AI svarar smartare när man chattar på engelska?

AI - Ảnh 1. — Varför är AI mer "känslig" för förfrågningar på engelska?

Konversationsbaserad AI stöder många språk, men engelska anses fortfarande ofta vara en fördel på grund av dess rika databas. Vietnamesiska användare frågar: är engelska svar mer exakta och insiktsfulla, eller håller denna lucka gradvis på att försvinna tack vare tekniska förbättringar?

Sanningen om att AI är smartare när man använder engelska

Många användare har märkt att AI:ns svar ofta är mer flytande och sammanhängande när man ställer frågor på engelska än när man använder vietnamesiska. Därifrån spreds en utbredd uppfattning: att bara byta till engelska gör AI smartare.

Faktum är att detta inte kommer från "bias" utan från träningsdata. Kända modeller som OpenAI:s ChatGPT eller Googles Gemini bygger på enorma datalager, där engelska är det dominerande språket. Forskningsrapporter visar att majoriteten av källtexten kommer från engelskspråkiga böcker, tidningar, forum och webbplatser, vilket skapar en mycket tjock grund för bearbetning av detta språk.

Med andra språk, inklusive vietnamesiska, är datamängden mindre, så noggrannheten och sofistikeringen i uttrycket är inte helt lika. Det är anledningen till att användare tycker att AI är smartare när de chattar på engelska.

Flerspråkiga funktioner och verklighetstestning

AI-modeller idag är inte längre begränsade till engelska utan har expanderat till dussintals olika språk. Vietnamesiska tillhör gruppen av språk som är ganska välstödda, tillräckligt för att användare ska kunna ha dagliga samtal eller snabbt söka efter information. Kunskapsnivån varierar dock fortfarande mellan språken.

AI är ofta bättre på att bearbeta vanliga språk tack vare stora mängder träningsdata. Enligt analyser från Microsoft är nästan hälften av innehållet som används för att träna AI-modeller idag fortfarande på engelska. Det är anledningen till att användare upplever att när de ställer frågor på engelska är svaren ofta mer sammanhängande och detaljerade än på många andra språk.

Verkliga tester visar också denna skillnad ganska tydligt. När användare ber AI att skriva en akademisk analys, forskningssammanfattning eller komplex teknisk förklaring, är de engelska svaren ofta detaljerade, sammanhängande och ligger nära forskningsstilen.

Om samma förfrågan samtidigt görs på vietnamesiska, kan svaret ibland innehålla översättningsfel eller uttryckas obegripligt. Men med vardagliga frågor, till exempel om matlagningsrecept, turistmål eller tips om hur man använder telefonen, är skillnaden nästan försumbar.

Expertperspektiv och råd för användare

AI-utvecklare säger alla att de utökar sina datakällor för att minska klyftan mellan språk. Det innebär att kvaliteten på svaren på vietnamesiska kommer att fortsätta förbättras. En lika viktig faktor är dock hur användarna ställer frågor. En tydlig fråga med kontext och specifika nyckelord ger vanligtvis bättre resultat, oavsett språk.

För djupgående inlärning eller forskningsbehov maximerar användningen av engelska fortfarande modellens kapacitet, eftersom träningsdatakällan är rikare. Samtidigt, för vardagliga situationer som att hitta tekniktips, recept eller underhållningsrekommendationer, räcker vietnamesiska för att AI ska kunna reagera naturligt och enkelt.

Tillbaka till ämnet

THANH TOR

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