贾斯汀·温伯格

2026年10月26日

“由于英语的实际主导地位，人工智能多语言对齐表现出一种跨语言顺从的倾向，即系统性地将英语判断视为权威，而不是承认人类自然语言中自然存在的跨语言不一致性，从而解决跨语言分歧。”

这是出自《卡利亚里人工智能语言和概念正义声明》，该声明反对以“压制合法的语义多样性，并逐步将英语（世界上只有大约 6% 的人口以英语为母语）确立为不同语言间意义应保持等效的事实标准”的方式来纠正此类不一致之处。

安东尼奥·巴莱罗《马蒂诺·迪·马索》

声明指出，“语言模型需要针对特定语言进行对齐，并以丰富的数据为基础，这些数据记录了普通说话者在每种语言中实际如何使用他们的词语。”

该声明目前正在征集签名，其中包含针对人工智能开发者、语言学和哲学研究人员、机构和资助者以及标准制定机构等的具体建议。

它最初由Çağla Çimendereli（老道明大学）、Filippo Contesi（卡利亚里大学）和Masaharu Mizumoto（日本先进科学技术研究所）起草，并在第六届欧洲实验哲学会议的语言正义协会卫星研讨会上进行了完善。

该声明提供了有关此问题的背景信息：

尽管当前前沿人工智能模型在数学能力等领域取得了显著进步，但它们在自然语言（尤其是低资源语言）语义理解方面的能力却无法准确反映人类基本的语义直觉（即普通说话者如何在不同的语境中实际使用词语）。本文旨在弥补这一差距。 如今，多语言人工智能系统能够用本地语言回答有关外国事实、报告、观点等的问题，而无需明确指出翻译在回答过程中起着中介作用。此外，由于这些系统从使用模式中获取意义，它们会继承训练所用语料库（主要为英语）的语义规范。因此，我们认为，关于此类系统如何跨语言运行的决策不仅是技术性的，更是规范性的。

卡利亚里关于人工智能语言和概念正义的声明

在卡利亚里被选中语言正义协会“语言正义的跨学科视角”卫星研讨会暨第六届欧洲实验哲学会议

请填写此表格以添加您的签名：https://forms.gle/27BGwnW3CmLe49XE7

人工智能中的跨语言不一致性是语言和概念公正得以显现的关键点。由于英语的实际主导地位，人工智能的多语言对齐表现出一种跨语言顺从的倾向，即系统性地将英语的判断视为权威，而非承认人类自然语言中固有的跨语言不一致性，从而解决跨语言分歧。

因此，人工智能模型中的跨语言不一致性不应被视为需要消除的缺陷。以跨语言一致性为目标的对齐方式，会将语言差异转化为错误，因为它预设了一个跨语言的语义共同基础，而这个共同基础目前主要反映的是英语的指称含义、类别和标注。纠正这些“不一致性”可能会抑制合理的语义多样性，并逐步将英语（世界上只有约6%的人口以英语为母语）确立为跨语言语义等效性的事实标准。相反，语言模型需要基于丰富的语言数据进行语言特定的对齐，这些数据反映了普通使用者在每种语言中实际如何使用词汇。

背景：

尽管当前前沿人工智能模型在数学能力等领域取得了显著进步，但它们在自然语言（尤其是低资源语言）语义理解方面的能力却无法准确反映人类基本的语义直觉（即普通说话者如何在不同的语境中实际使用词语）。本文旨在弥补这一差距。

如今，多语言人工智能系统能够用本地语言回答有关外国事实、报告、观点等的问题，而无需明确指出翻译在回答过程中起着中介作用。此外，由于这些系统从使用模式中获取意义，它们会继承训练所用语料库（主要为英语）的语义规范。因此，我们认为，关于此类系统如何跨语言运行的决策不仅是技术性的，更是规范性的。

