关键要点
- 将一个庞大的问题领域分解为更小的部分，可以帮助你设计出更易于管理的解决方案，这些方案所需的资源也会更少，比如云服务、数据、电力或水。应优先选择那些规模较小且效率较高的模型，并根据实际运营条件对它们进行测试，然后通过反复实验和错误分析不断对其进行优化。
- 当缺乏高质量的数据时，你可以通过引入人工参与的过程并进行迭代优化来创建这些数据。对于数字化内容较为匮乏的语言，或者涉及隐私敏感信息的数据，这些技术同样适用。
- 软件工程中的漏洞与人工智能领域的漏洞有所不同。前者属于二进制类型的问题（要么能够修复，要么无法修复），而后者则存在一个程度上的差异：只有部分漏洞是可以被修复的。因此，你不能使用传统的测试方法来检测人工智能领域中的漏洞，而需要采用能够识别出部分错误并进行修正的验证机制。
- 联邦学习技术可以帮助我们根据已部署模型的用户反馈不断改进这些模型。不过，这仍然只是一个需要被实际应用的概念而已。
- 在多维度的环境中，你可以通过评估用户的参与度、开源软件的普及程度、研究论文的发表情况以及相关倡导活动来衡量人工智能工作所产生的广泛影响。
在人工智能领域这个发展迅速的行业里，人们往往更关注如何开发出规模更大、结构更复杂的语言模型。然而，在那些基础设施不完善、数据资源匮乏的地区，另一种不同的发展路径正在逐渐形成。
在人工智能的开发过程中，传统的观念往往认为必须拥有大量的计算资源、完善的云基础设施以及庞大的数据集，而且这些数据集主要针对那些已经被广泛认可的语言。虽然这种模式在某些特定环境下确实有效，但它忽视了非洲大陆等地区所面临的独特挑战与机遇。在这些地方，由于缺乏稳定的电力供应、广泛的高速互联网网络，以及数百种语言的数字化语料库，人们不得不重新思考人工智能的开发方法。
雅培的做法为如何应对这些复杂挑战提供了一个极具说服力的案例。他们并没有复制西方的模式，而是开辟了新的道路，将这些路径的重点放在效率、可访问性以及文化适应性上——尤其是在基本基础设施和模型训练数据都十分匮乏的情况下。
他们的“分而治之”策略、在合成数据生成方面的创新方法、战略性的模型选择方式，以及在资源极其有限的环境中强调进行严格评估并持续改进的重要性，这一切都确保了他们能够开发出能够解决实际问题的模型，而这些模型并不会受到地理位置或资源限制的影响。
该公司采取了一种务实且以问题为导向的开发方式，这种方式与通用人工智能那种抽象、泛化的研究方向截然不同。他们会仔细定义需要解决的具体问题，然后针对现有的各种限制条件来设计相应的解决方案。这种“分而治之”的方法论不仅仅是一个理论概念，而是一种深深植根于他们开发流程中的技术实践，它影响着他们开发的每一个环节。
以下内容详细说明了这种思维方式在实践中是如何得到体现的：在电力供应不稳定或网络连接不可靠的环境中运行模型，在数据缺失的情况下进行数据生成，以及根据反馈不断优化系统。这些实践经验告诉我们，明确的限制条件、扎实的工程素养以及对当地实际情况的深入了解，是如何共同帮助我们开发出能够在现实世界中发挥作用的人工智能系统的。
利用高效的技术手段应对基础设施不足的问题
非洲大陆面临着一系列独特的基础设施挑战，这些挑战需要创新性的工程技术来解决。与那些电力和互联网供应稳定、普及的地区不同，非洲的许多地区都存在电力供应不稳定的问题，网络连接也十分有限。这种现实情况直接影响了在非洲部署和运行大型、依赖云服务的通用人工智能模型的可行性。
对于从事技术工作的人来说，这意味着需要开发出高度优化、能效高的模型，这些模型可以在边缘设备上运行，或者尽量减少对持续连接的依赖。问题也因此发生了变化：从“我们的模型能有多强大？”转变为“在电力和网络连接都有限的情况下，我们的模型如何才能发挥实际作用？”为此，人们可能会采用以下一些技术手段：
- 模型量化：降低模型中数值表示的精度（例如，将32位浮点数转换为8位整数），这样可以显著减少模型所需的内存和计算资源，从而使模型能够在性能较低的硬件上正常运行。
