בינה מלאכותית מגיבה בצורה חכמה יותר בצ'אט באנגלית?

משתמשים רבים מאמינים שצ'אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית חכמים יותר כשהם עונים באנגלית. האם זה נכון, או שמא מדובר רק בשמועה שנולדה מהרגלי שימוש בטכנולוגיה?

מדוע בינה מלאכותית "רגישה" יותר לבקשות באנגלית?

בינה מלאכותית שיחתית תומכת בשפות רבות, אך אנגלית עדיין נחשבת לעתים קרובות ליתרון בגלל מאגר הנתונים העשיר שלה. משתמשים וייטנאמים שואלים: האם תשובות באנגלית מדויקות ובעלות תובנות רבות יותר, או שמא פער זה נעלם בהדרגה הודות לשיפורים טכנולוגיים?

האמת על כך שבינה מלאכותית חכמה יותר בשימוש באנגלית

משתמשים רבים שמו לב שכאשר שואלים שאלות באנגלית, התשובות של הבינה המלאכותית לרוב שוטפות וקוהרנטיות יותר מאשר בעת שימוש בווייטנאמית. משם התפשטה תפיסה רווחת: עצם המעבר לאנגלית יהפוך את הבינה המלאכותית לחכמה יותר.

למעשה, זה לא נובע מ"הטיה" אלא מנתוני האימון. מודלים מפורסמים כמו ChatGPT של OpenAI או Gemini של גוגל בנויים על מאגרי נתונים עצומים, שבהם אנגלית היא השפה הדומיננטית. דוחות מחקר מראים שרוב טקסט המקור מגיע מספרים, עיתונים, פורומים ואתרי אינטרנט באנגלית, מה שיוצר בסיס עבה מאוד לעיבוד שפה זו.

בשפות אחרות, כולל וייטנאמית, כמות הנתונים קטנה יותר, כך שהדיוק והתחכום בביטוי אינם שווים לחלוטין. זו הסיבה שמשתמשים חשים שבינה מלאכותית חכמה יותר בצ'אט באנגלית.

יכולות רב-לשוניות ובדיקות בעולם האמיתי

מודלים של בינה מלאכותית כיום אינם מוגבלים עוד לאנגלית אלא התרחבו לעשרות שפות שונות. וייטנאמית נמנית עם קבוצת השפות הנתמכות היטב למדי, מספיק כדי שמשתמשים יוכלו לנהל שיחות יומיומיות או לחפש מידע במהירות. עם זאת, רמת המיומנות עדיין משתנה בין שפות שונות.

בינה מלאכותית לרוב טובה יותר בעיבוד שפות נפוצות הודות לכמויות גדולות של נתוני אימון. על פי ניתוח של מיקרוסופט, כמעט מחצית מהתוכן המשמש לאימון מודלים של בינה מלאכותית כיום עדיין באנגלית. זו הסיבה שמשתמשים חשים שכאשר שואלים שאלות באנגלית, התשובות לרוב קוהרנטיות ומפורטות יותר מאשר בשפות רבות אחרות.

גם בדיקות בעולם האמיתי מראות את ההבדל הזה בבירור. כאשר משתמשים מבקשים מבינה מלאכותית לכתוב ניתוח אקדמי, סיכום מחקר או הסבר טכני מורכב, התשובות באנגלית הן לרוב מפורטות, קוהרנטיות וקרובות לסגנון המחקר.

בינתיים, אם אותה בקשה מוגשת בווייטנאמית, התשובה לפעמים כוללת שגיאות תרגום או שאינה מבוטאת באופן טבעי. עם זאת, בשאלות יומיומיות, למשל, שאלות על מתכוני בישול, יעדי תיירות או טיפים לשימוש בטלפון, ההבדל כמעט זניח.

נקודת מבט מקצועית וייעוץ למשתמשים

מפתחי בינה מלאכותית אומרים כולם שהם מרחיבים את מקורות הנתונים שלהם כדי לצמצם את הפער בין שפות. משמעות הדבר היא שאיכות התשובות בווייטנאמית תמשיך להשתפר. עם זאת, גורם חשוב לא פחות הוא האופן שבו משתמשים שואלים שאלות. שאילתה ברורה עם הקשר ומילות מפתח ספציפיות בדרך כלל מניבה תוצאות טובות יותר, ללא קשר לשפה.

עבור למידה מעמיקה או צרכי מחקר, שימוש באנגלית עדיין מסייע למקסם את יכולות המודל, מכיוון שמקור נתוני האימון עשיר יותר. בינתיים, עבור מצבים יומיומיים כמו מציאת טיפים טכנולוגיים, מתכונים או המלצות בידור, וייטנאמית מספיקה כדי שבינה מלאכותית תגיב באופן טבעי וקל.

חזרה לנושא

טהאן חמישי

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