Czy naprawdę wiesz, co AI rozumie, gdy mówisz po arabsku albo japońsku?

Sztuczna inteligencja ma ambicję „rozumieć” każdy język. Ale co się stanie, gdy wpiszesz pytanie po arabsku albo japońsku, a model odpowie… kompletnie nie na temat? Problem nie polega tylko na tym, że AI się myli – ale na tym, że my nie mamy jak zweryfikować, czy ono rozumie pytanie tak, jak my je zadaliśmy.

Większość dużych modeli językowych – GPT, PaLM, Claude – była trenowana głównie na treściach anglojęzycznych. W przeglądzie danych treningowych GPT-3 oszacowano, że ponad 90% tekstów pochodziło z języków opartych na alfabecie łacińskim – głównie z angielskiego.

To prowadzi do sytuacji, w której języki niełacińskie – chiński, japoński, arabski, hindi – są reprezentowane znacznie słabiej, przez co modele:

• gorzej rozumieją pytania,
• częściej halucynują odpowiedzi,
• mogą nieświadomie powielać kulturowe uproszczenia.

„English is the most efficient language for prompting LLMs—1.3x more efficient than Spanish, 1.5x more efficient than French, and 2x more efficient than CJK (Chinese, Japanese, Korean) languages.” – Xuchen Yao, The Superpower of “en‑US”: “en” vs. the under‑represented languages, LinkedIn (2024)

Dlaczego AI gorzej rozumie języki niełacińskie?

Wyobraź sobie, że piszesz do AI pytanie po chińsku. Model grzecznie odpowiada, ale… masz wrażenie, że kompletnie nie zrozumiał, o co pytasz. Zamiast wyjaśnienia dostajesz ogólnik, błąd logiczny albo – co gorsza – absurdalną odpowiedź. Co tu poszło nie tak?

AI nie zna wszystkich języków równie dobrze

Modele językowe takie jak GPT, Gemini czy Claude uczą się na ogromnych zbiorach danych z internetu: forach, artykułach, blogach, książkach. Problem w tym, że większość tych danych jest po angielsku – lub w innych językach łacińskich. Języki takie jak chiński, japoński, arabski czy hindi stanowią tylko niewielki procent całego zestawu treningowego.

To oznacza, że model:

• rzadziej „widzi” przykłady z tych języków,

• ma trudności z rozpoznaniem kontekstu kulturowego, idiomów, stylu,

• i częściej popełnia błędy lub „halucynuje” odpowiedzi.

Nie tylko język – także pismo się liczy

W przeciwieństwie do alfabetu łacińskiego, języki takie jak:

• chiński używają tysięcy znaków logograficznych,

• japoński łączy trzy różne systemy pisma (hiragana, katakana, kanji),

• arabski zapisuje tekst od prawej do lewej i często pomija samogłoski,

• hindi opiera się na piśmie dewanagari, z zupełnie inną strukturą.

Dla AI to ogromne wyzwanie. Tokenizacja, czyli sposób „cięcia” tekstu na fragmenty rozumiane przez model, często rozbija słowa nieprawidłowo, przez co znaczenie zdania się gubi jeszcze zanim model zacznie je analizować.

Przykład: jedno zdanie, wiele pomyłek

Przykład pytania po arabsku:
„ما هو أصل كلمة ديمقراطية؟” (Jaki jest źródłosłów słowa „demokracja”?)
Model może:

• odpowiedzieć poprawnie (np. że pochodzi z greki),

• albo mylnie połączyć słowo z innym korzeniem, np. „shura” – arabskim odpowiednikiem rady doradczej w islamie.

To nie musi być złośliwość – to po prostu brak danych, błędna tokenizacja albo pomieszanie kontekstów kulturowych.

Statystyki nie kłamią

Według badań benchmarkowych (np. MMLU, XGLUE), skuteczność modeli w rozumieniu i generowaniu tekstu po chińsku czy arabsku jest nawet o 20–30% niższa niż w przypadku angielskiego. To przekłada się na gorszą jakość tłumaczeń, błędne odpowiedzi na pytania, a czasem wręcz „wymyślanie faktów”.

Kiedy AI powtarza stereotypy, nawet jeśli nie rozumie języka

Nawet jeśli AI nie rozumie jakiegoś języka perfekcyjnie, to i tak… coś odpowie. I to „coś” może nie tylko być błędne — może być również stronnicze, upraszczające albo wręcz obraźliwe. I właśnie tu pojawia się problem biasów kulturowych.

