SL2T 如何運作

訓練資料：超過 10 萬小時、50 種以上手語

SL2T 以超過 10 萬小時的手語影片進行訓練，涵蓋超過 50 種手語，其中約四分之一為 ASL 。Google 的研究發現，透過聯合訓練多種手語、方言與熟練程度，模型表現優於單一語言系統，因為它能學習到共享的結構性模式，從而提升泛化能力 。值得注意的是，訓練資料刻意排除了 18 歲以下的表達者，這可能降低對年輕使用者的準確度 。

裝置端姿態追蹤：僅有座標離開你的手機

系統設計以隱私為核心。手機相機執行 MediaPipe Holistic，逐幀提取130 個關鍵點的 2D 座標（臉部、身體、手部）。原始相機影片隨後立即被丟棄，永遠不會離開裝置 。只有這些抽象的幾何座標會被送至 Google 伺服器進行翻譯，未經使用者明確授權，不會保留使用者輸入或輸出的任何紀錄 。2D 標記表示法不追蹤舌頭標記，也不提供深度排序，因此更難區分手部接觸與懸空——這兩者在 ASL 中都很重要 。

直接姿態轉文字：無中介詞彙、自迴歸翻譯

SL2T 使用 transformer，直接以標記座標序列為條件，並以自迴歸方式生成英文文字。與先前作法不同，它不會先輸出中介詞彙或手工編碼的語言表示 。該模型執行的是翻譯而非轉錄——它產出的是自然的英文句子，而非 ASL 手勢的逐字對應。

基準評測成績：官方聲稱業界最佳，但為廠商自報

在 FLEURS-ASL（一個在錄音室環境中由認證聾人翻譯員錄製的零樣本評測資料集）上，SL2T 獲得 70 BLEURT，Google 表示這遠高於任何先前發表的結果 。其他基準測試結果包括：

• 74 BLEURT：FLEURS-ASL 單手變體
• 85 BLEURT：PRESTO-ASL，AI 助理短句資料集
• 64% 精確比對率：FSboard，從聾人表達者行動裝置上收集的手指拼寫資料集

請注意，這些皆為廠商自報的數據；截至發表日為止，尚無任何獨立第三方評測結果公開發表。

治理與限制：內建安全防護

AI 手語諮詢委員會

Google 成立了外部AI 手語諮詢委員會（AISLAC），成員包括美國全國聾人協會（NAD）、羅徹斯特理工學院/國家技術聾人學院（RIT/NTID）、DPAN 與**世界聾人聯合會（WFD）**的代表。AISLAC 共同撰寫了《聯合影響報告》，定義了模型的運作邊界與限制 。

禁止使用情境

SL2T 明確設計且僅針對低風險、非正式場合，例如文字聽寫、訊息、搜尋查詢與一對一對話（如在咖啡廳或零售店）。醫療、法律與學術場合中的高風險或多方對話則不在適用範圍內 。

ADA 免責聲明

Google 在其文件中明確表示，SL2T 不能替代專業手語翻譯服務，且不應在溝通錯誤可能導致傷害的情況下使用 。

已知技術限制

• 低光源退化：在光線不足的環境下，MediaPipe Holistic 的標記可靠度下降，導致翻譯品質降低 。
• 僅支援單一表達者：模型目前一次只能處理一位表達者，無法解讀多方手語對話 。
• 60 秒片段限制：每個翻譯片段約以 60 秒為上限。
• 無 18 歲以下訓練資料：訓練資料排除 18 歲以下表達者，模型可能對年輕使用者較不準確 。
• 2D 表示法限制：標記系統不追蹤舌頭動作，也不提供深度順序，難以區分接觸與懸空——這兩者在 ASL 中都具有語言學意義 。

Sam Sepah 的角色

Sam Sepah 是 Google 的聾人員工，也是手語團隊的成員，在 SL2T 的開發中扮演了核心角色。他是該模型評測中所使用之 FSboard 資料集論文（FSboard dataset publication）的共同作者 。Google 的部落格與《聯合影響報告》強調，團隊在上市前測試過程中與包括 Sepah 在內的 Google 聾人員工密切合作，以找出基準評測無法捕捉的模型行為與介面問題 。