我们首先来看以下关于语言的事实，而目前的AI系统往往未能遵守这些事实：

概念在不同语言之间并非完全一致。不同的语言以略微不同的方式描绘世界。一个词最接近的翻译并不总是指代完全相同的概念。“相同却又不同”并非矛盾，而是语言中概念表达的普遍规律，因此，最佳翻译未必能保证涵盖范围、应用条件或含义完全相同。

因此，不同语言的使用者有时会对同一情况得出不同的判断。例如，在某些情况下，他们甚至会对同一个问题（例如某事物是否为C，或者某人是否具有属性C等）给出相互矛盾的答案（是/否），而这些答案可能涉及或使用了不同的概念。考虑到概念、语境和语言对的数量之多，这种跨语言的分歧十分普遍，并非个例。

——这类分歧往往被忽视。由于多语能力并不一定意味着拥有可靠的母语者直觉，即使是多语研究者也可能忽略跨语言分歧的存在。这些案例必须通过实证研究来发现和证实。

基于这些事实，对当前前沿模型的考察发现，它们尚未忠实地反映人类的语义直觉：它们在单一语言内部的语言用法上常常存在不一致，并且对结构相同的情况会做出不同的反应。这种语言内部的不一致性是一个真正的技术缺陷。而本声明关注的是跨语言的不一致性（即在不同语言中做出不同的反应）。如果将这种“不一致性”视为需要纠正的缺陷，那么这就不仅仅是一个技术上的调整问题了。这里存在两个潜在的相互冲突的模型调整目标：（a）跨语言一致性，要求系统在不同语言中给出相同的判断；（b）民间语言一致性，要求系统忠实地反映每种语言的日常用法。 （这种选择仅出现在基于语言概念的判断中，而跨语言的一致性在科学和其他领域是恰当且理所当然的。）如果对齐的目标是跨语言的一致性，那么统一性很容易围绕英语用法而形成，因为用于训练当前人工智能模型的数据存在巨大的不对称性，使得跨语言的一致性在实践中倾向于基于英语的标准——无论这是否是出于本意。

后一种可能性令我们担忧。当分歧（表面上）是恰当的却未被察觉，而统一性默认以英语为准绳时，其结果就是跨语言的盲从：一种系统性的倾向，即通过将英语（或任何主流语言）的判断视为权威来解决跨语言分歧。

在这方面，我们赞同联合国教科文组织《人工智能伦理建议书》（2021）以及联合国教科文组织人工智能语言多样性联盟的工作，这些建议旨在通过数据、基础设施和评估来解决人工智能系统中代表性不足的语言被排除在外的问题。本声明的关注点既是补充也是区别：仅仅通过扩大覆盖范围将其纳入系统是不够的，即使一种语言得到了充分的支持（资源充足、生成流畅、经过基准测试），但如果系统对该语言的判断是基于英语语义规范，那么该语言的概念仍然可能被忽略。

原则：

因此，我们提出以下多语言对齐原则：

1. 跨语言一致性是一种选择，而非一种规定。相关的问题不在于一个系统是否展现出一致性，而在于它展现的是哪种一致性，以及遵循的是哪种语义规范。

2. 语言差异并非必然是错误。因另一种语言的语义规范而与英语判断不同的结果，不应被视为需要纠正的缺陷。

3. 语义地位平等。任何特定语言的语义规范都不具有凌驾于其他语言之上的固有权威。英语的实际优势绝不能演变为语义和概念上的特权。

4. 合法权威。那些与概念相关的群体——语言社群，而不仅仅是开发者——有权在解决此类分歧方面拥有发言权。

5. 在关键之处保持透明。如果已知某项判断依赖于语言，且事关重大，则应告知用户这种依赖性。

致有关各方的呼吁：

因此，我们向有关各方发出以下呼吁：

• 对于人工智能开发者和提供商（人工智能公司、公共实体等）：请将跨语言一致性政策，特别是其目标是跨语言一致性（不同语言的相同判断）还是民间语言一致性（忠实于每种语言的日常用法），视为已发布、可审查的规范性承诺；不要将跨语言差异视为单纯的矛盾而加以压制；记录模型实施的一致性规范。

