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第二天一上班，林野就把测试组的五个人叫到会议室。刚毕业的实习生苏晓抱着笔记本电脑，小声说：“林哥，我查了算法的地域适配模块，它会根据用户IP自动调取当地主流媒体的用词习惯。比如北美用户看‘难民’，算法会优先用‘displaced persons’，因为当地媒体更常用这个中性词，但到了中东，就会自动换成‘refugees’，甚至有时会加‘victims’。”
“这不是适配，是偏见。”数据分析师老周推了推眼镜，调出一份热力图，红色区域集中在中东、东欧和非洲，“你看，这些地区的用户收到的负面修饰词，是北美用户的3.7倍。算法学的是过去十年的媒体数据，而那些数据本身就带着报道方的立场，它相当于把别人的偏见嚼碎了，再喂给用户。”
林野把白板擦得干干净净，写下“语义中立”四个大字：“我们得做一套准则，让算法不管面对什么内容、什么用户，都能守住底线。”
第一个难题就是争议性词汇。苏晓试着把“insurgent”（叛乱分子）输入测试版，算法给出三个选项：“叛乱分子”“反抗组织”“武装团体”，但后面跟着的概率值天差地别——“叛乱分子”的匹配度高达89%，“武装团体”只有12%。
“不行，概率值不能这么悬殊。”林野把概率值改成均等的33%，“用户得自己选，而不是算法替他们选。就像你去超市买水，不能因为老板喜欢矿泉水，就把可乐藏在最后一排。”
老周却摇了摇头：“这么改，算法的‘流畅度评分’会掉。之前我们做的是‘最优解推荐’，现在改成‘多选项并列’，用户体验报告肯定不好看。”
“好看重要还是客观重要？”林野把笔拍在桌子上，“去年有个留学生，因为算法把‘抗议活动’译成‘暴乱’，写论文时被导师质疑立场有问题，差点毕不了业。咱们要是只盯着流畅度，就是在帮算法杀人。”
争论持续了三天，最终确定了“多版本翻译”的规则：凡是在政治、宗教领域有两个及以上常见释义的词汇，算法必须列出所有选项，并标注每个选项的使用场景（如“适用于中立报道”“多见于官方声明”），且各选项的展示顺序随机，避免用户先入为主。
可新的问题又冒了出来。测试时，苏晓用沙特阿拉伯的IP地址输入“女性权益”，算法虽然给出了三个翻译选项，但在例句推荐里，自动匹配的都是“该国女性权益正逐步改善”这类偏向正面的句子；换成伊朗的IP，例句就变成了“女性权益仍需进一步提升”。
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