前言：預訓練的陷阱
在AI飛速發展的今日，「數據」彷彿成為另類的萬靈丹，這種情況也造成主流文明與傳統知識的資料被大規模蒐集、切割、再餵食給模型。
然而，正如油與水不能強行攪在一處，當不同認知的兩種知識體系直接透過「預訓練」混合時，自然出現包含語意混淆、邏輯衝突與文化挪用等的意外產出。原因便出在傳統知識系統具有高度文化語境、隱喻和轉喻等符號的功能特質，很容易與主流AI模型的向量化、形式化處理方式存在根本衝突（Lewis等，2020）。
導致AI可能產出一種鑲嵌主流科學的理性與原住民靈性的「四不像」知識，卻遺失兩方真正的精神核心。例如，在當今生物多樣性的議題中，非「知識論」型態的傳統知識（規範與禁忌）經常被主流文明學者混淆成一種偏重生態的另類「科學」，就是一種很典型例子，這種粗淺認知甚至也被不少年輕原住民所默認。
當模型胡亂融合，既無法守護原住民神聖觀念，也喪失主流科學的精確判斷而變得「不倫不類」時，將不只是技術性錯誤，更是對人類文明記憶與價值的粗暴踐踏！
許多原住民學者與主流學者都批評，過度「知識論」化傳統生態理解，只會將原住民宇宙觀變得片面化。例如Grim（2001）與Berkes（1999）都強調不能簡化為databank型的知識儲存，而必須聚焦其文化、倫理與口語傳承的意涵。
Cheong等（2021）也警告當大型語言模型可能無法真正理解其社會文化脈絡，此將導致在處理非主流、尤其是在傳統知識體系出現系統性錯誤（Bender等，2021）。
微調的迷宮：觀點差異如何引爆模型災難性失誤？
AI的「微調」常被視為跨文化資料融合的萬靈藥，然而，事實卻絕非如此。原住民認知與主流文明間不只語義不同，背後更暗藏不同「知識」的生成邏輯；AI在微調時必須靠「標註」導入「正確答案」，但要怎樣才算正確呢？
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（Russo等，2023）。一旦標註者根據他所認定的「主流」點，便會強行消音少數文化。
反之，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，這種混亂一旦落到醫療、教育或法律等關鍵領域，人命與社會正義都將成為「訓練數據」失誤的犧牲品（Ferryman與Winn，2018）！造成算法系統自視「客觀」，實則掩蓋其內建價值判斷與社會假設的情況，這對於喜歡將「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（Siddique等，2024）。
監督的幻象：誰來決定什麼是正確答案？
更不可思議的是，現今常見的「客觀標註」方式根本是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。
殊不知「真正去殖民化的AI研究必須採用『由內而外』的方法論，而原住民社群不僅是受訪者或資料提供者，更應該是研究問題形成與方法設計的主導者（Tuhiwai Smith，2012）。
比如，當AI針對你的旅遊提問而單純生成北「大武山、玉山與塔山為著名的台灣中南部『休閒旅遊勝地』」，卻不強調這是排灣、布農與鄒族族人「祖靈棲息地」（聖山）。除將造成AI生成看似虛實不一，甚至還有可能存在「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（Bird，2020）。
數據的黑洞：殖民史中另類的不平權
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。各種看似合理的工程指標，其實背後暗藏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（Kukutai與Taylor，2016）。
AI雖能「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。愈來愈多的政策、數據與判斷，都可能在錯誤的混合模式之下，將「偏見」不斷地放大，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！
相較之下，由原住民主導的語言保存AI專案，例如Te Hiku Media卻能成功捕捉母語的語意世界觀與文化脈絡。Keegan也特別指出，Te Hiku Media透過Kaitiakitanga License（守護者授權）創新性地解決了數據主權與技術發展的平衡問題，確保毛利社群對語音數據的持續控制權（James等，2023）。
文化的消音：混合後的AI是否只剩下空殼？