• 对于人工智能、语言学和概念实证研究（包括实验哲学和认知科学）领域的研究人员：要建立开放的、实证的、多语言的证据，以了解概念分歧实际发生在哪里，并且在评估模型时，不仅要报告跨语言的一致性，还要报告语言内部的一致性。

• 对于机构和资助者：不仅要支持扩展语言覆盖范围的工作，还要支持以自身语言的语义规范和用法记录其他语言的实证工作；并且，如果人工智能输出被用作政策证据（例如，使用模型对多语言回复、提交或案例进行分类、总结或判断），则应要求将披露其背后的概念标准作为资助或采购的条件。

• 致标准制定机构和基准测试开发者：请勿将跨语言一致性作为衡量质量的指标。如果一个多语言基准测试仅以模型在所有语言中返回相同答案为标准来评价其性能，则该基准测试会将跨语言一致性编码为一种指标，并奖励消除合理的差异。请将语言内部一致性和跨语言一致性作为单独的指标进行报告，不要将它们合并为一个单一分数，并且基准测试的奖励目标应仅设定为语言内部一致性，而非跨语言一致性。

• 致各方：请认识到人工智能中的跨语言不一致性，不是要悄悄消除的漏洞，而是语言和概念正义得以显现的节点。

签署日期：2026年9月

1. 水本正治（日本先端科学技术大学院大学），共同创建者
2. Filippo Conntesi（卡利亚里），联合创始人
3. Çağla Çimendereli（弗吉尼亚州旧自治领），联合创始人
4. Daniela Alderuccio（ENEA 意大利），合著者
5. Maya Alkateb-Chami（哈佛大学），合著者
6. Rossana Cotroneo（ENEA 意大利），合著者
7. Denisa Kera（巴伊兰），合著者
8. Giuseppina Calenda（雷焦卡拉布里亚地中海）
9. 戴安娜·坎普斯（格拉斯哥）
10. 安杰洛·德利庞蒂（亚当·密茨凯维奇 饰）
11. 维利乌斯·德兰塞卡 (Jagiellonian)
12. 尤金·费舍尔（东安格利亚）
13. 珍妮·琼斯（爱丁堡）
14. 马库斯·克尼尔（格拉茨）
15. 卡塔日娜·库什（华沙）
16. 爱德华·马切里（匹兹堡）
17. 塞尔吉·莫拉莱斯-加尔韦斯（巴塞罗那）
18. 凯文·罗伊特（哥德堡）
19. 马切伊·塔尔诺夫斯基 (Jagiellonian)
20. Bengt-Arne Wickström（布达佩斯安德拉西）
21. 卡塔日娜·津恩（华沙）

其他签署方：

1. 卢卡·马尔凯蒂（热那亚）
2. 西蒙·埃夫宁（迈阿密）
3. 斯蒂芬·梅（奥克兰）
4. 彼得·菲诺基亚罗（武汉）
5. Kyria Rebeca Finardi（UFES，圣埃斯皮里图）
6. 詹妮弗·詹金斯（南安普顿）
7. 戴安娜·I·佩雷斯（布宜诺斯艾利斯）
8. 肖娜·夏皮罗（佛蒙特州米德尔伯里学院）
9. Diego Lawler（CONICET，阿根廷）
10. 卡琳娜·佩达塞（布宜诺斯艾利斯）
11. 约翰·哈伯德（马斯特里赫特）
12. 南希·H·霍恩伯格（宾夕法尼亚大学）
13. 罗斯玛丽·萨洛蒙（圣约翰法学院）
14. 詹妮弗·S·威尔逊（莱斯大学）
15. 安德烈亚·韦尔利（伯尔尼应用科技大学）

