ເປັນຫຍັງ AI ຈຶ່ງ 'sensitive' ຫຼາຍຕໍ່ການຮ້ອງຂໍໃນພາສາອັງກິດ?
AI ການສົນທະນາແມ່ນສະຫນັບສະຫນູນຫຼາຍພາສາ, ແຕ່ພາສາອັງກິດຍັງມັກຈະຖືວ່າເປັນຂໍ້ໄດ້ປຽບເນື່ອງຈາກວ່າພື້ນຖານຂໍ້ມູນອຸດົມສົມບູນ. ຜູ້ໃຊ້ຫວຽດນາມຖາມວ່າ: ຄໍາຕອບຂອງພາສາອັງກິດແມ່ນຖືກຕ້ອງແລະເລິກເຊິ່ງກວ່າ, ຫຼືຊ່ອງຫວ່າງນີ້ຄ່ອຍໆຫາຍໄປຍ້ອນການປັບປຸງເຕັກໂນໂລຢີ?
ຄວາມຈິງກ່ຽວກັບ AI ຈະສະຫລາດກວ່າເມື່ອໃຊ້ພາສາອັງກິດ
ຜູ້ໃຊ້ຫຼາຍຄົນໄດ້ສັງເກດເຫັນວ່າເມື່ອຖາມຄໍາຖາມເປັນພາສາອັງກິດ, ຄໍາຕອບຂອງ AI ມັກຈະຄ່ອງແຄ້ວ ແລະສອດຄ່ອງກັນກວ່າເວລາໃຊ້ພາສາຫວຽດນາມ. ຈາກບ່ອນນັ້ນ, ແນວຄິດທີ່ແຜ່ລາມອອກໄປ: ພຽງແຕ່ປ່ຽນເປັນພາສາອັງກິດຈະເຮັດໃຫ້ AI ສະຫຼາດຂຶ້ນ.
ໃນຄວາມເປັນຈິງ, ນີ້ບໍ່ແມ່ນມາຈາກ "ຄວາມລໍາອຽງ" ແຕ່ຈາກຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ. ຮູບແບບທີ່ມີຊື່ສຽງເຊັ່ນ OpenAI's ChatGPT ຫຼື Gemini ຂອງ Google ແມ່ນຖືກສ້າງຂຶ້ນໃນບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່, ເຊິ່ງພາສາອັງກິດແມ່ນອັດຕາສ່ວນຫຼາຍ. ບົດລາຍງານການຄົ້ນຄ້ວາສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າສ່ວນໃຫຍ່ຂອງຂໍ້ຄວາມທີ່ມາຈາກປຶ້ມພາສາອັງກິດ, ຫນັງສືພິມ, ກອງປະຊຸມແລະເວັບໄຊທ໌, ສ້າງພື້ນຖານທີ່ຫນາແຫນ້ນສໍາລັບການປຸງແຕ່ງພາສານີ້.
ກັບພາສາອື່ນໆ, ລວມທັງພາສາຫວຽດນາມ, ຈໍານວນຂໍ້ມູນແມ່ນຫນ້ອຍ, ດັ່ງນັ້ນຄວາມຖືກຕ້ອງແລະຄວາມຊັບຊ້ອນໃນການສະແດງອອກແມ່ນບໍ່ຂ້ອນຂ້າງ. ນີ້ແມ່ນເຫດຜົນທີ່ຜູ້ໃຊ້ຮູ້ສຶກວ່າ AI ສະຫລາດກວ່າເມື່ອສົນທະນາເປັນພາສາອັງກິດ.
ຄວາມສາມາດຫຼາຍພາສາ ແລະການທົດສອບຕົວຈິງ
ແບບຈໍາລອງ AI ໃນທຸກມື້ນີ້ບໍ່ຈໍາກັດພຽງແຕ່ພາສາອັງກິດອີກຕໍ່ໄປ ແຕ່ໄດ້ຂະຫຍາຍໄປເປັນຫຼາຍສິບພາສາ. ພາສາຫວຽດນາມແມ່ນຢູ່ໃນກຸ່ມພາສາທີ່ຂ້ອນຂ້າງສະຫນັບສະຫນູນ, ພຽງພໍສໍາລັບຜູ້ໃຊ້ສາມາດສົນທະນາປະຈໍາວັນຫຼືຊອກຫາຂໍ້ມູນຢ່າງໄວວາ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ລະດັບຄວາມຊໍານານຍັງແຕກຕ່າງກັນລະຫວ່າງພາສາ.
