AI begrijpt veel Afrikaanse talen nietCEFR A2
20 apr 2026
Gebaseerd op Guest Contributor, Global Voices • CC BY 3.0
Foto door Zulfugar Karimov, Unsplash
AI-systemen die schadelijke inhoud van sociale media verwijderen, begrijpen vaak niet veel Afrikaanse talen. Daardoor bepalen deze systemen wat online blijft en wat wordt weggehaald, en dat raakt miljoenen gebruikers.
Moderators en onderzoekers noemen talen zoals Luo, Dholuo, Kikuyu en Dinka als voorbeelden van talen die slecht worden herkend. Omdat veel trainingsdata in het Engels is, gebeuren er twee problemen: veilige inhoud wordt soms verwijderd en schadelijke inhoud in minder ondersteunde talen blijft soms online.
Er zijn groepen en universiteiten die datasets bouwen en hulpmiddelen maken voor lokale talen. Ook nieuwe regels in Europa, zoals de EU AI Act en de Digital Services Act, kunnen platforms aan meer verplichtingen binden, maar technische uitdagingen blijven bestaan.
Moeilijke woorden
- schadelijk — iets dat schade of gevaar kan veroorzakenschadelijke
- verwijderen — iets weghalen van internet of een plaats
- trainingsdata — gegevens die gebruikt worden om modellen te trainen
- herkennen — iemand of iets kunnen zien en identificerenherkend
- verplichting — iets wat je volgens regels moet doenverplichtingen
- uitdaging — moeilijk probleem of taak die je moet oplossenuitdagingen
Tip: beweeg de muisaanwijzer over gemarkeerde woorden in het artikel, of tik erop om snelle definities te zien terwijl je leest of luistert.
Discussievragen
- Gebruik je sociale media in een andere taal dan Engels? Welke taal?
- Wat zou jij doen als een veilig bericht onterecht wordt verwijderd?
- Ken je een lokale taal die volgens jou moeilijk door computers wordt herkend?
Gerelateerde artikelen
Ultrabewerkte voeding kan verslavende eigenschappen delen met tabak
Nieuw onderzoek stelt dat veel ultrabewerkte voedingsmiddelen eigenschappen delen met tabak. De studie noemt verpakte snacks, suikerhoudende dranken en fastfood en roept op tot meer aandacht voor beleid en systemen, niet alleen persoonlijke schuld.
Netwerk in de hersenen dat gezichtsexpressies maakt
Onderzoekers van Rockefeller University beschreven hoe een netwerk in de hersenen samenwerkt om gezichtsexpressies te genereren. Met fMRI bij makaakapen vonden ze verschillende corticale gebieden die samenwerken en op verschillende tijdschalen reageren.
DopFone: app om thuis de foetale hartslag te volgen
Een nieuwe app, DopFone, laat zwangere mensen thuis de hartslag van de foetus meten met de luidspreker van een telefoon. Onderzoekers van Georgia Tech en University of Washington testen de app en waarschuwen dat het geen vervanging is voor medische zorg.