16. Yongyan Zheng (Fudan)

17. 斯蒂芬·迈耶（巴塞尔）
18. 克劳迪娅·芬克拜纳（卡塞尔）
19. 哈娜达·塔哈（扎耶德）
20. 埃莉萨·帕加尼尼（米兰）
21. 克里斯蒂娜·埃洛（斯特拉斯堡）
22. 艾斯琳·奥博伊尔（贝尔法斯特女王大学）
23. 格雷昂·沃尔特斯（康斯坦茨）
24. 阿尔弗雷多·托马塞塔（IUSS 帕维亚）
25. 珍妮·斯诺（洛约拉马利蒙特大学）
26. 梅克·韦尼克（不列颠哥伦比亚省）
27. 西尔瓦娜·帕尼（米兰）
28. 卡拉·巴尼亚（锡耶纳外国人大学）
29. 玛丽亚·雷吉娜·马西亚（卡利亚里）
30. Josep Soler Carbonell（斯德哥尔摩）
31. 帕洛玛·普利奇（格拉茨）
32. Chiara Facciani（锡耶纳外国人大学）
33. Mireia Trenchs 帕雷拉 (Pompeu Fabra)
34. 阿德里亚娜·克里斯蒂娜·桑布加罗·德·马托斯·布拉希姆 (UFPR Paraná)
35. 阿吉罗·卡纳基（邓迪）
36. 柳比沙·博伊奇（塞尔维亚人工智能研究与发展研究所）
37. 内斯托尔·塞巴斯蒂安·萨拉曼卡·加西亚
38. 加布里埃尔·冈萨雷斯（德克萨斯州里奥格兰德河谷）
39. 阿米多尔·博阿兹（巴伊兰大学）
40. 扎克·亨尼西
41. 布莱恩·罗森布鲁姆（堪萨斯州）
42. 杰伊·乔丹（犹他州）
43. 乔恩·朱利安尼（堪萨斯州）
44. 珍娜·伊丽莎白·波拉德（堪萨斯州）
45. 巴塞洛缪·迪恩（堪萨斯州）
46. 苏珊·特雷伯（麦迪逊学院）
47. Simbiat Ajao（人工智能商学院）
48. 迈克尔·比尼（阿伯丁/北京）
49. 亚历山德罗·科罗纳·门多萨（奥胡斯）
50. 艾琳·奥利维罗
51. 马亨德拉·K·维尔马（约克）
52. 布伦特·梅茨（堪萨斯州）
53. Enrique Encinas Dolejsová（奥斯陆建筑与设计学院）
54. Robert M. Maier (VdÜ/IGDORE)
55. Maria Verdaguer（加泰罗尼亚研究所）
56. Thomas J. Spiegel（宫崎国际）
57. 亚历杭德罗·希门尼斯·希洪（UNED 西班牙）
58. Joonas Pennanen（于韦斯屈莱）
59. 亚历山大·科恩（伦斯勒理工学院）
60. 桑迪普·梅尔蒂亚（史蒂文斯理工学院）
61. JF Blanc (Institut d’Estudis Occitans)
62. 丹尼尔·德瓦特曼·赫罗马达（柏林艺术大学）
63. 克里斯托夫·卢默（锡耶纳）
64. 乔西·瓦莱里（匹兹堡大学）
65. 詹姆斯·安德鲁·斯特罗布尔（夏威夷）
66. 基思·西蒙顿院长（加州大学戴维斯分校）
67. 艾伦·海德（宫崎国际）
68. 萨哈拉·阿尔-马迪（语言安全研究所）
69. 卢克·布兰奇福德
70. 利奥尔·扎尔曼森（特拉维夫）
71. 莎拉·E·康威尔（约克）
72. 马尔科瓦莱里奥·迪·斯基耶纳
73. 朱塞皮娜·斯圭利亚
74. Jad Kiadan（跨区域研究论坛）
75. 米克尔·伯利（利兹）
76. 玛丽亚·路易莎·卡里奥-帕斯托 (UPV Valencia)
77. 曼努埃尔·加西亚-卡平特罗（巴塞罗那）
78. 安德鲁·基尔顿（利兹）
79. 安娜莉·E·霍顿（费尔利·狄金森）
81. https://sites.unica.it/ljs/cs/

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