人工智能（AI）领域正经历着前所未有的发展，我们经常讨论AI模型的偏见、数据集的公平性以及开发的伦理框架。但是，我们是否曾停下来审视塑造AI文化本身的语言？不仅仅是代码，而是董事会、白皮书和技术会议上使用的文字。这些技术性、排他性且通常晦涩难懂的语言，是否在悄然决定着谁能融入AI领域，谁会被排除在外，以及哪些想法会被认真对待？本文旨在探讨一个很少被提出的问题：AI领域的语言是否真正具有包容性？我们将深入剖析人工智能的表达方式，从学术论文到风险投资的演示文稿，以及它如何影响创新、多样性和可及性。
1. Jargon（行话）：技术壁垒与认知鸿沟
AI领域充斥着大量的行话。诸如“无监督学习”、“模型幻觉”和“神经架构搜索”等术语被随意使用，仿佛是社交货币。然而，当描述创新的词汇本身开始构建起参与的隐形墙时，会发生什么？
行话并非一无是处，它可以快速、高效地在特定群体内传递信息。然而，在AI领域，过度使用行话会产生负面影响：
- 排斥新手和跨学科人才： 对于非AI背景的人来说，理解这些专业术语需要付出巨大的努力。这无形中提高了进入AI领域的门槛，将许多潜在的创新者拒之门外，特别是来自社会科学、人文科学等交叉学科的人才。
- 阻碍有效沟通： 过度依赖行话会导致沟通不畅，即使是AI从业者之间也可能因为对同一术语的理解不同而产生误解。
- 掩盖问题本质： 复杂的术语有时会被用来掩盖技术的局限性或潜在的伦理问题，阻碍公众对AI技术的客观认知和监督。
例如，在解释深度学习模型的工作原理时，如果一味地堆砌行话，如“反向传播”、“卷积神经网络”等，听众很难理解模型的内在机制和可能存在的风险。相反，如果使用更通俗易懂的语言，例如将深度学习比作“教会计算机识别模式”，更容易让大众理解。
实际案例： 一些初创公司在向投资者展示其AI解决方案时，过度使用行话，试图营造一种技术领先的形象。然而，投资者往往更关心的是解决方案的实际价值和商业前景，而不是那些晦涩难懂的技术术语。结果，这些初创公司错失了融资机会。
2. Opaque（晦涩）：透明度缺失与信任危机
AI领域的语言不仅充斥着行话，还常常是晦涩难懂的。技术文档、学术论文和行业报告中充满了复杂的数学公式、抽象的理论模型和缺乏明确解释的实验结果。这种晦涩性导致透明度缺失，加剧了公众对AI技术的 distrust，也阻碍了AI技术的广泛应用。
- 阻碍可解释性： AI模型的可解释性是建立信任的关键。如果模型的决策过程难以理解，人们很难信任它，更不用说接受它的建议。晦涩的语言使可解释性变得更加困难。
- 滋生偏见和歧视： 如果AI系统的设计和运行过程不透明，那么隐藏在其中的偏见和歧视就难以被发现和纠正。例如，如果一个用于招聘的AI系统使用晦涩的算法，那么就很难评估它是否存在性别或种族歧视。
- 降低可访问性： 晦涩的语言使得非专业人士难以理解AI技术，从而限制了他们参与AI技术的开发和应用。
数据支持： 一项调查显示，超过70%的受访者表示，他们对AI技术感到担忧，主要原因是缺乏对AI技术的理解和信任。这种担忧很大程度上源于AI技术的晦涩性。
改进建议： 为了提高AI技术的透明度，我们需要使用更清晰、简洁的语言来描述AI模型的工作原理、数据集的来源和算法的决策过程。此外，还需要开发更多的可解释性工具，帮助人们理解AI模型的行为。
3. Exclusive（排他性）：知识壁垒与机会不均
AI领域的语言往往具有排他性，它只对那些具备特定知识背景的人开放。这种排他性造成了知识壁垒，加剧了AI领域的机会不均，使得一部分人更容易获得资源和发展机会，而另一些人则被排除在外。
- 教育背景的影响： AI领域的语言高度依赖于数学、计算机科学等学科的知识。这使得那些没有接受过相关教育的人难以进入AI领域。