- 模型蒸馏：训练一个规模较小、结构简单的“学生模型”，使其能够模仿规模较大、结构更复杂的“教师模型”的行为。这样就可以将那些资源消耗较高的高性能模型的知识转移到更适合在资源有限的环境中运行的模型中。
- 边缘设备部署策略：设计能够在移动设备或本地服务器上直接运行的通用人工智能模型，从而减少与远程数据中心的频繁通信需求。这要求我们在模型架构、推理优化以及某些特定任务（如文本转语音或基础翻译）的离线处理能力等方面进行仔细的设计。
- 异步数据同步：对于那些仍然需要某种程度网络连接的模型来说，采用可靠的异步数据同步机制可以确保在连接恢复时能够高效地交换更新内容和新数据，而无需保证系统始终处于在线状态。
这些技术并非仅仅是理论上的练习；它们是至关重要的工程实践，使得人工智能能够在那些每一瓦电力和每一字节数据传输都极为关键的环境中得到实际应用。重点在于在现实世界的运行环境下实现功能性价值，而不是不惜任何代价去突破理论性能的极限。
解决数据稀缺问题：合成数据的生成技术
在为非洲语言开发大语言模型时，最显著的技术障碍之一就是数字化语言数据的极度匮乏。从历史上看，许多本土语言并没有被广泛记录下来，而殖民统治进一步抑制了这些语言的书面形式的发展。因此，人工智能开发者们无法获得像英语这类主流语言所依赖的大量文本数据集。
Abbott针对这一挑战提出的解决方案是刻意创建高质量的合成数据。这并不是简单地生成随机文本，而是一个经过精心设计的过程，通过这个过程生成的 데이터 不仅与特定的使用场景和人群特征相关联，而且具有很高的代表性。这种方法不仅适用于那些较为冷门的语言，也适用于那些因隐私问题或法律法规而受到保护的特殊类型的数据。
这个虽然“枯燥”但极具实用性的例子讲述了为约翰内斯堡开发呼叫中心转录模型的过程。传统的方法需要收集并转录大量的真实呼叫中心音频数据，但由于隐私法规以及人工转录的高成本，这种做法往往难以实施。在这种情况下，人们采用了以下方法：
- 问题定义：明确问题的范围——例如，针对特定语言或方言、特定类型的咨询内容，以及在特定年龄段的来电者，来转录呼叫中心中的对话内容。
- 人工参与的数据生成过程：公司并没有完全依赖算法生成数据，而是雇用了由前呼叫中心工作人员组成的团队来模拟真实的呼叫中心交互过程。这些人员会根据给定的脚本和指导方针，同时扮演客服人员和来电者的角色，从而生成与真实对话非常相似的音频数据。这种方式能够确保生成的数据包含自然的语音模式、口音以及行业特有的术语。
- 受控环境下的模拟测试：通过构建能够模拟呼叫中心环境的系统，可以有针对性地生成音频数据。这些系统会调整背景噪音、通话质量以及说话者的特征，从而构建出丰富多样且质量可靠的数据集。
- 迭代优化过程：在模型被部署后，会根据收集到的反馈数据进行错误分析。如果模型在处理某些语言细节或嘈杂环境时存在问题，就会对数据生成流程进行改进，以产生更多能够弥补这些缺陷的示例。这种迭代的反馈机制确保了合成数据的质量和相关性会不断得到提升。
- 用于数据生成的特征提取技术：当现实世界中的客户数据虽然受到严格保护，但仍然可以获取时，就可以从中提取出关键的特征和信息，而无需直接访问这些敏感内容。这些提取出的特征会被用来作为生成新合成数据的参数和依据，从而确保生成的数据能够反映原始数据的统计特性和语言规律。
这种通过实践来生成数据的方法在人力资源方面需要投入较多，但最终能够获得目标明确、符合伦理规范的数据集，而这些数据集否则是无法获得的。这种方法体现了从“数据收集”向“数据创造”的根本性转变，对于任何在数据稀缺环境中工作的技术专家来说，这项能力都至关重要。
战略模型选择与持续优化
选择基础模型是一个至关重要的决策，这一过程需要基于对现有限制条件的现实认识来做出。虽然人们总是倾向于选择规模最大、宣传最广泛的模型，但当面对有限的数据和计算资源时，这种做法往往适得其反。
