AI浪潮與原住民智慧的邂逅
AI的浪潮席捲全球，重塑人類的理解和處理知識的方式。然而，當這股科技巨浪遇上原住民傳統知識的汪洋時，卻激起了層層漣漪，引發了一場關於文化理解、倫理責任和跨學科合作的深刻思考。
原住民知識的複雜性與AI的挑戰
原住民傳統知識是流淌在部落歷史長河中的智慧結晶，飽含豐富文化的內涵和生態智慧。這些知識不僅以母語的形式口口相傳，更融入了儀式、象徵和日常實踐之中。對於AI而言，理解和處理如此複雜且多元的知識體系（規範與禁忌），無疑是一項巨大的挑戰。
計算資源的需求與AI理解原住民智慧的瓶頸
目前，即便是最先進的大型語言模型，例如 Meta LLama-70b 或 Groq 的版本，也難以完全捕捉原住民知識的精髓。這些模型動輒擁有數十億甚至上百億的參數，對計算資源的需求非常龐大。以 GPT-2 這樣具有 1.5B 參數的模型為例，它需要約 6GB 的 RAM 來存儲這些以 Float32 格式表示的參數。而當前領先的開源模型，如 LLaMA2、Falcon 和 Guanaco，參數量更是高達 65B，需要約 260GB 的 RAM，這還不包括儲存輸入和輸出數據所需的額外內存（許恆修，2023）。面對如此龐大的計算資源需求，我們不禁要問：對於原住民傳統知識的特性而言，這些具備口傳、隱喻與轉喻為特徵的符號，真的能夠通過降低模型權重精度來解決嗎?
恐怕，這樣的技術手段雖能換來更快的推理速度和更小的內存需求，卻無法真正突破 AI 理解原住民智慧的瓶頸。
原住民知識與西方科學的本質差異
事實上，原住民傳統知識與西方科學在本質上存在著顯著的差異。原住民知識體系通常建立在豐富的母語符號之上，這些符號不僅傳遞著象徵的訊息，更蘊含著深刻的文化內涵和宇宙觀（阿將伊崮喜瀾，2020）。對原住民而言，萬物皆有靈性，人與自然是一個互聯互通的整體。這種整體觀念滲透在他們的語言、儀式和日常生活的方方面面，形成了一種獨特的生態智慧。
相較之下，西方科學則更強調線性思維和因果關係，注重將複雜問題分解為單獨的變量，並通過嚴謹的實驗和數學建模來揭示其中的規律（Aikenhead 與 Ogawa，2007；Stevenson，1997）。這種還原論的方法雖然在理解自然規律方面取得了巨大成功，但在面對文化和生態等複雜系統時，卻常常顯得力不從心，尤其在面臨氣候變遷的當下。
文化敏感度：打開原住民智慧之門的鑰匙
AI 要真正走進原住民智慧的殿堂，需要一把文化敏感度的鑰匙（Thomas，1997；Weaver，1999）。這把鑰匙首先需要對原住民文化有著深刻的理解和尊重。AI 模型在訓練過程中，必須充分考慮其文化背景、傳統實踐和獨特的母語語意的脈絡，方能準確地解讀和呈現原住民知識的內涵。這不僅需要語言層面的直譯，更需要對文化符號和隱喻與轉喻有著敏銳的洞察力。
