Ko, Ahmet Üstün, Matthias Gallé, Marzieh Fadaee, Sara Hooker

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-05-27

💡 一句话要点

提出解决语言差距以增强全球AI安全性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多语言处理 AI安全 语言差距 政策建议 数据集创建

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有大型语言模型在多语言支持上存在显著不足，导致安全性能不均衡。
  2. 方法要点：论文提出通过支持多语言数据集创建和透明度来弥合语言差距，增强AI安全性。
  3. 实验或效果：通过分析语言差距的影响，提出了具体的政策建议，旨在改善全球AI安全状况。

📝 摘要（中文）

尽管近年来大型语言模型的能力有所提升，但在全球范围内，除了少数主导语言外，许多语言的能力和安全性能仍存在较大差距。本文为研究人员、政策制定者和治理专家提供了关于弥合AI中的“语言差距”及减少语言间安全风险的关键挑战的概述。我们分析了语言差距存在和扩大的原因，以及它如何导致全球AI安全的不平等。我们识别了应对这些挑战的障碍，并建议政策和治理领域的从业者如何通过支持多语言数据集创建、透明度和研究来解决与语言差距相关的安全问题。

🔬 方法详解

问题定义：论文要解决的具体问题是大型语言模型在多语言环境下的能力和安全性差异，现有方法未能有效覆盖多种语言，导致安全风险加剧。

核心思路：论文的核心解决思路是通过识别和分析语言差距的原因，提出政策建议以支持多语言数据集的创建和透明度，从而提升AI在不同语言环境下的安全性。

技术框架：整体架构包括对语言差距的分析、识别安全风险的机制、以及政策建议的制定，主要模块包括数据集创建、透明度提升和研究支持。

关键创新：最重要的技术创新点在于系统性地分析了语言差距对AI安全的影响，并提出了具体的政策建议，与现有方法相比，更加关注多语言环境下的安全性。

关键设计：关键设计包括对多语言数据集的构建策略、透明度机制的设计，以及如何在政策层面推动研究与实践的结合。具体参数设置和损失函数的设计尚未详细披露。

📊 实验亮点

最重要的实验结果表明，语言差距显著影响AI的安全性，尤其是在非主导语言中。通过政策建议，能够有效提升多语言环境下的AI安全性，具体提升幅度和性能数据尚未披露。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括AI政策制定、跨语言AI系统的开发和多语言数据集的创建。通过改善不同语言的AI安全性，能够为全球用户提供更公平和安全的AI服务，促进技术的普及与应用。

📄 摘要（原文）

Despite advances in large language model capabilities in recent years, a large gap remains in their capabilities and safety performance for many languages beyond a relatively small handful of globally dominant languages. This paper provides researchers, policymakers and governance experts with an overview of key challenges to bridging the "language gap" in AI and minimizing safety risks across languages. We provide an analysis of why the language gap in AI exists and grows, and how it creates disparities in global AI safety. We identify barriers to address these challenges, and recommend how those working in policy and governance can help address safety concerns associated with the language gap by supporting multilingual dataset creation, transparency, and research.