لماذا تختلف اجابات الذكاء الاصطناعي عند تغيير اللغة؟

قد يظن الكثيرون ان طرح نفس السؤال بلغات مختلفة على نماذج الذكاء الاصطناعي يجب ان يؤدي بالضرورة الى الحصول على نفس النتيجة والمحتوى، لكن الواقع يكشف عن تباين واضح في دقة المعلومات وتفاصيل الإجابات المختارة، حيث لا تتعامل هذه النظم مع اللغات كقوالب متطابقة، بل تعتمد في معالجتها على كيفية تدريبها والبيانات التي تم تغذيتها بها، مما يجعل اللغة عاملا مؤثرا في استحضار السياق الثقافي والمعرفي للمادة المطلوبة.

واوضحت الدراسات التقنية الحديثة ان البيانات التي يتم تزويد النماذج بها ليست موزعة بالتساوي، فاللغات الاكثر انتشارا رقميا مثل الانجليزية تمتلك موارد نصية ضخمة تمنحها افضلية في التمثيل، بينما تعاني لغات اخرى من فجوة في جودة وحجم البيانات المتاحة، وبينت الابحاث ان اداء النموذج يتأثر بشكل مباشر بحجم هذه البيانات ومصدرها، بل ان المسافة اللغوية بين اللغات تلعب دورا محوريا في تحديد جودة المخرجات، واكدت بعض الاختبارات ان اللغة الانجليزية ليست دائما هي الافضل اداء، اذ تفوقت لغات اخرى في مهام محددة بناء على طبيعة التدريب.

واضاف الخبراء ان عملية معالجة السؤال تبدأ بتحويل الكلمات الى وحدات صغيرة تعرف بالتوكنات، وهي عملية تختلف جذريا بين اللغات، واشار الباحثون الى ان استخدام ادوات تقسيم نصية مصممة خصيصا للانجليزية يؤدي الى ضعف في اداء النموذج عند التعامل مع لغات اخرى، مبينا ان السؤالين المتطابقين في المعنى قد يصلان الى النموذج في صور حسابية مختلفة تماما، مما يؤدي الى تباين في النتائج النهائية.

وشددت الابحاث على ان اللغة لا تنفصل عن السياق الثقافي، حيث كشفت التجارب عن وجود ما يعرف بالتآزر اللغوي الثقافي، اذ يقدم النموذج افضل اداء له عندما يكون السؤال متوافقا مع الخلفية الثقافية للغة المستخدمة، واظهرت الملاحظات ان النماذج تمتلك معرفة محلية لكنها لا تستحضرها تلقائيا الا اذا تم توجيه السؤال بشكل صريح، مما يعني ان اختلاف اللغة يغير من طبيعة الاشارات الضمنية التي يفهمها النظام حول البلد او العادات الاجتماعية المقصودة.

واكدت الدراسات المتعلقة باللغة العربية ان التحدي يزداد تعقيدا بسبب التنوع الكبير في اللهجات والتعقيد الصرفي، حيث تعاني العربية من محدودية البيانات المتخصصة مقارنة باللغات العالمية الاخرى، وكشفت مبادرات تقنية عن وجود فجوات في قدرة الانظمة على التعامل مع الوعي الثقافي المحلي للمناطق العربية، مشيرة الى ان نقص البيانات المحلية يحد من قدرة الذكاء الاصطناعي على تقديم اجابات دقيقة ومناسبة ثقافيا.

وبين المحللون ان اختلاف الاجابات لا يعني دائما وجود تحيز متعمد، بل هو نتاج طبيعي لتفاوت البيانات وطريقة التقطيع اللغوي، ومع ذلك فقد يؤدي هذا التفاوت الى تحيز لغوي فعلي في المخرجات، واضافوا ان الاتجاه العلمي الحالي يركز على اختبار النماذج في بيئات لغوية وثقافية متنوعة بدلا من الاكتفاء بالمعايير الانجليزية، موضحين ان الذكاء الاصطناعي لا يستخرج معلومات ثابتة من قاعدة بيانات واحدة، بل يبني استجابته بناء على تمثيلات لغوية وثقافية متغيرة تتشكل وفقا للغة والسياق المتاح.