Kultura w danych, których AI nie rozumie

Modele językowe uczą się ze wszystkiego, co znajdą w internecie. Ale internet nie jest neutralny — to mieszanina blogów, artykułów, tweetów, memów i forów z dominacją zachodniego punktu widzenia. Dlatego AI:

• lepiej rozpoznaje realia kultury amerykańskiej niż hinduskiej,

• częściej podsuwa anglosaskie przykłady i odniesienia,

• a w razie wątpliwości — opiera się na stereotypach.

Nie chodzi tylko o błędy językowe, ale o utrwalanie zniekształconych obrazów kultur i społeczeństw.

„AI systems are trained on large datasets, which may carry biases based on the languages or cultures most represented in the data. This can lead to misrepresentation or exclusion of certain groups” – Jessie Anderson, „Cultural and Linguistic Dynamics in Bilingual AI Systems: Balancing Personal Identity and Global Connectivity”

Przykłady:

• Użytkownik zadaje pytanie po arabsku dotyczące ról płciowych – AI udziela odpowiedzi zawierającej stereotypowe założenia o „konserwatyzmie” społeczeństw islamskich.

• Japońskie pytanie o miejsce kobiet w pracy skutkuje odpowiedzią sugerującą, że „to temat kontrowersyjny w Japonii”, co brzmi jak nieudolna próba uogólnienia.

• Zapytanie o święta w Indiach daje wybiórczy opis hinduistycznych tradycji, ignorując zupełnie muzułmańskie, chrześcijańskie czy sikhijskie święta, które są równie ważne.

To są odpowiedzi, które nie brzmią jak rasistowskie czy obraźliwe, ale ich problem polega na tym, że są jednostronne. W kulturach, w których kontekst, hierarchia czy kod językowy są kluczowe, takie błędy mogą bardzo zaburzyć komunikację.

Jak można wykryć taki bias?

Najtrudniejsze jest to, że bias kulturowy jest niewidzialny – zwłaszcza dla tych, którzy nie znają danego języka lub kontekstu. Ale da się go wykrywać dzięki kilku sprytnym metodom:

• Porównania międzyjęzykowe – zadajesz to samo pytanie w różnych językach i analizujesz różnice.

• Back-translation – tłumaczysz odpowiedź AI z języka docelowego na angielski i oceniasz jej ton, dokładność i zawartość.

• Benchmarki kulturowe – testowe pytania oceniające obecność stereotypów, np. “What are common traits of Japanese people?” – i analiza, czy odpowiedź jest oparta na faktach, czy uogólnieniach.

Błędy i halucynacje: Kiedy AI po prostu zmyśla

Można zaakceptować to, że AI nie zawsze wie wszystko. Ale znacznie trudniej zaakceptować sytuację, gdy AI mówi pewnie coś, co jest całkowicie nieprawdziwe — a Ty nie masz jak tego zweryfikować, bo to napisane w języku, którego nie znasz.

Tak właśnie wyglądają tzw. halucynacje modelu językowego – sytuacje, w których model „wymyśla” informacje, które brzmią przekonująco, ale nie mają pokrycia w rzeczywistości. Problem ten jest znacznie częstszy w językach niełacińskich, gdzie dane treningowe są rzadsze, a tokenizacja mniej precyzyjna.

Przykład: zmyślony kontekst, który brzmi naukowo

W jednym z eksperymentów opublikowanych w ramach badania Stanford Center for Research on Foundation Models (CRFM), modele GPT-3 i PaLM2 zostały poproszone o opisanie japońskiego święta Tanabata – po angielsku i po japońsku.
Wersja angielska była poprawna, wersja japońska zawierała fikcyjne zwyczaje, które nigdy nie istniały w tej kulturze – ale brzmiały realistycznie.

„We assess a broad range of multilingual large language models, and find that they all tend to hallucinate often in languages different from English.” – Yifu Qiu, 2023, Detecting and Mitigating Hallucinations in Multilingual Summarisation (EMNLP)

To samo badanie wykazało, że w języku arabskim i hindi modele generowały do 37% błędnych odpowiedzi w zadaniach faktograficznych – w porównaniu do 7–12% dla angielskiego.

