أظهرت ورقة بحثية صدرت عام 2025 من Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI) وجود فجوة لغوية في أداء نماذج اللغة الكبيرة: تعمل هذه النماذج عادةً بشكل أفضل بالإنجليزية مقارنة بلغات أخرى. يعود ذلك جزئيًا إلى هيمنة المحتوى الإنجليزي على الويب واعتماد مطوّري النماذج على بيانات إنجليزية أثناء التدريب.
كما بيّن الباحثون أن بعض النماذج العامة، ومنها نماذج طُوِّرت جزئيًا من قبل Google وMeta، قد تولّد مخرجات لا تلائم احتياجات مستخدمي لغات أخرى. وذكرت تقارير إعلامية أن ملايين المتحدثين بلغات مثل الكردية والسواحيلية يواجهون عمليًا تهميشًا رقميًا، وأن المخرجات قد تكون غير مفيدة أو مليئة بالأخطاء.
ظهرت مشكلات عملية عند الاستخدام اليومي: طلب كتابة رسالة بلغة محلية قد يخرج مسودات بالإنجليزية أو مشوشة، وجمع نصوص متعددة اللغات من الويب أدخل أخطاء في الترجمة الآلية لأن المساهمين لا يملكون أدوات التحقق اللازمة. علاوة على ذلك، تُظهِر المخرجات تحيّزًا ثقافيًا يعكس معايير متحدثي الإنجليزية في دول أغنى.
لذلك يقترح خبراء ومعلّقون خطوات عملية للتقليل من الضرر ورفع العدالة الرقمية:
- العمل مع المجتمعات المحلية
- التحقق من بيانات متعددة اللغات
- الشراكة مع مطورين شعبيين
تنفيذ هذه الخطوات يتطلب شراكات وتعليم فني ودعم لمساهمي اللغات المحلية لضمان دقة وأصالة المخرجات واحترام الفروق الثقافية.
كلمات صعبة
- فجوة لغوية — اختلاف في أداء النماذج بين اللغات
- نموذج — برنامج ذكاء اصطناعي يولد نصوصًانماذج
- هيمنة — سيطرة عنصر واحد أو مجموعة على شيء
- مخرج — النص أو النتيجة التي يقدمها النموذجمخرجات
- تهميش — استبعاد مجموعة من الوصول للخدمات الرقميةتهميشًا
- تحيّز — انحياز في النتائج يعكس آراء أو قيم معينةتحيّزًا
- التحقق — فحص البيانات للتأكد من صحتها ودقتها
تلميح: مرّر المؤشر أو ركّز أو اضغط على الكلمات المظلَّلة داخل القصة لرؤية تعريفات سريعة أثناء القراءة أو الاستماع.
أسئلة للمناقشة
- من بين الاقتراحات الثلاث (العمل مع المجتمعات المحلية، التحقق من البيانات، الشراكة مع مطورين شعبيين) أيها تراها الأكثر فاعلية؟ ولماذا؟
- ما التحديات العملية التي قد تواجه تنفيذ شراكات وتدريب فني ودعم لمساهمي اللغات المحلية؟ قدم أمثلة واقتراحات للتغلب عليها.
قصص ذات صلة
الذكاء الاصطناعي ومعلومات الصحة الجنسية في أمريكا اللاتينية
تستخدم مجموعات بحثية ومنظمات غير حكومية الذكاء الاصطناعي لنشر معلومات عن الصحة الجنسية والإنجابية والوصول إلى الشباب والفئات المهمشة. تبرز مشاريع في بيرو وأرجنتين منصات مثل TeleNanu وNOA وتواجه تحديات تتعلق بالتحيّز والبيانات والتنظيم.