AI ມັກຈະດີກວ່າໃນການປະມວນຜົນພາສາທົ່ວໄປຍ້ອນຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມຈໍານວນຫລາຍ. ອີງຕາມການວິເຄາະຂອງ Microsoft, ເກືອບເຄິ່ງຫນຶ່ງຂອງເນື້ອໃນທີ່ໃຊ້ໃນການຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງ AI ໃນມື້ນີ້ແມ່ນຍັງເປັນພາສາອັງກິດ. ນີ້ແມ່ນເຫດຜົນທີ່ຜູ້ໃຊ້ຮູ້ສຶກວ່າເວລາຖາມຄໍາຖາມໃນພາສາອັງກິດ, ຄໍາຕອບມັກຈະສອດຄ່ອງກັນແລະມີລາຍລະອຽດຫຼາຍກວ່າພາສາອື່ນໆ.
ການທົດສອບໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງຍັງສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມແຕກຕ່າງນີ້ຢ່າງຊັດເຈນ. ເມື່ອຜູ້ໃຊ້ຂໍໃຫ້ AI ຂຽນການວິເຄາະທາງວິຊາການ, ບົດສະຫຼຸບການຄົ້ນຄວ້າ, ຫຼືຄໍາອະທິບາຍດ້ານວິຊາການທີ່ສັບສົນ, ຄໍາຕອບໃນພາສາອັງກິດມັກຈະມີລາຍລະອຽດ, ສອດຄ່ອງ, ແລະໃກ້ຊິດກັບຮູບແບບການຄົ້ນຄວ້າ.
ໃນຂະນະດຽວກັນ, ຖ້າຫາກວ່າຄໍາຮ້ອງສະຫມັກດຽວກັນແມ່ນເຮັດເປັນພາສາຫວຽດ, ຄໍາຕອບບາງຄັ້ງມີຄວາມຜິດພາດການແປພາສາຫຼືບໍ່ໄດ້ສະແດງອອກຕາມທໍາມະຊາດ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ດ້ວຍຄໍາຖາມປະຈໍາວັນເຊັ່ນການຖາມກ່ຽວກັບສູດອາຫານ, ສະຖານທີ່ ທ່ອງທ່ຽວ ຫຼືຄໍາແນະນໍາສໍາລັບການນໍາໃຊ້ໂທລະສັບ, ຄວາມແຕກຕ່າງແມ່ນເກືອບບໍ່ມີເຫດຜົນ.
ທັດສະນະຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານແລະຄໍາແນະນໍາສໍາລັບຜູ້ໃຊ້
ນັກພັດທະນາ AI ກ່າວວ່າພວກເຂົາກໍາລັງຂະຫຍາຍແຫຼ່ງຂໍ້ມູນຂອງພວກເຂົາເພື່ອປິດຊ່ອງຫວ່າງລະຫວ່າງພາສາ. ນີ້ຫມາຍຄວາມວ່າຄຸນນະພາບຂອງຄໍາຕອບຂອງຫວຽດນາມຈະສືບຕໍ່ປັບປຸງ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ປັດໃຈສໍາຄັນເທົ່າທຽມກັນແມ່ນວິທີທີ່ຜູ້ໃຊ້ຖາມຄໍາຖາມ. ການສອບຖາມທີ່ຊັດເຈນກັບສະພາບການສະເພາະແລະຄໍາສໍາຄັນມັກຈະໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ດີກວ່າ, ບໍ່ວ່າຈະເປັນພາສາໃດກໍ່ຕາມ.
ສໍາລັບຄວາມຕ້ອງການໃນການຮຽນຮູ້ຫຼືການຄົ້ນຄວ້າແບບເລິກເຊິ່ງ, ການນໍາໃຊ້ພາສາອັງກິດຍັງຊ່ວຍເພີ່ມຄວາມສາມາດຂອງຕົວແບບ, ເພາະວ່າແຫຼ່ງຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມແມ່ນອຸດົມສົມບູນກວ່າ. ໃນຂະນະດຽວກັນ, ສໍາລັບສະຖານະການປະຈໍາວັນເຊັ່ນການຊອກຫາຄໍາແນະນໍາເຕັກໂນໂລຊີ, ສູດຫຼືຄໍາແນະນໍາການບັນເທີງ, ຫວຽດນາມແມ່ນພຽງພໍສໍາລັບ AI ເພື່ອຕອບສະຫນອງຢ່າງເປັນທໍາມະຊາດແລະໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍ.
ທີ່ມາ: https://tuoitre.vn/ai-tra-loi-thong-minh-hon-khi-chat-bang-tieng-anh-20250822161513681.htm
(0)