Polski na czele rankingu: nieoczekiwany sukces sztucznej inteligencji w języku
Modele sztucznej inteligencji (AI) wykazują niesamowitą biegłość w języku polskim. Nowe badanie przeprowadzone przez Uniwersytet Maryland i Microsoft wykazało, że spośród 26 przetestowanych języków język polski był najskuteczniejszy w interakcji z sztuczną inteligencją. To odkrycie podważa konwencjonalny pogląd na temat złożoności danych szkoleniowych dotyczących języka i sztucznej inteligencji.
Naukowcy poddali kilka wiodących modeli sztucznej inteligencji, w tym OpenAI, Google Gemini, Qwen, Llama i DeepSeek, tym samym zadaniom we wszystkich 26 językach, aby określić, który z nich dał najdokładniejsze odpowiedzi. Wyniki były zdumiewające: język polski konsekwentnie przewyższał pozostałych, osiągając średni wskaźnik trafności na poziomie 88%.
Przekraczanie oczekiwań
Ten nieoczekiwany wynik jest szczególnie znaczący, ponieważ język polski był historycznie uważany za jeden z najtrudniejszych języków do nauki. Jego złożona gramatyka i niezwykłe fonemy stanowią główną przeszkodę dla rodzimych użytkowników języka angielskiego. Jednak w przypadku AI złożoność języka nie jest aż tak decydującym czynnikiem.
Co ciekawe, angielski, często postrzegany jako dominujący język globalny w technologii, znalazł się dopiero na szóstym miejscu. Sugeruje to, że sama ilość danych wejściowych nie jest jedynym czynnikiem określającym kompetencje językowe sztucznej inteligencji. Ponadto chiński, pomimo posiadania w Internecie ogromnej ilości danych tekstowych do nauki, radził sobie słabo, plasując się na samym dole rankingów.
10 najskuteczniejszych języków dla konwersacyjnej sztucznej inteligencji:
- Polski (88%)
- Francuski (87%)
- włoski (86%)
- Hiszpański (85%)
- rosyjski (84%)
- Angielski (83,9%)
- ukraiński (83,5%)
- portugalski (82%)
- niemiecki (81%)
- Holenderski (80%)
Co to oznacza dla sztucznej inteligencji i języka?
To badanie ujawnia kilka kluczowych punktów:
- Wpływ struktury językowej: Możliwe, że struktura gramatyki języka polskiego lub unikalne cechy fonetyczne są lepiej dostosowane do niektórych typów przetwarzania AI. Aby dokładnie określić przyczyny wyższości języka polskiego, potrzebne są dalsze badania.
- Dostępność danych nie jest czynnikiem decydującym: Chociaż obszerne dane szkoleniowe są ważne, nie gwarantują one najlepszych wyników. Na wyniki wpływają również inne czynniki, takie jak złożoność językowa i architektura modelu.
- Zmiana priorytetów językowych: Dominacja języka angielskiego w sztucznej inteligencji może zostać zakwestionowana, gdy badacze będą badać inne języki o dużym potencjale wydajności. Może to doprowadzić do powstania technologii sztucznej inteligencji, które będą bardziej włączające i dostępne dla świata.
Badania te otwierają nowe perspektywy na skrzyżowaniu języka, poznania i sztucznej inteligencji. W miarę ewolucji sztucznej inteligencji zrozumienie, które języki uważa za najbardziej intuicyjne, może wpłynąć na jej przyszły rozwój i komunikację na całym świecie.
