台灣AI爭霸戰：為何「繁體中文語料」比黃金還稀缺？突圍策略大公開！
在全球人工智慧（AI）浪潮席捲之下，大型語言模型（LLM）無疑是這場變革的核心引擎。台灣作為科技島，自然不落人後，許多團隊正積極投入本土LLM的開發，希望打造出最懂台灣脈絡、能說最道地繁體中文的AI。然而，在這場看似技術為王的競賽中，許多人可能沒意識到，真正的瓶頸並非算力或演算法，而是看似平凡無奇的「繁體中文訓練資料」。這就像煉油廠有最先進的設備，卻缺乏原油一樣令人焦慮。繁中語料的稀缺，不僅影響台灣AI的表現，更可能衝擊我們的文化傳承與國際影響力。接下來，我們就來深入探討這個關鍵問題，並一起看看台灣該如何在這場「資料軍備競賽」中找到突圍之道。
台灣AI模型的現況與「簡中」基因的挑戰
當我們談到台灣的AI模型，你可能會想到國科會主導的TAIDE、聯發科的BreeXe、台智雲的福爾摩沙大模型，或是民間團隊如群創的白龍、林彥廷的Taiwan-LLM等等。這些都是台灣在AI領域的重要嘗試，目標都是希望能夠產出流暢自然的繁體中文對話，並融入更多台灣本土的知識與文化元素。這點聽起來很振奮人心，對吧？
不過，深入了解後你會發現，目前大多數的台灣本土AI模型，其實都是建立在國外大型開源模型的基礎上進行微調（Fine-tuning）或後續訓練（Pre-training）。這些基礎模型，像是Meta的Llama系列（Llama-2, Llama 3）、法國Mistral AI的Mixtral，或是較早的BLOOM，它們在訓練時使用了龐大且多元的網路資料。問題就來了：這些全球性的語料庫，雖然號稱涵蓋多種語言，但實際情況是，簡體中文的資料量遠遠高於繁體中文。
這就好像讓一個學生，花90%的時間學習簡體中文的課本，只花10%的時間看繁體中文的書。這個學生可能會說中文，但他的用語、習慣表達、甚至某些詞彙，難免會帶有簡體中文的「口音」。反映到AI模型上，就是台灣的使用者偶爾會遇到模型蹦出一些他們不常用或覺得怪怪的簡中詞彙，或是語法結構聽起來不太道地。
舉個例子，AI可能會說「出租車」（簡中常用）而不是「計程車」（繁中常用），或者在表達某些概念時，使用了中國大陸特有的網路流行語。雖然經過微調，台灣的團隊努力讓模型「說」得更像台灣人，但先天基礎語料的偏誤，就像是模型內建的一小段「簡中基因」，在某些情況下還是會不小心跑出來，影響了使用者體驗，也讓本土模型的「台灣味」打了折扣。這也讓我想到，其實語言的微妙之處就在於其在地性，如果AI無法掌握這些細微差異，就很難真正融入我們的日常生活。
繁體中文語料的稀缺困境：AI發展的「燃料」危機
不只是台灣本土模型面臨這個問題，全球所有開發LLM的公司，包括OpenAI、Google、Meta等巨頭，目前都普遍面臨「高品質訓練資料」短缺的窘境。隨著模型的胃口越來越大，需要的資料量呈指數級增長，而網路上的公開資料，雖然量大，但品質良莠不齊、重複內容多、甚至充斥著惡意或不實資訊。更嚴重的是，很多網路內容的著作權歸屬不明確，讓AI公司在抓取資料進行訓練時面臨法律風險，像是紐約時報控告OpenAI的案例就是一個活生生的例子。
在這場全球性的資料爭奪戰中，繁體中文語料的稀缺性更是雪上加霜。試想一下，相較於簡體中文龐大的使用者基數和內容產出量，繁體中文在全球華語世界中的佔比相對較小。這導致在國際大型語料庫中，繁體中文的資料量顯著不足，形成一種結構性的弱勢。
造成繁中語料稀缺的原因是多方面的：
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網路公開資料的挑戰：
