人工智能（AI）正处于一个变革的十字路口，印度在这个过程中独具优势，有望引领潮流。印度丰富的文化遗产、多元的语言体系以及蓬勃发展的科技生态系统，使其不仅在技术创新上领先，更在于如何将传统与进步和谐统一。新梦想网络（NDN）等机构开发的本土大型语言模型（LLMs），标志着这一进程的重要进展。现在最关键的问题是：印度的AI先驱能否在创新的同时，保护和丰富国家深厚的传统？
印度特定AI模型的崛起
长期以来，AI的研究与开发主要由西方机构和企业主导，导致模型主要针对英语用户和全球化的知识体系。虽然这些模型技术先进，但在捕捉印度庞大的社会文化多样性、地方方言以及深厚的知识传统方面却有所欠缺。
为了弥补这一差距，印度正采取决定性措施，开发基于多样印度数据集、语言和文化细微差别的本土AI模型。NDN等机构正在引领大型语言模型的研发工作，旨在产生准确、情境意识强且文化共鸣的输出结果，反映印度的独特风貌。
与通用全球AI模型不同，以印度为中心的LLMs将优先考虑以下几点：
- 语言多样性：面对22种官方语言和数百种方言的需求，印度需要能够无缝处理、理解和生成多种语言内容并保留语言丰富性的AI模型。
- 整合本土知识：必须将印度丰富的古代文献、民间传统和本土科学数字化并融入AI框架中，确保传统智慧在数字时代仍然相关。
- 增强可访问性：AI应作为数字包容性的促进者，通过语音启用和地方方言解决方案来弥补识字差距，特别是针对农村和半城市化地区的人群。
- AI主权与安全：开发本国自主研发的AI模型可以减少对外部生态系统的依赖，保障国家数据安全并促进技术独立。
通过实现这些目标，印度可以构建不仅技术强大而且深深契合其文化、语言和社会结构的AI系统。
开发特定于印度的LLM面临的挑战
尽管愿景宏伟，但构建强大的特定于印度的LLM仍面临几个关键挑战：
- 印地语数据可用性有限
- 最大的障碍之一是印地语数据集稀缺。与英语相比，许多印地语缺乏广泛的在线资源。收集、整理和结构化多样化的语言数据需要学术界、产业界和政府共同努力。
- 捕捉文化和情境细微差别
- 语言与文化紧密相连。真正有效的LLM必须超越字面翻译来理解情境意义。许多印地语中的成语、谚语和口语表达在其他语言中没有直接对应物。确保AI模型准确解释和回应这些社会文化元素是一项重大挑战。
- 计算能力和基础设施限制
- 训练大规模AI模型需要大量的计算资源，在这方面印度仍处于发展阶段。尽管印度拥有强大的AI人才库，但高性能GPU、专用AI超级计算机以及可扩展云计算基础设施仍然有限。扩大特定于AI的计算资源对于开发先进的LLM至关重要。
- 解决伦理与偏见问题
- AI模型中的偏见是一个全球性问题，在考虑了印度的语言、社会和文化多样性之后，减轻偏见变得更加关键。使用不完整或有偏见的数据集训练的AI系统可能会强化现有的偏见——无论是语言上的还是区域上的或种姓上的。确保公平性、包容性和伦理的AI发展必须成为印度LLM战略的核心优先事项。
传统与创新之间的桥梁
通过利用人工智能技术现代化阿育吠陀医学、瑜伽、吠陀数学以及梵文文学等古代知识，并通过人工智能驱动的翻译和语音助手扩大地方方言领域的影响范围，在治理、教育和医疗保健等领域缩小语言差距——这些方法可以帮助实现传统与现代技术之间的融合。
结语
随着人工智能革命的到来，印度有机会将技术创新与文化保护相结合。一个以印度为中心的LLM可以实现传统与现代性的融合，并确保国家丰富的文化遗产在数字时代得以繁荣发展。尽管美国有ChatGPT而中国有DeepSeek，在先进LLM方面仍缺乏自己的版本。
新梦想网络（NDN）正在努力改变这一现状，并通过构建本国自主研发的人工智能模型来减少对外部技术的依赖。
克服语言、偏见及数据获取方面的挑战将是关键。
如果一切顺利进行，则有可能使印度成为全球领先的人工智能驱动包容性和文化智能领域的领导者。