对于技术专家而言，模型选择的过程包括以下步骤：
- 明确操作约束条件：在开始评估各种模型之前，首先需要清楚地界定所处的操作环境。延迟要求是什么？可用的硬件资源有哪些（CPU、GPU、内存）？功耗限制又如何规定？这些约束条件会决定模型规模和复杂度的可行范围。
- 优先评估小型高效模型：不要直接从最大的模型开始，而应该先评估Hugging Face等平台上那些体积较小、效率更高的模型。这类模型往往能提供一个良好的基准，并且可以用较少的资源进行进一步优化。
- 权衡性能与资源消耗要认识到，模型性能、规模以及计算需求之间始终存在矛盾。在资源有限的环境中，一个准确度稍低但运行速度更快、体积更小的模型，可能比一个准确度略高但体积庞大的模型更有价值。
- 针对特定领域的预训练这个案例说明，针对特定领域或语言进行预训练，能够显著提升模型在具有上下文敏感性的应用中的性能。以非洲语言为预训练基础的较小模型，在针对特定的非洲语言任务进行微调后，其表现往往优于那些以英语为基础的庞大模型。这突显了在基础训练数据中融入语言和文化因素的重要性。
- 迭代实验与错误分析
- 候选模型筛选：找出几款符合初始约束条件的有潜力模型。
- 快速原型设计与优化：在生成的合成数据上对这些候选模型进行优化调整。
- 定性错误分析：除了定量指标之外，还需要对模型的错误类型进行定性分析。它是哪些类型的错误？这些错误是否可以通过增加数据量、采用不同的优化技术或改变模型架构来解决?
- 策略性决策：根据错误分析的结果，决定应该采取哪些措施：是生成更针对性的数据，应用模型优化技术，还是放弃当前的模型尝试其他架构。
模型选择的过程很少是一次性就能完成的。它需要包括以下环节：
这种迭代式的、以数据为驱动的方法能够确保找到解决当前问题所需的最佳模型。
“AI漏洞”的演变定义与持续集成
在人工智能领域，“漏洞”这一概念与传统软件工程有着本质的不同。在“传统”软件中，漏洞通常被定义为二元状态：要么已经修复，要么尚未修复。而在人工智能系统中，性能是通过一系列量化指标来衡量的；某种“错误”可能仅仅表现为在特定使用场景下准确率下降了1%，而并不会导致整个系统崩溃。这种细致的理解对于将人工智能技术纳入持续改进的流程中至关重要。因此，管理AI“漏洞”的方法主要包括以下几点：
- 将用户反馈转化为测试用例：当用户报告某个问题时（例如“该模型在X和Y这两种使用场景下表现不佳”），这些反馈不会被当作孤立事件来处理，而是会被转化成专门针对该问题的小型测试用例。这类测试用例会成为评估体系中的永久组成部分。
- 通过量化指标追踪进展：与传统的“已修复/未修复”状态不同，这些用于检测漏洞的测试用例会通过百分比来衡量其改进效果。即使某个问题尚未得到完全解决，但如果模型的相关指标提升了70%，也说明取得了进步。这种评估方式能更真实地反映模型发展的实际情况。
:在部署之前，每一个候选模型都会被用来检测这些漏洞数据库中的问题。这种机制为人工智能开发提供了持续的反馈机制，使开发团队乃至业务决策者能够清楚地了解模型变更对不同应用领域的影响。 ：漏洞数据库提供的数据可以为战略决策提供参考。如果某个漏洞反复出现，或者改进效果不明显，那么就可能有必要增加针对该问题的数据收集力度，探索不同的模型架构，或采用更激进的优化方法。
将软件缺陷的概念应用到机器学习领域，并将其融入持续反馈循环中，这些步骤对于构建可靠且可问责的人工智能系统来说至关重要。这种方法超越了抽象的性能指标，转向了与业务需求紧密相关的实际评估方式，为应对人工智能开发过程中固有的不确定性提供了实用的框架。
在多维世界中衡量影响
对于任何科技公司而言，尤其是那些向消费者提供多种产品（包括开源和商业产品）的公司来说，衡量自身产生的影响是极为重要的。只有采用多维度的评估方法，才能真正全面地了解其工作的实际效果。
