新加坡——长期以来，新加坡式英语（Singlish）一直是人工智能（AI）语音助手面临的一大障碍，因为新加坡使用的多种口音和语言使得这一问题更加复杂。然而，一个名为AI Singapore Speech Lab的健康科技项目已经在教授AI模型理解新加坡式英语方面取得了进展。
该项目的大型语言模型已经部署在诊所，并正在新加坡民防部队（SCDF）进行测试，以帮助995呼叫接线员转录音频并提示接线员在紧急情况下询问关键问题。南洋理工大学计算与数据科学专家郑英祥教授表示，该项目的AI模型最近实现了突破，能够动态转录音频，包括英语、马来语和普通话在内的多种本地语言。
11月13日，该项目在新加坡国立大学举办的AI in Healthcare Technology Showcase上展出，同时展出的还有其他15个技术项目，包括旨在提高医疗行业效率的聊天机器人和数字助理。
在新加坡式英语中，混合使用几种语言和当地方言的俚语非常普遍，这使得这种方言对于AI模型来说难以预测，对程序员来说也是一大挑战。“新加坡式英语一直是我们本地开发人员的一大难题，”郑教授告诉《海峡时报》，“我们的口音和俚语现有AI模型很难捕捉到。”他还补充说，新加坡的一些地名，如蔡厝港、淡滨尼和巴哈路，这些词不在英语词典中，大多数语音转文字模型无法识别。
该AI模型已部署在新加坡保健服务集团综合诊疗所，支持医务人员在与患者的访谈中使用。郑教授表示，出于隐私考虑，AI模型与互联网隔离，并在用户的计算机上完全执行转录任务。现场演示展示了AI模型动态转录音频和重新加坡式英语术语的能力，为接线员提供了更准确的转录参考。
郑教授指出，新加坡市场可能太小，不足以吸引科技公司投资解决本地代码转换的问题，而该项目正是为了填补这一空白。他补充说，该模型的准确率约为90%，在有人类监督的情况下，其记录足够可靠，接线员可以据此做出合理的判断和分析。
AI Singapore和其他行业合作伙伴已为语音实验室提供近500万新元的资金支持，至少持续五年。
同一技术也在另一项由AI Singapore资助的项目“智能院前急救电话分诊”中进行测试。该AI模型转录公众打给紧急响应者的电话，并自动填写接线员用于快速传递信息给其他部门的表格。这些信息包括呼叫者的名字、年龄、位置和事件的具体细节。系统还会提示接线员后续应问的问题，并建议采取行动，例如在紧急情况下呼叫救护车。
医学AI研究员何凯表示，该AI模型有助于响应者提高在通话中记录关键细节的速度和准确性，任何错误都可能导致资源浪费或对需要帮助的患者构成威胁。为了训练AI模型理解新加坡式英语以及一长串医学术语，研究人员使用了大量的数据。研究人员表示，这些数据包括来自当局和公共数据库的超过30万个通话日志样本，以及资讯通信媒体发展局的国家语音语料库——这是第一个大规模的新加坡英语数据库，旨在帮助研究和开发语音应用的研究人员更好地理解带有地方口音的英语。
世界各地的社区都在努力确保AI模型适应特定文化，以更好地代表当地群体。例如，冰岛正与ChatGPT制造商OpenAI合作，保护冰岛语并帮助非英语社区更有效地访问AI。同样，AI Singapore正在开发一系列名为Sea-Lion（东南亚语言一体化网络）的大型语言模型，专门针对该地区的语言和文化。
在位于邵氏基金会校友之家举行的健康科技展开幕式上，卫生部长王乙康鼓励医疗行业战略性地采用AI。他表示，卫生部正在部署AI工具，如行政工具和成像技术，以帮助早期发现疾病，提高整个行业的效率和人们的健康水平。在一个项目中，AI正在接受训练，以分析伤口，并为慢性病患者提供及时的报告和建议。
AI还在新加坡中央医院（SGH）作为药剂师和医生的额外检查层进行测试，以建议药物选择。SGH首席临床药剂师翁嘉欣表示，作为NexRx.Ai项目的一部分，当前模型接受了糖尿病患者遇到的80%药物的训练，并设计成能够向用户解释其建议，确保决策过程透明。世界卫生组织表示，每年有130万人受到药物错误的影响，估计全球每年因药物错误造成的成本至少为400亿美元（约530亿新元）。
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