當原住民觀念與主流文明在數據集裡被混合、壓縮與轉譯後，AI是否還剩下「真正的靈魂」？科技專家蓋棺論定地說，這是最完善的多元數據處理模式！
可是，我們萬萬沒想到，在每一個「融合」背後，其實都在消音文化本身的特殊性。等到我們真正需要AI給出「有靈魂的」選擇與建議時，只會得到面目模糊、缺乏深度與無責的冷冰冰空殼。
「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。「他」或許能抓住個別詞彙，卻永遠無法捕捉隱藏超級瀕危的「文言文語彙」背後的規範與禁忌（例如，泰雅的gaga、鄒族的einu或賽夏的 kasabongen）。
融合與協作型AI：道路與挑戰
為因應混合資料可能引發的失控，現在的國際產官學界皆呼籲開發「協作型AI」設計思路，即促使AI不僅作為被動資料處理者，更需要主動與部落社群協作，共同參與資料的定義、標註與模型訓練過程（Lewis等，2020）。
這種模式強調真正的共識決、尊重傳統知識（規範與禁忌）自主權，避免資料的單向流動與主流文明價值觀的壓倒性主導，亦能正視知識權力結構（Kukutai與Taylor，2016）。
如今，全球各地已有越來越多部落社群積極主導AI項目設計，並以其文化語境為軸心來創立AI發展。例如，Aotearoa/New Zealand的Te Hiku Media計畫協助毛利社群發展以毛利語（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（Keegan等，2021）。
澳洲Indigenous Data Network也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。
Indigenous Data Network透過結合法律保護與技術設計，建立可擴展的原住民數據治理模式，有效防止了知識被錯誤詮釋或商業化的風險（Walter與Suina，2019）。
加拿大Indigenous AI Lab與Aboriginal AI社群廣納部落族人參與對話式AI的詞彙與語義定義，以最大化反映當地文化價值（Lewis等，2020）。
以上案例皆顯示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，深度參與的合作實踐，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（Iku-Silan等，2023）。
甚者，不僅資料治理與模型設計團隊需具備深度文化意識，相關研究人員與技術開發者也需接受「原住民傳統知識倫理」與「文化技術批判」培訓（Mager等，2023）。
針對模型預測錯誤進行文化層次溯源分析，以及資訊公開（透明度報告）與持續社群對話，也都是開放且負責任AI 研發不可或缺的一環（O'Neil，2016）。
聯合國《原住民人民權利宣言》（UNDRIP）更是明確提到原住民有權利對其知識、語言與文化資源表示同意與預期用途：「第31條明確規定原住民族有權維護、掌控、保護和發展其文化遺產、傳統知識和傳統文化表現形式，包括其科學、技術和文化表現形式。」（UN，2007）
歐盟、加拿大與紐澳等法規亦已逐步納入原住民資料主權，但在AI 應用情境落實方法、監管與爭議調停等執行細節方面仍待推進。歐盟AI法案雖提供一般性AI治理框架，但在原住民傳統知識與文化保護方面仍存在明顯不足，依然缺乏具體執行與賠償機制（Floridi與Cowls，2022）。
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。最可怕的是，這些錯誤極難被主流監管機制與外行用戶察覺，恐需直到災難爆發才恍然大悟。
當我們以為創造一個「更包容」的AI時，其實只是製造了一個大得令人絕望的「諸神黃昏」陷阱。
融合原住民族概念與主流文明資料於 AI訓練確實具有重大潛力，不僅能讓科技更貼近多元語言、文化與世界觀，亦有可能扭轉知識權力結構，彰顯弱勢群體的數位話語權（Walter與Suina，2019）。然而，假使無視於文化細節、用力過猛地「標準化」原住民資訊，這種誤用風險與知識傷害反將弊大於利。
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，不僅是科技創新，更是法律、倫理與教育層面轉型，以及不再靠人類數據訓練，而是依賴AI本身經驗學習的嶄新AI（David與Richard，2025）。
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：