从实际操作的角度来看，这主要包括以下几个方面：
- 用户参与度指标：对于商业服务而言，追踪诸如能够创造价值的独特对话数量、模型使用频率以及用户留存率等指标，可以直接了解这些大型语言模型的实用性和普及程度。
- 开源技术的采用情况：对于以开源形式发布的模型和框架来说，下载量、分支数量以及在GitHub或Hugging Face等平台上的贡献数量等指标，能够反映社区对这些技术的关注程度及其带来的更广泛的技术影响。
- 研究与学术发表：通过学术论文和出版物传播知识，有助于推动相关领域的学术发展，并确立该机构在学术界的领导地位。被引用次数和读者规模等指标，就是衡量这种学术影响力的重要标准。
- 舆论引导与倡导工作：除了直接的技术成果外，企业还会积极努力改变非洲地区人们对人工智能发展的认知。这包括公开演讲、参与政策制定，以及倡导更加包容且符合伦理规范的人工智能发展方式。虽然这类影响较难量化，但它对于营造一个支持人工智能发展的良性生态体系来说至关重要。
这种多维度的影响力评估方法，体现了各项努力是如何与技术进步、社会效益和应用创新相结合的。
联邦学习：充满前景的发展方向
展望未来，联邦学习正被积极探索作为一种持续优化模型的机制，尤其是对于那些在网络连接不稳定的移动设备上运行的模型而言。联邦学习允许拥有本地数据样本的多个分布式设备协同训练模型，而无需交换这些数据本身。只有模型更新信息（例如权重变化）会被发送到中央服务器，从而有效保护用户的隐私。
尽管在自然语言处理领域的实际应用中，联邦学习仍处于发展初期阶段，但其技术意义十分重大：
- 保护用户隐私的更新机制：用户的数据始终存储在他们的设备上，这一设计有效解决了数据隐私保护方面的问题，尤其是在数据保护法规不断完善的地区。
- 设备端的持续优化：模型可以直接从设备上的实际使用情况中学习并进行调整，因此其性能会随着时间的推移而变得越来越个性化且准确。
- 克服网络连接障碍：更新内容可以分批传输，在有网络连接时再进行上传，这使得系统能够在网络不稳定的情况下依然正常运行。
- 去中心化的智能体系：联邦学习有助于构建一个更加去中心化的人工智能生态体系，减少对集中式云基础设施的依赖，使当地社区能够获得更加实用且响应迅速的人工智能工具。
如果能够在人工智能模型中成功应用联邦学习技术，那将是一个重大的技术突破。尤其是在资源有限的环境中，这一技术能够让模型持续进化，适应各种语言和语境的差异，同时既不会侵犯用户的隐私，也不需要保持持续的网络连接。
结论
这个案例研究为在现实世界的各种限制条件下开发人工智能系统提供了一个实用的框架。它说明了诸如基础设施有限、数据稀缺以及效率要求高等因素，是如何促使人们做出更有针对性的设计选择并采取迭代式的工程实践的。这些例子共同表明，人工智能领域的进展往往更多地取决于目标设定的清晰度、有条不紊的实验过程，以及能够结合具体情境来解决问题的能力，而非开发规模的大小。
虽然非洲大陆所面临的技术条件看似严苛且与西方环境相去甚远，但仔细观察就会发现，Lelapa AI所采用的方法同样适用于那些监管严格的发达经济体，尤其是那些实施了隐私保护法规的地区。
通过务实地解决每一个遇到的问题，并在尽可能多的情况下为用户创造价值，他们证明了：即使在传统资源匮乏的情况下，也能够构建出具有实际影响力的人工智能系统并将其规模不断扩大。
从这个案例研究中获得的经验并不局限于特定的地理环境，它们是任何希望开发出强大、合乎道德且能带来实际益处的人工智能系统的科技人员或组织都应该遵循的普遍原则。只要我们将各种限制条件视为推动创新的动力，仔细界定问题所在，致力于提高效率，并通过严格的评估来促进持续学习，我们就能够超越单纯追求规模扩张的目标，创造出真正能够满足人类多样化需求的人工智能技术。人工智能的未来，不在于构建更庞大的模型，而在于开发出更加智能、更具适应能力且能为所有人所使用的智能系统。