企业 AI 团队如何无风险地获取低资源语言训练数据

大多数 AI 模型在代表性不足的语言上表现不佳，是因为这类训练数据根本没有形成规模，而要安全地、大批量地、并带有可验证的同意去获取这些数据，比大多数团队预想的更难。

英语和普通话等资源丰富的语言受益于数十年积累的数字化文本、音频和视频。Twi、Yoruba、Hausa、乌兹别克语、塔吉克语和越南语等语言没有这种优势，这意味着团队无法简单地抓取现有内容。数据必须在适当的同意下直接从母语者那里收集，而这样的规模超出了大多数内部团队的人员配置能力。

一个可靠的合作伙伴应当在目标语言和目标国家运营经过验证的母语者贡献者网络，在收集时记录知情同意，实行多级质量审核而不是单次检查，并按明确的许可交付数据，且许可要具体说明你可以如何使用和再授权这些数据。

Corpshore AI 通过其全球贡献者平台 Jwuma 获取代表性不足语言的语音、文本、图像和视频数据，涵盖非洲、中亚和东南亚语言以及更常见的语言。每位贡献者都经过验证、已表示同意并直接获得报酬，每个数据集交付时都附有完整的收集方法说明文档。

常见问题

为什么我们不能直接使用现有的公开数据来处理低资源语言？

代表性不足语言的公开文本和音频过于稀少且不一致，无法训练出可靠的模型，因此必须直接从母语者那里获得经同意的数据。

我们如何验证数据供应商的贡献者确实是真正的母语者？

在入驻时询问供应商的验证流程，包括语言和所在地的核查，并在投入完整项目之前索取样本交付物。

我们应该要求哪些许可条款？

要求以明确的文档说明你可以如何处理这些数据，包括任何转售或再授权的权利，并确认贡献者的底层同意涵盖这种用途。

Corpshore AI 目前可以支持哪些语言？

目前覆盖的语言包括 Twi、Ewe、Ga、Fante、Hausa、Yoruba、乌兹别克语、塔吉克语、越南语以及其他代表性不足的语言，并随着贡献者网络的壮大增加新语言。