法国政府推出ComparIA平台：让法语大模型数据荒成为历史

这项由法国文化部和政府间数字事务局联合开展的研究发表于2026年2月的arXiv预印本平台，有兴趣深入了解的读者可以通过arXiv:2602.06669v1查询完整论文。

我们都知道，当今世界的人工智能大模型几乎都在用英语"思考"。就像一个只会说英语的外国人来到法国，虽然能基本交流，但总是缺少那种地道的法式幽默和文化理解。法国政府意识到了这个问题，决定做点什么来改变现状。于是，ComparIA平台应运而生——一个专门收集法语对话数据的"智能助手竞技场"。

当你使用ChatGPT、Claude等AI助手时，它们大多数时候表现不错，但一旦切换到法语，就可能出现文化理解偏差、语言表达不够地道，甚至安全性降低的问题。这并非偶然——根据Meta公司的Llama 2技术报告显示，法语在其训练数据中仅占可怜的0.16%。换句话说，这些AI助手就像一个在英语环境中长大的孩子，虽然能说法语，但总是带着浓重的"英语口音"。

ComparIA平台的诞生就是为了解决这个"数据饥荒"问题。从2024年10月正式上线至今，这个平台已经收集了超过60万个法语用户提问和25万个用户评价，其中89.14%的内容都是纯正的法语。这些数据全部以开放许可证的形式免费发布，任何研究机构、公司或个人都可以使用这些珍贵的法语对话数据来训练更懂法语文化的AI模型。

一、ComparIA平台如何运作：让普通人也能成为AI训练师

ComparIA平台的运作方式就像一场"盲评美食大赛"。用户登录平台后，可以向两个匿名的AI模型提出任何问题——从烹饪技巧到哲学思考，从工作建议到创意写作，完全没有限制。两个AI模型会同时给出回答，但用户看不到它们的"身份标签"，只能看到并排显示的两个答案。

用户阅读完两个回答后，可以选择自己认为更好的那个，或者对单个回答进行点赞或差评。只有在用户做出评价后，系统才会揭晓两个AI模型的真实身份——可能是GPT-4、Claude，也可能是法国本土的开源模型。这种"盲评"机制确保了评价的公正性，避免用户因为品牌偏见而影响判断。

平台的设计理念是"零门槛参与"。用户无需注册账户，只需勾选数据使用同意书就能立即开始体验。这种极简设计让ComparIA在学校和大学中得到广泛应用——学生们可以轻松使用这个平台来学习AI技术，同时为法语AI的发展贡献自己的力量。

为了降低参与门槛，平台还提供了可选的问题建议功能，就像餐厅菜单一样给出一些示例问题供用户参考。不过数据显示，大多数用户（超过94%）更愿意提出自己独特的问题，这恰好反映了真实世界中人们使用AI的多样化需求。

二、数据宝库的构成：从日常闲聊到专业咨询

ComparIA平台收集的数据就像一个巨大的"法语对话博物馆"，里面陈列着法语用户与AI交互的各种真实场景。经过详细分析，研究团队发现这些对话涵盖了生活的方方面面。

在话题分布上，自然科学、正式科学和技术类问题占据了17.67%的比例，教育相关话题占14.28%，商业经济金融类占10.10%。这种分布可能与平台在教育领域的广泛应用有关——许多学生和教师使用ComparIA来探索AI技术在学习中的应用。

除了学术话题，平台上还充满了生活气息：社会问题和人权讨论占6.94%，娱乐旅游爱好占6.72%，政治政府话题占6.43%。甚至连烹饪美食这样的日常话题也占到了2.51%，显示出法语用户对AI助手的期待不仅限于严肃话题，更希望它能成为生活中的全能伙伴。

语言分布方面，法语以绝对优势占据89.14%，英语次之占8.55%，其余包括西班牙语、丹麦语、德语、意大利语等多种语言。这种多语言环境反映了现代法语社会的语言多元化现实，也为研究多语言AI交互提供了宝贵素材。

一家名为Bunka.ai的初创公司对ComparIA数据进行了深度分析，他们使用无监督主题建模和大规模语言模型分类技术，绘制出了一幅详细的"法语AI使用地图"。分析结果显示，法语用户主要将对话式AI用于四大类活动：学习求知、寻求建议、内容创作和信息检索。更重要的是，这些交互大多是"增强型"而非"替代型"——用户把AI当作助手来提升自己的能力，而不是完全依赖AI来完成任务。

