Modelle der künstlichen Intelligenz (KI) sprechen erstaunlich fließend Polnisch. Eine neue Studie der University of Maryland und Microsoft zeigt, dass sich Polnisch von den 26 getesteten Sprachen als die effektivste für die Steuerung von KI-Systemen erwies. Diese Erkenntnis stellt die herkömmliche Meinung über Sprachkomplexität und KI-Trainingsdaten in Frage.
Forscher haben mehrere führende KI-Sprachmodelle – darunter OpenAI, Google Gemini, Qwen, Llama und DeepSeek – auf Herz und Nieren geprüft. Diesen Modellen wurden in allen 26 Sprachen identische Aufgaben gestellt, um herauszufinden, welche die genauesten Antworten lieferten. Die Ergebnisse waren beeindruckend: Polnisch übertraf die anderen durchweg und erreichte eine durchschnittliche Genauigkeit von 88 %.
Über die erwartete Leistung hinaus
Dieses unerwartete Ergebnis ist besonders bemerkenswert, da Polnisch seit jeher als eine der am schwierigsten zu erlernenden Sprachen für Menschen gilt. Die komplexe Grammatik und die unbekannten Phoneme stellen für englische Muttersprachler eine erhebliche Hürde dar. Doch wenn es um KI geht, scheint die Komplexität der Sprache kein entscheidender Faktor zu sein.
Interessanterweise belegte Englisch, das oft als die dominierende Weltsprache im Technologiebereich angesehen wird, nur den sechsten Platz. Dies deutet darauf hin, dass das Rohdatenvolumen allein nicht der einzige Faktor für die KI-Sprachkompetenz ist. Darüber hinaus schnitt Chinesisch trotz einer großen Menge an Online-Textdaten für das Training enttäuschend ab und rangierte ganz unten.
Die 10 effektivsten Sprachen für Konversations-KI waren:
- Polnisch (88%)
- Französisch (87%)
- Italienisch (86%)
- Spanisch (85%)
- Russisch (84%)
- Englisch (83,9 %)
- Ukrainisch (83,5 %)
- Portugiesisch (82%)
- Deutsch (81%)
- Niederländisch (80%)
Was das für KI und Sprache bedeutet
Diese Studie hebt einige wichtige Erkenntnisse hervor:
- Der Einfluss der Sprachstruktur: Vielleicht eignen sich die Struktur der polnischen Grammatik oder einzigartige phonetische Merkmale besser für bestimmte Arten der KI-Verarbeitung. Weitere Untersuchungen sind erforderlich, um genau herauszufinden, warum sich Polnisch auszeichnet.
- Datenverfügbarkeit ist nicht alles: Umfangreiche Trainingsdaten sind zwar entscheidend, garantieren aber keine Spitzenleistung. Andere Faktoren wie sprachliche Komplexität und Modellarchitektur spielen eine Rolle.
- Eine Verschiebung der Sprachprioritäten: Die Dominanz des Englischen in der KI könnte in Frage gestellt werden, wenn Forscher andere Sprachen mit starkem Leistungspotenzial erkunden. Dies könnte zu integrativeren und global zugänglicheren KI-Technologien führen.
Diese Forschung eröffnet spannende Möglichkeiten für die Erforschung der Schnittstelle zwischen Sprache, Kognition und künstlicher Intelligenz. Während sich die KI weiterentwickelt, könnte das Verständnis, welche Sprachen sie am intuitivsten findet, ihre zukünftige Entwicklung beeinflussen und sich auf die Kommunikation weltweit auswirken.