- 文化背景的影响： AI领域的语言在很大程度上受到西方文化的影响。这使得来自非西方文化背景的人在理解和使用AI语言时面临额外的挑战。
- 资源分配不均： 那些掌握AI语言的人更容易获得研究经费、工作机会和晋升机会。这导致了AI领域的资源分配不均，加剧了人才流失。
实际案例： 许多AI相关的在线课程和研讨会都使用高度技术化的语言，这使得许多初学者望而却步。一些研究机构和公司更倾向于招聘来自名校的毕业生，这进一步加剧了AI领域的排他性。
解决方案： 为了打破AI领域的排他性，我们需要采取以下措施：
- 推广通俗易懂的AI教育： 开发面向不同背景人群的AI入门课程，使用更简洁、易懂的语言来解释AI概念。
- 鼓励多元文化参与： 鼓励来自不同文化背景的人参与AI研究和开发，促进知识的交流和融合。
- 建立公平的招聘和晋升机制： 注重候选人的实际能力和潜力，而不是仅仅看重他们的教育背景和资历。
4. Technical（技术性）：人文关怀的缺失与伦理挑战
AI领域的语言往往过于强调技术性，而忽视了人文关怀和社会责任。这种片面性可能导致AI技术的发展偏离正确的方向，带来严重的伦理挑战。
- 价值观的缺失： 过度强调技术性可能导致AI从业者忽视伦理道德和社会价值观。例如，在开发人脸识别技术时，如果只关注技术的准确性和效率，而忽视了隐私保护和潜在的歧视风险，那么就会对社会造成负面影响。
- 社会责任的淡化： AI技术的发展应该服务于人类的福祉。然而，如果只关注技术性指标，而忽视了AI技术对社会的影响，那么就可能导致AI技术被滥用。
- 人文关怀的缺失： AI技术应该尊重人类的尊严和价值。然而，如果只关注技术性细节，而忽视了AI技术对人类情感和心理的影响，那么就可能导致AI技术 dehumanize 人类。
数据佐证： 一项针对AI从业者的调查显示，只有不到一半的受访者表示他们对AI技术的伦理问题非常关注。这表明，在AI领域，人文关怀和社会责任仍然没有得到足够的重视。
改进方向： 为了弥补技术性的不足，我们需要在AI教育和研究中加强伦理道德和社会价值观的教育。此外，还需要建立完善的伦理审查机制，确保AI技术的发展符合伦理标准。
5. Inclusive Language（包容性语言）：构建更加公平的AI生态
要使AI领域真正具有包容性，就必须使用包容性语言。包容性语言是一种尊重所有个体和群体的语言，它避免使用歧视性、冒犯性或排他性的词语。
- 避免性别歧视： 使用中性的代词和称谓，例如使用“they/them”代替“he/she”，使用“chairperson”代替“chairman”。
- 避免种族歧视： 避免使用带有种族歧视色彩的词语，例如使用“people of color”代替“minority”。
- 避免年龄歧视： 避免使用带有年龄歧视色彩的词语，例如使用“experienced professional”代替“old-timer”。
- 尊重不同文化： 尊重不同文化背景的人的语言习惯和文化习俗。
实际案例： 一些公司已经开始在其内部沟通和对外宣传中使用包容性语言。例如，一些公司在其招聘广告中使用中性的职位名称，以吸引更广泛的求职者。
结论： AI领域的语言不仅仅是一种沟通工具，它还塑造着AI文化的价值观和规范。为了构建更加公平、开放和可持续的AI生态，我们需要审视我们使用的语言，努力使用包容性语言，打破技术壁垒，提高透明度，促进多元文化参与，并加强人文关怀和社会责任。只有这样，才能让更多的人参与到AI技术的创新和应用中，共同创造一个更加美好的未来。在机器时代，文字的力量不容忽视，它将持续影响着AI领域的发展方向和社会影响。