看見被忽略的語言 AI 如何讓服務更可及

如果你曾經用過手機翻譯跟移工聊天、或在暴雨前收到「哪裡可能淹水」的提醒，其實你已經碰過「為人服務的 AI」。它沒有厲害的機器手臂，也不會講行銷話術；很多時候，它只是在對的時間，把對的資訊送到需要的人手上。

這個《AI for Humanity》報告追蹤了近兩百家把 AI 用進公益領域的團隊，有學校、有醫療機構、也有在災難來臨前發放援助金的救援組織。讀完後，我想分享的是：AI 或許真能讓好事做得更快、更準，也更公平，前提是，我們把力氣花在對的地方。

先從一個人聽得懂的問題開始

很多成功的團隊不是一上來就猛寫模型，而是反過來問：「我們要縮短什麼樣的等待？」一個翻譯援助團隊，把重點放在「讓難民更快連上對的口譯者」；結果是，回應時間砍半，更多求助者能在緊要關頭得到幫助。另一個在洪水季節工作的團隊，先用 AI 做「哪裡可能受災」的預測，再把這份清單交給當地夥伴，提前 5–7 天提醒弱勢家庭趕快準備撤離。AI 在這裡不是魔法，而是一張清楚的優先順序表。

資料從哪裡來，比用什麼模型更重要

把 AI 用在公益，常常卡在資料：誰的聲音被聽見？誰的語言被忽略？有的團隊選擇跟在地社群一起建立資料庫，例如在肯亞蒐集當地語言的農業語音，拿來微調模型，後來在農務諮詢任務上，表現甚至超過通用模型。重點是：願不願意花時間「把資料長好」，往往決定 AI 能不能幫到真正需要的人。

效率不是目的，重點是把時間還給人

很多非營利組織用 AI 不是要取代人，而是要把時間從瑣事中解放出來。社工把個案會談記錄交給 AI 摘要，自己就多了 25% 的時間能與個案面談；老師用 AI 幫學生批改草稿，節省下來的晚上，可以用來一對一會談。當 AI 幫我們省下的，不只是分鐘，而是「可以專注在人的時刻」，影響就會慢慢變大。

別把創新擠在零碎空檔，為它準備一點「機會預算」

如果每一塊錢、每一小時都規定今天就要看到成果，團隊就很難嘗試新方法。因此做得好的組織，會固定把年度資源的一小部分留作「機會預算」（opportunity budget）：拿來試一個新的流程、做一個小型實驗、允許失敗後回頭修正。這不算是浪費，而是為了把明年的路鋪平。

把風險說清楚，才能放心擴大

當 AI 介入決策，透明與隱私就變得很關鍵。做得好的團隊，會公開寫下原則：不收集不必要的個資、敏感資訊先去識別、模型建議只是參考、最後的決定仍由人來下。規則清楚，才能放心把好用的方法分享給隔壁的學校、鄉鎮衛生所或社福中心，一起把成果放大。

兩個你看得見的故事

第一個和語言有關。想像你是剛抵達陌生國家的媽媽，小孩發燒了，卻不知道如何跟醫護人員溝通。一個翻譯援助團隊，用生成式 AI 讓志工更快、更準地處理口筆譯請求，讓緊繃的時刻不再因語言而延誤。 第二個和氣候有關。某些國家在雨季時，河水高漲代表危險將近。AI 讀取水位、衛星與天氣資料，提前標出高風險村落；當地團隊拿著這份名單，先把撤離與備災資訊傳遞到家戶。等到水真的來了，很多人已經搬高家當、備好藥品與乾糧。

✨發光練習

先把需求說人話，再決定要不要用 AI：用一句話定義你要解的事（例如「把長輩的醫囑整理成一頁清單」），挑一個每週都會重複的小流程做「小到失敗也不痛」的試驗，訂一兩個可量化指標（省下幾分鐘、錯字率降多少），一週後再決定是否擴大。試用前做三件事把風險壓到最低：只提供完成任務所需的最少資料、把姓名/電話等敏感資訊去識別、並在輸出後抽查與改寫。

把 AI 當努力工作的助理而非拍板者：讓它負責收集、彙整、初步建議，最後的判斷與對外溝通由你來下；有效的流程用兩三段話記錄「情境—做法—改變」放進你的筆記或知識庫，分享做法而不是炫工具，這會更容易讓別人學習複製，也可以換來改進回饋。 

小結

AI 不會自動讓世界變好，但它能讓好事變得更有效率、更可及。如果我們願意跟著這幾個原則——從人的問題出發、把資料長好、把時間還給人、預留一點實驗空間、把風險說清楚。那麼，每一份善意與專業都能被放大一點點。當越來越多的一點點疊在一起，世界就真的會改變了。

參考資料

Fast Forward. (2025). The 2025 AI for Humanity Report.