Dominacja języka angielskiego w dużych modelach językowych
Dominacja języka angielskiego w LLM wpływa na odpowiednie wykorzystanie sztucznej inteligencji przez użytkowników.
W dobie dynamicznego rozwoju sztucznej inteligencji, duże modele językowe (LLM) takie jak ChatGPT od OpenAI czy Gemini od Google, zrewolucjonizowały sposób, w jaki komunikujemy się z maszynami. Pozornie z łatwością rozumieją i odpowiadają na nasze zapytania w naturalny sposób, co jest osiągnięciem, które jeszcze niedawno wydawało się odległą przyszłością. Naukowcy z École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) odkryli jednak, że te systemy, mimo pozornej wielojęzyczności, wewnętrznie preferują język angielski. Ta tendencja może nieść za sobą istotne konsekwencje dotyczące uprzedzeń językowych i kulturowych.
Badacze z EPFL skoncentrowali się na modelu open source Llama-2, aby zbadać, w jakim języku przetwarzane są dane wejściowe na różnych etapach obliczeń. Model ten, podobnie jak inne LLM, został wytrenowany głównie na tekstach w języku angielskim. Odkrycie, że modele te wewnętrznie „myślą” po angielsku nawet przy zadaniach w innych językach, ukazuje sposób, w jaki interpretują i przetwarzają informacje.
Według prof. Roberta Westa, szefa DLAB w EPFL, LLM działają poprzez przypisywanie każdemu słowu wektora liczb, tworząc wielowymiarowe punkty danych, które następnie są transformowane przez wiele warstw obliczeniowych. W badaniach, kiedy model był proszony o przetłumaczenie słów z francuskiego na chiński, w większości przypadków najpierw przewidywał angielskie tłumaczenie. To zjawisko sugeruje, że na wczesnych etapach obliczeń model operuje w abstrakcyjnej przestrzeni semantycznej, gdzie dominuje język angielski.
Dominacja języka angielskiego w modelach LLM nie jest jedynie techniczną ciekawostką. Ma to znaczące implikacje społeczne i kulturowe, ponieważ język, w jakim „myśli” sztuczna inteligencja, wpływa na sposób, w jaki interpretuje ona świat. To, co jest niewyrażalne w języku angielskim, może zostać pominięte lub zniekształcone, co prowadzi do potencjalnych uprzedzeń i ograniczeń w zrozumieniu i interakcji międzykulturowej.
Odkrycia naukowców z EPFL zwracają uwagę na złożoność i wyzwania stojące przed dużymi modelami językowymi. W miarę jak sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej integralną częścią naszego życia, kluczowe staje się zrozumienie i adresowanie skutków językowych i kulturowych uprzedzeń. Rozwój bardziej zrównoważonych i wielojęzycznych modeli, które mogą efektywnie operować w różnorodnym środowisku językowym, wydaje się być nie tylko techniczną koniecznością, ale również etycznym imperatywem. Zrozumienie i przeciwdziałanie potencjalnym uprzedzeniom językowym i kulturowym w sztucznej inteligencji to krok w stronę tworzenia bardziej intuicyjnych technologii, które lepiej odzwierciedlają złożoność ludzkiego doświadczenia.
Szymon Ślubowski