- 品質不均與內容農場： 雖然網路資料量大，但很多內容是複製貼上、農場文章，缺乏深度與原創性，對模型訓練的價值有限。
- 簡體中文的影響： 許多網路平台上的「繁體中文」內容，實際上是從簡體中文轉換而來，帶有簡中習慣或詞彙，這會汙染繁體中文語料的純淨度。
- 著作權爭議： 任意抓取網站內容進行訓練，存在潛在的著作權侵權風險，讓許多團隊卻步。
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非公開資料的困境：
- 數位化程度低： 高品質的內容，例如書籍、報紙、學術期刊、雜誌等，很多尚未完全數位化，或是數位檔案格式不統一，難以大規模自動化處理。
- 合法授權困難： 要將這些有著作權的內容用於AI訓練，需要與大量的作者、出版社、媒體機構洽談授權，這過程耗時、成本高昂且充滿不確定性。這點我在跟一些內容產業的朋友聊過，他們對於將內容授權給AI公司用於訓練普遍感到疑慮，擔心內容被濫用而自身權益受損。
這就形成了一個惡性循環：繁體中文資料越少，以這些資料訓練出來的模型表現就越差；模型表現越差，大家就越傾向使用國外（可能帶有簡中偏誤）的模型，對繁體中文內容的重視程度就越低，進一步加劇資料的稀缺。這對於台灣的AI發展，無異於一場嚴峻的「燃料」危機。立法院的立法委員們也注意到了這個問題，認為繁體中文資料不足，長遠來看會對台灣的文化發展產生負面影響，這點我很認同，語言是文化的載體，如果AI這個未來重要的知識傳播與互動工具無法精準掌握繁中，那我們的文化特色可能就會在數位洪流中被邊緣化。
建構繁體中文資料集的策略價值與多元來源探索
面對繁體中文語料的稀缺困境，建構一個大規模、高品質的繁體中文資料集，在我看來，已經不是「選項」，而是台灣在AI時代生存與發展的「必要策略」。這不僅僅是為了訓練出更好的AI模型，其背後的價值更為深遠：
- 提升台灣AI模型的效能與競爭力： 足夠且優質的繁中資料，是訓練出真正流暢、精準、符合台灣語言習慣模型的核心。這能讓台灣的AI產品與服務更貼近使用者需求，提升競爭力。
- 擴大台灣內容的國際影響力： 透過AI模型輸出高品質的繁體中文內容，能將台灣的觀點、知識、文化傳播到全球華語使用者社群，甚至透過跨語言模型翻譯給非華語使用者，擴大台灣的能見度與影響力。
- 槓桿開源模型的效益： 有了高品質的繁中資料集，我們可以在國際開源基礎模型上進行更有效率、更精準的在地化微調，事半功倍。
- 為從頭開發本土模型奠定基礎： 如果未來台灣有志於從頭（From Scratch）開發自己的基礎模型，龐大的繁中語料庫更是不可或缺的基石。
- 保護與傳承繁體中文文化： 在全球AI主要以英文、簡體中文為主流的趨勢下，積極建立繁中語料庫是保護繁體中文語言特色與文化內涵不被邊緣化的重要行動。
那麼，高品質的繁體中文資料可以從哪裡來呢？這需要多管齊下，跳脫傳統思維：
- 傳統高品質來源的爭取與數位化：
- 書籍與出版品： 台灣擁有豐富的圖書資源，這是極具價值的語料來源。需要積極與出版社（如三采文化、碁峰資訊、商周、天下、時報、尖端、聯經等）溝通，協商合理的授權模式，並加速這些內容的數位化進程。這牽涉到商業模式的創新，例如是否能建立一個共享平台，讓出版社在授權的同時也能獲得收益？
- 新聞媒體內容： 台灣各新聞媒體機構也產出大量時效性、高品質的文字內容。借鏡國外媒體（如紐約時報、美聯社、Axel Spring）與AI公司洽談授權的經驗，政府或第三方機構可以協助建立一個框架，促成AI開發者與媒體之間的合作。