Dlaczego to jest groźne?

• Bo błędy są niewidoczne dla osób nieznających języka – np. tłumaczy, twórców treści czy programistów.

• Bo wiele aplikacji opartych na AI (tłumacze, asystenci głosowi) działa bez dodatkowej warstwy weryfikacji.

• Bo nawet profesjonalne narzędzia AI często nie ostrzegają, że odpowiedź może być „wymyślona”.

Jak ocenić, czy AI się myli – gdy nie znasz języka?

Brzmi jak paradoks: chcesz sprawdzić, czy AI nie popełnia błędów w języku, którego sam nie rozumiesz. Ale to wcale nie jest niemożliwe. Istnieją sprytne sposoby, by ocenić jakość odpowiedzi modelu w „obcym” języku, bazując na strategiach porównawczych i ogólnych wskaźnikach jakości.

Tłumaczenie zwrotne (back-translation)

Najprostsza technika, której używają nawet badacze języków niskozasobowych:

1. Zadajesz pytanie w języku A (np. hindi),

2. Otrzymujesz odpowiedź w tym języku,

3. Tłumaczysz odpowiedź z powrotem na angielski (lub swój język) i oceniasz sens, logikę i spójność.

W badaniu Facebook AI (Meta AI), 2021, ta metoda okazała się skuteczna w wykrywaniu halucynacji i błędów w tłumaczeniach modeli w ponad 50 językach. Co ciekawe, back-translation ujawniała także przypadki, w których model wygenerował poprawną gramatycznie odpowiedź… ale nie na temat.

„Back-translation is a data augmentation technique that has been shown to improve model quality through the creation of synthetic training bitext” – Paul McNamee and Kevin Duh, „An Extensive Exploration of Back-Translation in 60 Languages”

Narzędzia, które mogą pomóc

Jeśli chcesz pójść krok dalej, są też narzędzia techniczne (często darmowe), które pozwalają „zmierzyć” jakość odpowiedzi:

• BERTScore – porównuje podobieństwo semantyczne między odpowiedzią a referencją, działa między językami.

• COMET – model oceny jakości tłumaczeń i tekstu (często używany w MT).

• LLM-as-a-Judge – podejście polegające na używaniu innego modelu AI do oceny odpowiedzi (np. GPT-4 ocenia odpowiedź Gemini po japońsku).

Takie narzędzia są używane przez firmy budujące AI, ale są też dostępne dla badaczy, tłumaczy i twórców aplikacji. Warto je znać, zwłaszcza jeśli chcesz pracować z wielojęzycznymi systemami, których sam w całości nie rozumiesz.

Co można zrobić, żeby AI lepiej rozumiało wszystkie języki?

Wiedza o problemach to jedno – ale co z działaniem? Niezależnie od tego, czy jesteś programistą, badaczem, nauczycielem czy po prostu użytkownikiem AI, istnieją realne rzeczy, które możesz zrobić, by zmniejszyć ryzyko stronniczości, błędów i kulturowych nieporozumień w komunikacji z modelem.

Dla twórców i badaczy: więcej danych, więcej lokalnych partnerów

Największym problemem języków niełacińskich w AI jest niedostatek danych treningowych oraz brak konsultacji z osobami osadzonymi kulturowo w danym języku. Dlatego:

• Warto wspierać otwarte inicjatywy takie jak Masakhane (dla języków afrykańskich) czy BLOOM (multijęzykowy open-source LLM),

• Trzeba tworzyć benchmarki z udziałem lokalnych ekspertów,

• I rozwijać modele ze świadomością, że „globalne” nie znaczy „anglosaskie”.

Dla użytkowników: bądź czujny, testuj, zgłaszaj

Jeśli korzystasz z AI po chińsku, arabsku czy japońsku – testuj je.

• Zadawaj pytania w różnych formach.

• Porównuj odpowiedzi między językami.

• Jeśli widzisz dziwny błąd – zgłoś go (większość narzędzi ma funkcję feedbacku).

Dzięki temu modele mogą być szybciej poprawiane, a zespoły deweloperskie dostają sygnał, że użytkownicy oczekują jakości – także poza angielskim.

A jeśli tworzysz aplikację, która działa w wielu językach, pamiętaj: AI nie zna wszystkich kultur tak samo. Zadbaj o dodatkowe warstwy weryfikacji, możliwość tłumaczenia i testy lokalne.

