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。