- 學術研究與政府報告： 學術論文、研究報告、政府公開資訊等，通常結構完整、語意清晰，是非常好的訓練資料。中研院已經承諾將開放不涉及智財權的資料供AI訓練使用，這是一個很好的開始，應擴大到其他學術機構與政府部門。
- 本土社群平台資料的評估與利用：
- 台灣擁有獨特的社群文化，PTT、Dcard、Mobile01等平台累積了大量具有台灣在地用語、討論風格、次文化特色的文字內容。這些資料雖然不像出版品那樣結構嚴謹，但對於訓練模型理解台灣人的真實對話方式、俚語、流行語等非常有價值。
- 當然，使用社群資料需要極其謹慎，必須處理好個資、隱私、仇恨言論等問題，並在符合法規的前提下進行。可能需要開發技術，自動篩選掉敏感內容，或只使用非個人化、去識別化的公開討論串。
- 推動內容數位化與開放共享文化：
- 這是一個長期工程。政府可以投入資源，協助出版業、學術界、藝文界加速內容的數位化。
- 同時，需要大力推廣「創用CC」（Creative Commons）等開放授權觀念，鼓勵內容創作者在不放棄著作權的前提下，選擇性地開放內容供AI訓練或學術研究使用。這需要教育，改變過去比較保守的內容授權觀念。
為了更清楚理解不同資料來源的特性，我整理了一個簡單的表格：
| 資料來源 | 優點 | 缺點 | AI訓練潛力 |
|---|---|---|---|
| 網路公開資料 (如 Common Crawl 部分) | 量大、易於取得 (部分) | 品質不均、大量重複、簡中污染、著作權爭議、內容農場多 | 需大量清洗與過濾，適合初步廣泛訓練，但對精準繁中幫助有限 |
| 書籍、報紙、期刊、雜誌 | 品質高、結構完整、語意嚴謹 | 數位化程度低、著作權授權困難、成本高 | 極具價值的高品質語料，對提升模型深度、知識準確性幫助大 |
| 學術研究、政府報告 | 內容專業、語意清晰、部分可公開取得 | 資料量相對有限、特定領域偏重 | 適合特定領域AI訓練、提供權威知識來源 |
| 本土社群平台 (PTT, Dcard等) | 富含台灣在地語言習慣、口語化、次文化內容 | 個資與隱私、仇恨言論、資訊碎片化、需大量篩選處理 | 對模型理解台灣口語、文化脈絡有獨特價值，需技術輔助處理 |
| 華語教學語料 (如教育部TBCL) | 專注於語言學習、有結構性、語意清晰 | 內容相對簡單、生活化 | 適合語言學習類AI、基礎對話訓練 |
政府、產學界的新角色定位與協作模式
在這場以資料為核心的AI競賽中，政府、學術界和產業應該重新思考各自的角色定位，並加強協作。過去政府可能傾向於直接投入資源開發大型通用模型，但我認為這並非最有效率的方式。通用模型的開發門檻極高，需要天文數字般的資金和頂尖人才，與全球AI巨頭硬碰硬並不現實。
我從這次資料分析中得到的啟示是，政府應該將資源的重心和優先順序，放在建構台灣AI發展的「基礎設施」上，其中最重要的就是「高品質繁體中文資料集」。政府可以扮演以下關鍵角色：
- 資料集建構的推動者與資助者： 成立專責機構或專案，整合、清洗、標準化來自不同來源的繁體中文資料，建立一個具有規模且持續更新的高品質語料庫。這需要政府投入經費，獎勵或委託學術機構、研究單位執行。
- 法規調適的引導者： 積極研究如何在大數據時代平衡著作權保護與資料用於AI訓練的需求。借鏡日本等國經驗，討論是否能為AI訓練目的設計特定的著作權合理使用條款，同時建立明確的授權機制。這需要跨部會（文化部、經濟部智慧財產局、國科會等）的協調與立法院的支持。
- 人才培育的後盾： 除了AI模型技術人才，更要重視「資料科學家」、「語料學家」、「語言學家」等在資料處理、清洗、標註方面的人才培育，這是建構高品質資料集不可或缺的關鍵人力。