三、三层数据集的精心设计：满足不同研究需求

ComparIA项目的核心价值在于其开放的数据集，研究团队将收集到的数据精心组织成三个互补的数据集，就像一套完整的"法语AI对话百科全书"。

第一个数据集叫做"comparia-conversations"，记录了完整的多轮对话过程。这个数据集就像电影剧本一样，完整记录了用户提问、AI回答、用户追问、AI再次回答的全过程。研究人员可以通过这个数据集了解法语对话的自然流程，分析用户如何逐步细化问题，AI如何在多轮对话中保持连贯性。

第二个数据集"comparia-votes"专门记录用户的整体偏好。当用户看完两个AI的完整回答后，他们会选择更满意的那个。这些选择数据就像餐厅评分一样，能够帮助研究人员了解法语用户更喜欢什么样的AI回答风格——是简洁明了的，还是详细全面的；是正式严谨的，还是轻松幽默的。

第三个数据集"comparia-reactions"则记录了更细粒度的用户反馈。用户可以对对话中的每一条具体消息进行点赞或差评，这就像社交媒体上的点赞功能一样。通过这些细节反馈，研究人员能够精确定位AI回答中的优秀部分和问题部分，为模型改进提供精准指导。

所有数据集都托管在Hugging Face平台上，并在data.gouv.fr上镜像备份，确保长期可访问性。更重要的是，所有数据都采用法国政府标准的Etalab 2.0开放许可证发布，这意味着全世界的研究人员都可以免费使用这些珍贵的法语AI对话数据。

不过，数据开放也有边界。来自专有模型和某些开权重模型的回答仅限于分析和评估用途，不能用于训练或微调新模型。这种限制平衡了开放性与知识产权保护的需求。

四、隐私保护的智慧平衡：开放与安全并重

ComparIA在数据收集过程中面临一个微妙的平衡问题：既要最大化参与度，又要确保用户隐私安全。平台采用了"后处理过滤"的策略，就像餐厅先收集所有订单，再仔细筛选出符合食品安全标准的菜品。

由于平台不要求用户注册，系统无法在收集阶段就识别和过滤敏感信息。因此，研究团队开发了一套基于大语言模型的个人数据检测流水线。这套系统就像一个细心的编辑，会仔细阅读每一段对话，判断其中是否包含姓名、地址、电话号码等个人隐私信息。

过滤策略相当保守——一旦检测到可能的个人数据，整个对话以及相关的投票和反馈都会被完全排除，不会尝试遮挡或匿名化处理。这种"宁可错杀不可放过"的策略虽然会损失约5%的对话数据，但最大程度保护了用户隐私，确保符合GDPR和法国本土法规的要求。

为了应对可能的漏网之鱼，平台还提供了一个公开的举报表单。如果用户发现发布的数据中包含不当的个人信息，可以通过这个渠道报告，ComparIA维护团队会手动移除相关数据点。

这种隐私保护方法虽然不是最高效的，但体现了公共服务的责任担当。研究团队正在探索更精细的文本片段匿名化技术，但在这些技术成熟之前，全对话排除仍然是最稳妥的选择。

五、ComparIA的社会影响：从学校到研究室的广泛应用

ComparIA平台上线一年多来，已经吸引了超过30万独特访问者，这个数字在法语AI社区中相当可观。更重要的是，这些访问不是一次性的营销活动结果，而是持续的有机流量，反映出用户对平台的真实需求和持续兴趣。

平台最成功的应用场景之一是教育领域。法国国家数字技能认证平台PIX将ComparIA整合到了AI课程中，预计2026年将有超过150万学生通过这个项目使用ComparIA。学生们不仅能够亲身体验AI技术，还能在学习过程中为法语AI的发展贡献数据，形成了一个良性循环。

为了支持教育应用，ComparIA团队还开发了专门的教学活动"Les Duels de l'IA"（AI对决）。这个活动就像辩论赛一样，引导参与者集体讨论不同AI模型的回答质量和特点，鼓励批判性思考。已有超过1400名潜在主持人注册接收活动材料，数百人提交了活动后反馈表，显示出强烈的参与热情。

研究影响方面，Hugging Face上已有778名独特用户请求访问ComparIA的三个数据集。通过2025年10月的用户调研，研究团队发现68%的数据使用者来自学术研究机构，20%来自私营公司。他们主要将数据用于模型训练（32%）、学术研究（24%）和模型评估（20%），研究方向包括人类偏好分析、语言使用模式、提示词和话语研究等。

