Sebuah kajian menemukan bahwa banyak model bahasa besar bekerja lebih baik dalam bahasa Inggris, sehingga pengguna non-Inggris sering menerima jawaban yang kurang akurat atau tidak berguna.
Masalah muncul ketika AI dipakai untuk tugas sehari-hari, misalnya menulis email dalam bahasa lain yang kadang bercampur dengan bahasa Inggris. Upaya menambah data multibahasa juga dapat gagal karena terjemahan mesin yang salah dan karena kontributor tidak selalu bisa memeriksa ketepatan.
Para ahli menyarankan perusahaan bekerja dengan komunitas lokal, memeriksa data multibahasa, dan bermitra dengan pengembang akar rumput untuk membuat keluaran AI lebih tepat dan menghormati budaya setempat.
Kata-kata sulit
- kajian — penelitian atau studi tentang suatu masalah
- model — sistem komputer yang belajar dari datamodel bahasa besar
- multibahasa — yang memakai atau berhubungan dengan beberapa bahasa
- kontributor — orang yang memberi data atau bahan
- memeriksa — melihat apakah sesuatu benar atau salah
- menghormati — menghargai budaya dan kebiasaan orang lain
Tips: arahkan kursor, fokus, atau ketuk kata yang disorot di dalam teks untuk melihat definisi singkat sambil membaca atau mendengarkan.
Pertanyaan diskusi
- Pernahkah Anda menerima jawaban AI yang kurang akurat dalam bahasa Anda? Ceritakan singkat.
- Apakah menurut Anda penting memeriksa data multibahasa? Mengapa?
- Bagaimana komunitas lokal bisa membantu membuat keluaran AI lebih tepat dan menghormati budaya setempat?
Artikel terkait
Peradangan Kaitan dengan Pilihan Bersosialisasi di Media Sosial
Studi menemukan orang dengan peradangan lebih tinggi cenderung berinteraksi lewat media sosial daripada bertemu langsung. Penelitian dipimpin oleh David Lee dari University at Buffalo dan dipublikasikan di Scientific Reports.
AI Mengubah Saran Setelah Pengungkapan Autisme
Studi Virginia Tech menemukan bahwa menyebut autisme mengubah nasihat model bahasa besar dan sering mengikuti stereotip umum. Peneliti memperingatkan bias dan mendorong pengembang membuat sistem lebih transparan agar pengguna dapat mengendalikan pengaruh identitas.