هل تستجيب الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر ذكاءً عند الدردشة باللغة الإنجليزية؟

يعتقد الكثير من المستخدمين أن روبوتات الدردشة الذكية أكثر ذكاءً عندما تجيب باللغة الإنجليزية. ولكن هل هذا صحيح، أم أنه مجرد خرافة نابعة من عادات استخدام التكنولوجيا؟

لماذا الذكاء الاصطناعي أكثر حساسية للطلبات باللغة الإنجليزية؟

يدعم الذكاء الاصطناعي المحادثة العديد من اللغات، لكن اللغة الإنجليزية لا تزال تُعتبر ميزةً بفضل قاعدة بياناتها الغنية. يتساءل المستخدمون الفيتناميون: هل الإجابات الإنجليزية أكثر دقةً وعمقًا، أم أن هذه الفجوة تتلاشى تدريجيًا بفضل التطورات التكنولوجية؟

الحقيقة حول كون الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً عند استخدام اللغة الإنجليزية

لاحظ العديد من المستخدمين أن إجابات الذكاء الاصطناعي غالبًا ما تكون أكثر سلاسةً وترابطًا عند طرح الأسئلة باللغة الإنجليزية مقارنةً باستخدام اللغة الفيتنامية. ومن هنا، انتشر مفهومٌ واسع الانتشار: مجرد الانتقال إلى اللغة الإنجليزية سيجعل الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً.

في الواقع، لا ينبع هذا من "التحيز" بل من بيانات التدريب. تُبنى نماذج شهيرة، مثل ChatGPT من OpenAI أو Gemini من Google، على مخازن بيانات ضخمة، تُشكّل اللغة الإنجليزية نسبةً كبيرةً منها. تُظهر تقارير الأبحاث أن غالبية النصوص المصدرية تأتي من الكتب والصحف والمنتديات والمواقع الإلكترونية الإنجليزية، مما يُشكّل أساسًا قويًا لمعالجة هذه اللغة.

في لغات أخرى، بما فيها الفيتنامية، تكون كمية البيانات أقل، لذا فإن دقة التعبير وتعقيده ليسا على نفس المستوى. لهذا السبب، يرى المستخدمون أن الذكاء الاصطناعي أذكى عند الدردشة باللغة الإنجليزية.

القدرات المتعددة اللغات والاختبار في العالم الحقيقي

لم تعد نماذج الذكاء الاصطناعي اليوم تقتصر على اللغة الإنجليزية، بل امتدت لتشمل عشرات اللغات المختلفة. تُعدّ الفيتنامية من بين اللغات التي تحظى بدعم جيد، بما يكفي لتمكين المستخدمين من إجراء محادثات يومية أو البحث السريع عن المعلومات. ومع ذلك، لا يزال مستوى الإتقان يختلف بين اللغات.

غالبًا ما يتفوق الذكاء الاصطناعي في معالجة اللغات الشائعة بفضل الكميات الكبيرة من بيانات التدريب. ووفقًا لتحليل مايكروسوفت، لا يزال ما يقرب من نصف المحتوى المستخدم لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي اليوم باللغة الإنجليزية. ولهذا السبب، يشعر المستخدمون أن الإجابات عند طرح الأسئلة باللغة الإنجليزية غالبًا ما تكون أكثر تماسكًا وتفصيلًا من العديد من اللغات الأخرى.

تُظهر الاختبارات الواقعية هذا الاختلاف بوضوح تام. فعندما يطلب المستخدمون من الذكاء الاصطناعي كتابة تحليل أكاديمي أو ملخص بحث أو شرح تقني معقد، غالبًا ما تكون الإجابات باللغة الإنجليزية مفصلة ومتماسكة وقريبة من أسلوب البحث.

في هذه الأثناء، إذا طُرح نفس الطلب باللغة الفيتنامية، فقد تحتوي الإجابة أحيانًا على أخطاء في الترجمة أو لا تُعبّر بشكل طبيعي. مع ذلك، في الأسئلة اليومية، مثل الاستفسار عن وصفات الطعام أو الوجهات السياحية أو نصائح استخدام الهاتف، يكون الفرق ضئيلًا للغاية.

وجهة نظر الخبراء والمشورة للمستخدمين

يقول مطورو الذكاء الاصطناعي إنهم يوسعون مصادر بياناتهم لسد الفجوة بين اللغات. هذا يعني أن جودة الإجابات باللغة الفيتنامية ستستمر في التحسن. ومع ذلك، هناك عامل لا يقل أهمية وهو كيفية طرح المستخدمين للأسئلة. غالبًا ما يُعطي استعلام واضح مع سياق وكلمات مفتاحية محددة نتائج أفضل، بغض النظر عن اللغة.

لتلبية احتياجات التعلم والبحث المتعمق، يُسهم استخدام اللغة الإنجليزية في تعظيم قدرات النموذج، نظرًا لغنى مصادر بيانات التدريب. أما في المواقف اليومية، مثل البحث عن نصائح تقنية أو وصفات طعام أو توصيات ترفيهية، فإن اللغة الفيتنامية كافية لتمكين الذكاء الاصطناعي من الاستجابة بشكل طبيعي وسهل.

العودة إلى الموضوع

ثانه ثو

المصدر: https://tuoitre.vn/ai-tra-loi-thong-minh-hon-khi-chat-bang-tieng-anh-20250822161513681.htm