ComparIA还产生了一些直接的研究输出。平台发布了基于聚合用户偏好的首个法语模型排行榜，采用Bradley-Terry模型等成对比较建模技术，每周更新排名以反映最新收集的数据。虽然这个排行榜有其局限性——受到提示分布、用户群体和自选择效应的影响——但它提供了一个有价值的探索性工具，帮助人们了解不同AI模型在法语环境下的相对表现。

六、技术挑战与局限性：诚实面对现实问题

ComparIA项目在取得成功的同时，也坦诚地面对自身的局限性。就像任何创新项目一样，它并非完美无缺的解决方案。

用户代表性问题是最显著的挑战之一。由于平台不收集社会人口学信息，研究团队无法确定用户群体的年龄、职业、教育程度或地理分布。这种信息缺失限制了偏好分析的深度，无法进行用户群体间的对比研究，也无法通过加权方案来纠正群体不平衡问题。

参与用户的自选择性也带来评估偏差。使用ComparIA的用户往往对AI技术有既有兴趣，数字素养相对较高，通过教育和机构网络的推广进一步强化了这种用户画像。这意味着收集到的偏好可能无法代表更广泛的对话式AI用户群体，特别是那些数字素养较低或使用模式不同的用户。

职业和任务特定覆盖面的不足也是一个现实问题。由于所有提示都可能被公开发布，用户通常不愿提交与工作相关的机密或受监管的查询。这影响了提示的多样性以及对专业任务的适用性，使得法律、医疗、内部管理或企业决策等领域的代表性不足。

竞技场式平台的固有局限性也值得关注。这种评估环境与日常聊天机器人交互存在差异，用户可能采用评估性或实验性心态，提交更短、更简化的提示来"测试"模型，而非完成真实任务。这可能导致对话更短，提示分布与自然使用场景不同。

成对评估本身也有结构性限制。比较两个回答能突出相对差异，但可能忽略绝对质量，或无法捕捉不易对比的维度，如事实完整性、长期有用性或安全性考虑。某些模型行为可能因此被评估设置忽视或误判。

技术基础设施层面的因素也影响模型比较的公平性。系统提示策略在发展过程中有所变化，早期开权重模型在没有系统提示的情况下运行，而专有模型通常包含默认系统指令，这种不对称可能在某些情境下不利于开放模型。闭源模型的行为完全透明度也无法保证，响应可能涉及额外的预处理、后处理、路由逻辑或工具使用。模型量化程度在不同推理提供商间也有变化，虽然平台尽力避免重度量化版本，但提供商层面的决策并非总能控制或察觉。

七、未来发展方向：从法语走向多语言的数字公共品

ComparIA的雄心不止于解决法语AI数据稀缺问题，而是希望成为一个可复制的多语言评估基础设施模板。研究团队正在积极推进国际化扩展，当前的扩展努力聚焦于在现有评估数据集中同样代表性不足的欧洲语言。

对每种新语言，目标是达到足够的数据集规模以支持有意义的重用——每种语言数万个提示和偏好投票的量级。在欧洲之外，开源基础设施还可以支持在其他偏好数据仍然稀缺的语言环境中的部署。

多语言部署还能实现跨语言分析，使用一致的协议研究模型行为和用户偏好如何因语言和文化背景而变化。这种比较研究对理解AI系统的文化适应性具有重要价值。

未来迭代可能引入可选的元数据收集功能，包括广泛的用户类别或自声明的AI系统熟悉度等信息。这些元数据将是选择性和隐私保护的，能够实现情境化的偏好信号和基本的分层分析，而非细粒度的用户画像。

另一个发展方向涉及针对专业或行业用例的专门竞技场。与面向公众的平台不同，这些专门竞技场可以在受控群体、明确同意和更严格访问条件下运行，能够在公共管理、教育或受监管专业等领域生成更高质量、任务特定的偏好数据，在明确定义的情境中实现偏好排名的更可靠解释。

从治理角度看，ComparIA正在向国际数字公共品的方向发展。2025年11月，该平台被数字公共品联盟认定为数字公共品，确认了其作为免费、开源、发布开放许可数据集平台的地位。目前的努力基于双边伙伴关系，但中期目标是发展具有共享治理的数字共同体。

八、对AI生态系统的深远意义：重新定义评估和训练范式

ComparIA项目的意义远超数据收集本身，它代表了AI评估和训练范式的一种新思路——将大规模人类评估从专家标注者和专有系统扩展到普通公众参与的开放平台。

在研究和模型开发方面，这些数据集主要用于依赖人类提示和偏好数据的研究和模型开发工作流程。最直接的应用是基于偏好的训练，包括人类反馈强化学习和直接偏好优化等技术。提示和对话数据还可以作为合成数据生成的基础，提示可以作为受控生成额外训练数据的种子。