- 應用領域的引導者： 政府可以透過示範性專案，引導產業將AI應用到特定、具有台灣特色的領域，例如華語教學、醫療、法務等，鼓勵開發者利用特定領域的資料集，創造實際價值。
至於AI模型的開發，我認為應該回歸到更了解市場需求和擁有技術專長的業界與學界。政府不需要重複投資通用型模型，而是可以鼓勵業界利用開源模型進行在地化開發與應用。學術界則應專注於更前沿的AI演算法研究，以及高品質資料集的處理與分析方法。
一個很好的產官學合作範例，就是台灣微軟、華電聯網與中央大學資工系蔡宗翰老師團隊合作開發的「繁中華語教材AI助理」。這個專案利用了教育部多年累積的繁體中文華語教學語料（如TBCL），並基於微軟的Phi-3.5模型進行訓練。這個AI助理能夠根據使用者的需求，快速生成符合台灣華語文規範的教材，例如設計對話、練習題等，這對全球推廣繁體中文華語教育非常有幫助。這個案例告訴我們，將政府累積的特定領域資料與業界的技術能力、學術界的研發能量結合，能創造出具體的應用成果，而且專注於特定領域（如華語教學）的資料集，相對更容易取得與處理，是更務實的起步方向。
迎向開放與共享：台灣內容的AI時代轉型
除了政府的政策引導和產學界的合作，台灣社會在「內容數位化」與「開放共享文化」方面，也需要迎頭趕上。相較於歐美國家或日本，台灣在鼓勵內容創作者採用創用CC等開放授權、推動公共領域內容數位化等方面，還有很大的進步空間。這並非要大家無償貢獻自己的創作，而是如何在保障創作者權益的前提下，讓更多有價值的內容得以在數位世界流通、被檢索、被再利用（包括用於AI訓練），進而發揮更大的社會價值。
我在看國外的AI發展時，常常看到他們許多大型語料庫都包含了大量來自學術、文化機構的公開資料，或是創作者在特定平台以開放授權方式分享的內容。這得益於他們長期以來在內容數位化和開放文化方面的耕耘。台灣雖然有很多豐富的文化內容、學術研究和在地知識，但如果這些內容沒有被良好地數位化、缺乏友善的開放授權機制，就很難成為AI發展的養分。
推動這項轉型需要全民的參與。從政府、學校到一般民眾，都需要更了解內容開放與共享在數位時代的重要性，尤其是在AI這個新興領域。提升內容數位化的普及率，鼓勵更多創作者選擇開放授權模式（即使是限制較多的CC授權），甚至思考如何透過區塊鏈等技術來追蹤內容使用與分配收益，都是可以探索的方向。只有當台灣社會更普遍地擁抱「開放」與「共享」的理念，我們的繁體中文內容才能真正活絡起來，為本土AI的發展提供源源不絕的「燃料」。
小結：資料為王時代，台灣AI的繁中突圍之道
總結來說，在AI技術飛速發展、全球資料競爭白熱化的今天，高品質繁體中文資料集的稀缺，是台灣發展本土AI、維持文化影響力的核心挑戰。這不是一個單純的技術問題，而是涉及語言、文化、法律、政策、甚至社會觀念的多層次議題。
我深信，繁體中文資料集的重要性，已經超越了開發單一AI模型的技術成就。它是台灣在全球AI浪潮中站穩腳步、確保我們的語言和文化不被邊緣化的基石。台灣必須凝聚產官學界的共識，透過更有遠見的政策引導（例如將資源優先投入資料集建構與法規鬆綁）、更開放務實的產學合作模式、以及更積極的社會文化轉型（擁抱內容數位化與開放共享），策略性地累積並開放高品質繁體中文語料。
這是一場硬仗，需要耐心和投入，但其成果將不僅僅是訓練出幾個能說流利繁中AI模型，更是為台灣在AI時代的競爭力、文化影響力和全球華語世界的地位，打下堅實的基礎。資料為王，而繁體中文資料，就是台灣AI最寶貴的「王牌」。