SL2T 如何運作

訓練資料：超過 10 萬小時、50 種以上手語

SL2T 以超過 10 萬小時的手語影片進行訓練，涵蓋超過 50 種手語，其中約四分之一為 ASL 。Google 的研究發現，透過聯合訓練多種手語、方言與熟練程度，模型表現優於單一語言系統，因為它能學習到共享的結構性模式，從而提升泛化能力 。值得注意的是，訓練資料刻意排除了 18 歲以下的表達者，這可能降低對年輕使用者的準確度 。

裝置端姿態追蹤：僅有座標離開你的手機

系統設計以隱私為核心。手機相機執行 MediaPipe Holistic，逐幀提取130 個關鍵點的 2D 座標（臉部、身體、手部）。原始相機影片隨後立即被丟棄，永遠不會離開裝置 。只有這些抽象的幾何座標會被送至 Google 伺服器進行翻譯，未經使用者明確授權，不會保留使用者輸入或輸出的任何紀錄 。2D 標記表示法不追蹤舌頭標記，也不提供深度排序，因此更難區分手部接觸與懸空——這兩者在 ASL 中都很重要 。

直接姿態轉文字：無中介詞彙、自迴歸翻譯

SL2T 使用 transformer，直接以標記座標序列為條件，並以自迴歸方式生成英文文字。與先前作法不同，它不會先輸出中介詞彙或手工編碼的語言表示 。該模型執行的是翻譯而非轉錄——它產出的是自然的英文句子，而非 ASL 手勢的逐字對應。

基準評測成績：官方聲稱業界最佳，但為廠商自報

在 FLEURS-ASL（一個在錄音室環境中由認證聾人翻譯員錄製的零樣本評測資料集）上，SL2T 獲得 70 BLEURT，Google 表示這遠高於任何先前發表的結果 。其他基準測試結果包括：

• 74 BLEURT：FLEURS-ASL 單手變體
• 85 BLEURT：PRESTO-ASL，AI 助理短句資料集
• 64% 精確比對率：FSboard，從聾人表達者行動裝置上收集的手指拼寫資料集

請注意，這些皆為廠商自報的數據；截至發表日為止，尚無任何獨立第三方評測結果公開發表。

治理與限制：內建安全防護

AI 手語諮詢委員會

Google 成立了外部AI 手語諮詢委員會（AISLAC），成員包括美國全國聾人協會（NAD）、羅徹斯特理工學院/國家技術聾人學院（RIT/NTID）、DPAN 與**世界聾人聯合會（WFD）**的代表。AISLAC 共同撰寫了《聯合影響報告》，定義了模型的運作邊界與限制 。

禁止使用情境

SL2T 明確設計且僅針對低風險、非正式場合，例如文字聽寫、訊息、搜尋查詢與一對一對話（如在咖啡廳或零售店）。醫療、法律與學術場合中的高風險或多方對話則不在適用範圍內 。

ADA 免責聲明

Google 在其文件中明確表示，SL2T 不能替代專業手語翻譯服務，且不應在溝通錯誤可能導致傷害的情況下使用 。

已知技術限制

• 低光源退化：在光線不足的環境下，MediaPipe Holistic 的標記可靠度下降，導致翻譯品質降低 。
• 僅支援單一表達者：模型目前一次只能處理一位表達者，無法解讀多方手語對話 。
• 60 秒片段限制：每個翻譯片段約以 60 秒為上限。
• 無 18 歲以下訓練資料：訓練資料排除 18 歲以下表達者，模型可能對年輕使用者較不準確 。
• 2D 表示法限制：標記系統不追蹤舌頭動作，也不提供深度順序，難以區分接觸與懸空——這兩者在 ASL 中都具有語言學意義 。

Sam Sepah 的角色

Sam Sepah 是 Google 的聾人員工，也是手語團隊的成員，在 SL2T 的開發中扮演了核心角色。他是該模型評測中所使用之 FSboard 資料集論文（FSboard dataset publication）的共同作者 。Google 的部落格與《聯合影響報告》強調，團隊在上市前測試過程中與包括 Sepah 在內的 Google 聾人員工密切合作，以找出基準評測無法捕捉的模型行為與介面問題 。