对于模型使用研究，提示集合可以被分析以研究法语对话AI的真实世界使用分布、话题流行度和交互风格，支持社会学研究。ComparIA数据能够为多语言评估基准做出贡献，通过采样提示和偏好，研究人员可以构建基于实际用户行为而非专家设计任务的测试集，这对代表性不足的语言特别相关。

更广泛地看，ComparIA展示了公共机构在AI评估基础设施中可以发挥的作用。通过在商业激励之外运营并优先考虑开放性，该平台支持学术、工业和公共部门参与者之间的集体学习。其治理模式说明了公共管理如何在AI相关服务中平衡参与、透明度和隐私。

项目还为语言特定的人类中心评估提供了可复制模型。随着多语言扩展的发展，ComparIA可能成为更好反映AI用户语言和文化多元性的开放评估基础设施的基础。对语言多样性和文化背景的关注补充了现有的英语中心基准测试。

九、数据质量与研究价值的深度分析

ComparIA收集的数据质量如何，这是每个研究人员都关心的核心问题。通过与现有数据集的比较，我们可以看出ComparIA的独特价值。

在方法论上，ComparIA与LMarena偏好数据集（特别是LMSYS Chat-1M和新的Arena数据集）相似，但语言构成存在实质性差异。虽然法语在现有开放偏好数据集中只占很小比例（在LMSYS Chat-1M中报告为1.5%），ComparIA却提供了数十万法语提示和交互数据。

ComparIA数据集还通过Ecologits计算方法丰富了电力消耗估算数据。这种环境影响的量化为研究AI系统的可持续性提供了宝贵视角，也反映了该项目对负责任AI发展的关注。

数据的真实性是另一个重要方面。由于参与完全自愿，用户不接受补偿、排名或徽章，也不需要创建账户，这强化了将收集数据解释为反映自发公众参与而非任务驱动标注行为的观点。这种自然性对理解真实用户需求具有重要价值。

主题分析显示，技术教育类提示主导分布，但其他话题也有良好覆盖。这种分布可能由于ComparIA在教育领域的过度代表使用所致，但这本身也反映了一个重要使用场景——教育技术应用。

Bunka.ai公司的深度分析揭示了法语用户与对话AI交互的系统性模式。健康相关提示主要面向建议，科学话题主要聚焦学习，创意领域强调内容生成。跨大多数领域，交互主要是增强性而非完全自动化，表明用户将对话AI视为辅助系统而非人力替代。

说到底，ComparIA项目展现了一个简单而强大的理念：让普通人参与AI的发展过程。在AI技术日益影响我们生活的时代，ComparIA证明了大规模人类评估不必局限于专家标注者或专有系统，而是可以通过设计精良、易于访问的平台实现普通公众的有意义参与。

这个项目的成功不仅在于收集了大量珍贵的法语AI对话数据，更在于它开创了一种新的模式——公共机构可以在AI评估基础设施中发挥关键作用，通过优先考虑开放性和透明度，支持整个社会对AI技术的集体理解和改进。

ComparIA提供的可复制模型具有全球意义。随着项目向其他语言扩展，它可能成为反映AI用户真实语言和文化多元性的开放评估基础设施基础。在英语主导AI发展的背景下，这样的努力显得尤为珍贵和必要。

对于普通人而言，ComparIA的意义在于它让每个人都能成为AI发展的参与者，而不仅仅是被动的使用者。每一次在平台上的提问和评价，都在为构建更懂自己语言和文化的AI助手贡献力量。这种参与式的AI发展模式，或许正是我们需要的未来方向。

Q&A

Q1：ComparIA平台是如何收集法语AI对话数据的？

A：ComparIA采用"盲评"方式，用户向两个匿名AI模型提问，看到回答后选择更好的那个，最后才揭晓模型身份。用户无需注册就能参与，所有对话数据都会经过隐私过滤后开放发布。

Q2：ComparIA收集的数据有什么用途？

A：这些数据主要用于训练更懂法语的AI模型，进行人类偏好研究，以及构建法语AI评估基准。全世界的研究机构和公司都可以免费使用这些数据来改进AI系统的法语能力。

Q3：ComparIA平台的数据质量如何保证？

A：平台采用完全自愿参与机制，用户不受任何外部激励影响，确保了数据的自然性。同时使用严格的隐私过滤系统，宁可删除可能包含个人信息的对话，也要确保数据安全。