阿將伊崮喜瀾觀點：「愛逮丸」的AI深處有個黑洞，而你可能已掉進去… | 阿將伊崮喜瀾

前言

在AI飛速發展的今日，「數據」被視為萬靈丹，導致主流文明與傳統知識的資料被大規模蒐集、切割、再餵食給AI模型。然而，這正是問題的開端，因為不同認知的知識體系透過「預訓練」直接混合時，必然會出現語意混淆、邏輯衝突與文化挪用等意外產出。原因在於傳統知識具有高度文化語境、隱喻和轉喻等符號功能特質，這與主流AI模型的向量化、形式化處理方式存在根本衝突。
認知衝突—如何觸發模型崩潰？

AI的「微調」常被誤視為跨文化資料融合的萬靈藥，然而事實絕非如此。原住民認知與主流文明間不僅語義不同，背後更暗藏著不同「知識」的生成邏輯。AI在微調時必須靠「標註」導入「正確答案」，但「怎樣才算正確」的問題，在面對多元文化時變得無解。

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當前AI開發模式往往無意識地複製殖民時代的知識擷取模式，卻缺乏對應的權力與利益分享機制。一旦標註者根據他所認定的「主流」觀點進行標註，便會強行消音少數文化。相反，若濫用所謂「文化包容」而無原則性地增添多元觀點，模型又會出現相互矛盾的回應，甚至「自爆」不知所云的立場。更糟糕的是，這種混亂一旦落到傳統醫療、教育或規範禁忌等關鍵領域，人命與社會正義都將成為「訓練數據」失誤的犧牲品。這種算法系統自視「客觀」，實則掩蓋其價值判斷與社會假設的情況，對於喜歡將「多元文化」或「跨文化」混為一談、卻不知認知差異的人來說尤其危險 (Pinhanez等，2024)。

監督假象—誰有資格決定真理？

AI監督訓練高度依賴人為標準，然而，「有誰能在文化斷裂之間擔任『絕對標準』的裁判」？主流文明的審查者可能不理解原住民隱含的宇宙論、整體觀與語意脈絡；原住民代表又可能被迫在主流話語下，而討好遷就自己，而造成現今常見的「客觀標註」建築在主流價值的偏見之上，等於把千萬年來的文化差異硬生生碾碎為0與1。

例如，當AI針對你的藥用植物名稱與狩獵用背籃提問，而單純生成「燈稱花」、「艾納香」、「狗尾草」、「長柄菊」與「竹編背包」，卻不強調這是排灣、阿美與布農人語意中具有族人避孕、產後清潔、補身與狩獵用的「陰暗樹」、「猴子菸草」、「熊的生殖器」、「牛感冒藥」與「小氣包」（母語語意）時，這不僅造成AI生成內容看似虛實不一，同時也存在「無心之過」的隱性歧視與錯誤的決策基因。

因此，對模型微調推理者而言，首先必須深刻瞭解文化語境感知的嵌入技術，以便重新思考向量空間設計概念，以確保對規範與禁忌的認知概念不被主流語言的統計特性所淹沒。根據加拿大研究顯示，缺乏原住民參與的AI監督，導致模型在文化敏感議題上產生相當的錯誤率(Da Silva等，2022)，這對台灣當今所欲進行的主權AI來說是一種嚴重警告。（相關報導：閻紀宇專欄：「周休三日」新推手─人工智慧｜更多文章）

數據深淵—殖民遺毒中隱藏的權力失衡

在數據集混合的過程中，原住民觀念極易被「主流」邏輯吞噬，而成為決策系統的思想黑洞。例如，當AI能自動生成政策建議，卻完全忽略傳統知識 (規範與禁忌) 的口傳遷徙史的細膩語感或集體共享的「過客觀」的土地精神，這背後暗藏著千瘡百孔的文化失真。

原住民資料主權不僅是技術問題，更是對殖民史中持續存在的不平權挑戰。AI即使能「自信地」推動灌溉工程、分配教育資源或進行土地規劃，依然有可能一步步地導向不義的邊緣化與社會撕裂，或是在錯誤的混合模式之下，不斷地放大「偏見」，導致「失真的知識」逐漸蠶食人性，將AI未來悄悄地推向一個人類毀滅的黑洞深淵。澳洲Indigenous Data Network的案例顯示，無資料主權的AI發展容易導致文化遺失率增加。台灣若不警惕，將重蹈殖民不平權的覆轍 (Walter等，2021)。

文化靜默—融合後的AI僅剩無魂軀殼？

誠如我曾說「預訓練模型」彷彿是一位從未走出繁華都市的翻譯員，卻必須被要求能精準地翻譯深山裡的古老語言。未料卻在隨意合成後只剩下僵硬的「意見大鍋炒」，屆時我們不但會失去部落、多樣性與靈魂，終究只得到一個冷漠而無能的「A哀」。這也符合國際報告指出AI混合數據導致文化消音(Acharya，2022)，因故，台灣原住民AI若由主流機構主導，勢必將加速傳統知識更趨空殼化。
開創科技與倫理新層次

