语言人工智能（AI）的范围可以很广，在本地化中，NMT（神经机器翻译）和 MTPE（机器翻译后编辑）都是实现翻译自动化的前沿技术。语言人工智能可以迅速转换语言，使译员能够专注在提高翻译质量中。 然而，除了针对语言服务行业的应用，人们还发现，基于自然语言处理 (NLP) 的人工智能还在其它领域带来了不小的影响，据《连线》杂志的一篇文章指出，一个 AI 在医疗补助网站 (Medicaid.gov) 的评论区发表了 500 条评论，占据了评论总数的一半，直接影响了爱达荷州医疗补助计划改革提议征求意见的结果。 更严重的是，人们无法区分留言的真实性。
乱发垃圾邮件的人工智能，不管是源于刻意造谣还是对图像和言论的错误分析，语言人工智能在网络上五花八门的留言，给互联网带来了许多麻烦，因此筛选出不实消息是我们目前急需解决的一个问题。
这些现象表明，自然语言处理（NLP）程序可能无法胜任大范围的工作，而且目前还没有更好的解决方案。正如《连线》杂志中所指出的那样，AI 冒名顶替访问医疗补助网站的事件对数字运用政府资源的举措带来了挑战，如果没有舞弊侦测机制，除了取消此类门户网站的公开权限外，还有什么手段可以让政府的公开信息不被滥用呢？
利用大量语言数据训练的学习模型可以让语言人工智能匹配多个市场的交流模式，机器翻译的表现恰恰来源于人类活动数据，不同于 GPT-3 只依靠吸引眼球的算法运作模式，语言提供商多年来积累的翻译数据会让语言人工智能变得越来越先进。
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