rén gōng zhì néng

人工智能

mó xíng

模型

zěn yàng

怎样

yǐng xiǎng

影响

dī zī yuán

低资源

yǔ yán

语言

shè qū

社区

Muchos productos de IA dicen que pueden ayudar a las personas a aprender, trabajar y vivir.

Pero para los hablantes de muchas lenguas de uso poco frecuente, no es así.

Ahora, muchos modelos de lenguaje grandes manejan mucho mejor el inglés y a menudo funcionan mal con otros idiomas.

Por ejemplo, si alguien quiere escribir un correo en tamil, el sistema puede producir un párrafo en inglés con muchos errores y poco claro.

Así, los usuarios pueden sentir que estas herramientas no son fiables y dejar de usarlas.

Este problema no solo afecta al trabajo y a ganar dinero, sino también a la cultura.

Las ideas y los valores dentro de muchas herramientas de IA suelen parecerse más a los de los países angloparlantes y no representan muy bien la vida ni las perspectivas de otros lugares.

Algunas personas intentan ayudar a las lenguas con pocos recursos creando más contenido en internet, pero parte de ese contenido ya es una traducción automática con muchos errores; después, la IA lo usa para aprender, y el problema empeora aún más.

Para cambiar esta situación, las grandes empresas deberían colaborar con estas comunidades lingüísticas y revisar con cuidado el contenido y las respuestas, para que la IA realmente pueda ayudar a más personas y no solo servir a unas pocas.