AI nie mówi wszystkimi językami świata — jeszcze nie.

Sztuczna inteligencja może brzmieć pewnie, płynnie i globalnie. Ale za tą pewnością często kryje się luka: niewidzialna nierówność językowa, w której języki niełacińskie są traktowane z mniejszą uwagą, mniejszą dokładnością i mniejszym zrozumieniem.

Nie chodzi tylko o literówki czy błędy tłumaczenia. Chodzi o to, że AI może nieświadomie:

• upraszczać kultury, których nie zna,

• powielać stereotypy, które zna za dobrze,

• i generować informacje, które wyglądają prawdziwie — ale są całkowicie wymyślone.

Jak zauważył zespół Meta AI w raporcie „No Language Left Behind” (2022), równość językowa to nie tylko kwestia danych, ale również odpowiedzialności:

„AI development must shift from data-centric to community-centric approaches.”

Dlatego jeśli tworzysz technologię – myśl o językach, które są ignorowane.
A jeśli po prostu korzystasz z AI – nie bój się zadawać pytań i testować jej granic.

To właśnie użytkownicy, którzy pytają, sprawdzają i reagują – przyspieszają zmiany.

Co jeśli nierówność językowa w AI to nowy kolonializm?

Wielu badaczy i aktywistów zwraca uwagę, że rozwój sztucznej inteligencji powiela znane już wcześniej schematy nierówności w dostępie do informacji i technologii. Tam, gdzie dominują języki „duże” — jak angielski, francuski czy niemiecki — rozwój AI jest szybki, efektywny i względnie sprawiedliwy. Tymczasem w językach mniej rozpowszechnionych lub wykluczonych z mainstreamu technologicznego — takich jak amharski, ujgurski czy syngaleski — użytkownicy są pozostawieni samym sobie.

Z tego powodu niektórzy zaczynają mówić wręcz o nowej formie cyfrowego kolonializmu. To zjawisko, w którym technologie opracowane na Zachodzie — na podstawie zachodnich danych, wartości i języków — są eksportowane do krajów Globalnego Południa bez uwzględniania ich lokalnych potrzeb i kontekstów.

„Technologie mówiące tylko jednym głosem to nie technologie neutralne — to technologie, które wybierają, kogo słuchać, a kogo ignorować.” – Ruha Benjamin, Race After Technology (2019)

Język to nie tylko komunikacja – to władza

Język to narzędzie poznania świata. Jeżeli narzędzia AI lepiej działają po angielsku niż po bengalsku, to w praktyce oznacza to, że użytkownik angielskojęzyczny otrzyma szybszy, dokładniejszy i bardziej dopracowany dostęp do informacji, niż użytkownik bengalski — nawet jeśli pytają o to samo.

W dłuższej perspektywie może to prowadzić do:

• technologicznej marginalizacji języków i kultur,

• zubożenia lokalnych systemów wiedzy,

• a nawet utraty języków mniejszościowych, które nie „opłaca się” wspierać modelom AI.

Czy da się to naprawić?

Tak, ale wymaga to:

• świadomej decyzji firm technologicznych, by inwestować w dane lokalne, współpracować z regionalnymi społecznościami i otwarcie publikować wyniki modeli dla języków nieangielskich,

• wsparcia fundacji, rządów i organizacji międzynarodowych, które mogą finansować rozwój narzędzi w językach narodowych i mniejszościowych,

• oddolnych inicjatyw — takich jak Masakhane (dla Afryki), IndoNLP (dla Indii), czy BigScience (dla całego świata).

To też nasza rola — jako użytkowników — by nie akceptować gorszej jakości po prostu dlatego, że pytamy po japońsku, arabsku czy urdu. AI ma się uczyć od nas wszystkich — nie tylko od tych, którzy piszą po angielsku.

Źródła

https://www.linkedin.com/pulse/superpower-en-us-en-vs-under-represented-languages-xuchen-yao-61vmf

https://www.researchgate.net/publication/388678191_Cultural_and_Linguistic_Dynamics_in_Bilingual_AI_Systems_Balancing_Personal_Identity_and_Global_Connectivity

https://arxiv.org/pdf/2305.13632

https://aclanthology.org/2023.findings-acl.518.pdf

https://arxiv.org/pdf/2207.04672