Університети Майнца та Гамбурга провели масштабне дослідження, яке перевірило, як штучний інтелект реагує на різні німецькі діалекти. Результат насторожив: моделі, включаючи ChatGPT, систематично асоціюють діалектне мовлення з негативними якостями.
Як ШІ створює упередження
Причина криється в навчанні. Як пояснює дослідниця Керолайн Холтерманн з Гамбурзького університету, штучний інтелект «навчається» з мільйонів текстів з Інтернету. Ці тексти відображають соціальні забобони – і ШІ просто копіює їх.
Крім того, моделі не тільки відтворюють старі стереотипи, а й підкріплюють їх. Наприклад, аналізуючи професії, штучний інтелект частіше відносив людей, які говорять на діалекті, до професійних професій, таких як штукатур або фермер. У той час як носії hochdeutsch мають статус лікаря або психіатра.
Звідки упередження щодо діалектів?
Лінгвіст Губерт Клаусманн з Тюбінгенського університету вважає причиною застарілі суспільні уявлення про мову.
За його словами, в Німеччині досі поширені три міфи:
- є лише одна правильна німецька мова;
- ця мова має бути єдиною;
- це мова, якою розмовляють у Ганновері.
Усі три твердження, наголошує вчений, невірні.
Клаусманн нагадує: З 1960-1970-х років у Німеччині активно пропагували ідею про те, що діалект заважає успіху.. Цю установку, за його словами, запозичили у США. Тоді вважалося, що дітей потрібно відучувати від діалектів, щоб вони краще вчилися і досягали більшого. Але, як каже експерт, це була помилка: «У Німеччині діалект ніколи не був соціальною стигмою».
Чому діалекти – це не просто мовлення
Діалект у Німеччині є не лише способом спілкування, а й частиною культурної спадщини. Виражає приналежність до регіону, родини та минулого. Для багатьох людей це частина їхньої ідентичності та відчуття дому. «Діалект — хаймат, а хату не забрати»підкреслює Губерт Клаусманн.
Що далі: чи може ШІ бути справедливим?
За даними дослідників, близько 40% жителів Німеччини говорять на діалекті в повсякденному житті. Тому важливо, щоб штучний інтелект у майбутньому неупереджено сприймав мовне розмаїття.
Автори дослідження сподіваються, що розробники покращать навчання моделей і додадуть до них більше регіональних даних, щоб нейронні мережі могли зрозуміти – розмовляти діалектом не означає бути «менш освіченим».
