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
Goedkope doekjes vinden lood in huis
Een nieuwe studie toont dat kleurveranderingen doekjes snel en goedkoop lood in huizen en auto’s kunnen aantonen. Onderzoekers testten de doekjes in woningen en voertuigen en vonden lood op veel oppervlakken; de methode is goedkoper dan laboratoriumtests.
Onderzoek: minder cookies vermindert advertentie-inkomsten
Een studie van Boston University onderzoekt wat het verwijderen van third-party cookies doet met online advertentie-inkomsten. De onderzoekers vinden grote dalingen, vooral in de EU, en zien dat Privacy Sandbox weinig van het verlies terugbrengt.
Persoonlijke aanvallen in het Amerikaanse Congres
Nieuw onderzoek van de University of Notre Dame kijkt naar waarom sommige Congresleden persoonlijke aanvallen gebruiken. De studie vindt dat zulke aanvallen veel media-aandacht krijgen, maar niet leiden tot meer geld, verkiezingswinst of wetgevend succes.