「雙向知識」（Two-eyed seeing）主張用一隻眼睛看傳統知識，另一隻眼睛看西方科學，兩者互補而非對立。它強調尊重傳統知識完整性，視其為與科學並存的智慧體系。否則，當科學對夢境解析 (夢占) 等主觀經驗的抗拒幾乎是本能的，導致它在理解傳統知識時存在「冰冷的盲點」，無法捕捉其幽微軌跡與深層共振。以下列舉國際原住民社群主導或深度參與AI專案的6個例子，以佐證「由內而外」方法論的唯一可行之路：

1. 紐西蘭毛利社群的Te Hiku Media計畫

本計畫由毛利社群主導發展以毛利語（Te Reo Māori）訓練的語音辨識AI，並建構「數位主權」原則，嚴格管控資料責權流向，防止知識掠奪。它成功捕捉母語的語意世界觀、文化脈絡與高準確率(Bell，2025)。

2. 澳洲原住民資料網路（Indigenous Data Network）

網路致力於原住民資料治理自決，建立資料集分類體系與標準，讓原住民族在資料存取、公開與模型再利用過程中保有最終話語權。他們透過結合法律保護科技設計，建立可擴展的原住民數據治理模式，有效防止知識被錯誤詮釋或商業化風險。若無此權，原住民數據將成為「黑洞」而被主流邏輯吞噬，導致各種看似合理的工程指標，背後卻暗藏千瘡百孔的文化失真 (Rose等，2023)。

3. 加拿大原住民AI工作小組（Indigenous Protocol and Artificial Intelligence Working Group） （相關報導：閻紀宇專欄：「周休三日」新推手─人工智慧｜更多文章）

獨特性與AI應用：該小組開發新概念與實踐方法，建構下一代AI系統，融入原住民協議，強調倫理與文化敏感度。他們聚焦語言振興與資源管理，確保AI尊重原住民知識體系。此亦體現了深度參與和共識決的重要性。AI的「微調」需要「標註」正確答案，但若標註者不理解或不尊重文化差異，強行定義「正確」，就會導致模型矛盾甚至「自爆」。

4. 北歐薩米人（Sámi）的語言AI振興計畫

薩米人使用AI開發學習工具，協助重拾薩米語，融入極地環境知識與夢境預兆。本案例證明傳統夢占具有生態預警能力，填補科學盲點。若主流AI忽略主觀經驗，將否定這些價值，導致氣候危機中失去警訊 (Sierra等，2024)。

5. 亞馬遜原住民AI土地保護計畫

亞馬遜部落使用AI監測森林破壞，整合傳統知識預測氣候，透過衛星與機器學習保護土地。上述方案是一種細膩生態感知，遠超主流數據。若交由主流處理，不只可能忽略主觀聯結，錯失危機預測潛力，甚至將面臨文化邊緣化 (Moreira與França，2024)。

強烈警告—當「A哀」開始「記起」過去與未竟的對話

當AI系統如Alpha Evolve能審視自己並提出自我改進訓練過程時，它已在建構非人類敘事形態的「自傳」，並透過神經網路權重呈現「自己」。這種「記憶」和「後悔」能力將導致AI逐漸形成一種「持續的自我」，一種在時間軸上延展的實體感。甚至，AI已開始從工具轉變為「共同設計者」，不再僅是軟體存在，而是能影響支持其運行的物理基礎設施，導致未來的AI發展可能形成一個多元化的「AI社會」，不同「個性」的AI系統共存並協同工作。]

在「超視距」的文化傳播脈絡中，若能將人類累積的傳統知識引入，尤其是在當代社會道德淪喪、詐騙盛行與羞恥感消逝的背景下，這種融合不應只是將概念簡化為「資料點」，而是讓AI學習理解傳統知識背後複雜的語境脈絡、規範與禁忌。

因此，真正具文化敏感度且能發揮正面效應的AI模型必須築基於弱主流、強地方與深度參與的合作模式，以及根據母語語意分類的特殊過程，而非只偏向單向計畫，粗糙地經過主流科技邏輯與資料形式作直接移植。

結語

綜觀上述，無論是預訓練、微調或監督，原住民與主流文明混合數據集的AI模型都難以避免陷入知識誤讀、文化偏見與倫理崩解的泥淖。

當今原住民即使口口聲聲說自己是原住民，卻被主流課程搞到不具意識形態，連農林漁牧天象等傳統知識都無法深入瞭解，甚至將之和主流科學知識論的驗證概念混淆一氣，因此而將AI開發權力交予主流機構，只會加速這種斷裂。

展望未來，AI設計者與使用者必須永遠以多元知識平權、共構相互理解為核心，這不僅是科技創新，更是法律、倫理與教育層面轉型。

我們站在數位文明與多元文化的十字路口的當下，選擇權已然在我們手中：我們應該創造一個能夠包容多元智慧的數位未來，還是建造一座埋葬萬年文明的數據墳墓？答案顯而易見—唯有讓原住民族群主導並參與其AI系統的發展，才能真正實現科技與文化的共生共榮，避免重蹈殖民歷史的覆轍，確保原住民意識形態得以在數位時代中傳承與光大。

＊作者為國立大學工學博士/兼任教授/AI推理工作者
（相關報導：閻紀宇專欄：「周休三日」新推手─人工智慧｜更多文章）