Die Verbreitung von künstlicher Intelligenz (KI) nimmt weltweit rapide zu, allerdings sind die zugrunde liegenden Sprachmodelle überwiegend in Englisch trainiert, was viele Sprecher anderer Sprachen ins Hintertreffen geraten lässt. Ein Team von Forschern der Stanford University hat einem bekannten KI-Chatbot auf die Probe gestellt und dabei einige bemerkenswerte Schwächen aufgedeckt.
Der Test zielte darauf ab, die Fähigkeiten des Chatbots Claude 3.5, entwickelt von der Firma Anthropic, in der vietnamesischen Sprache zu überprüfen. Die Forscher forderten den Bot auf, ein traditionelles vietnamesisches Gedicht im „song thất lục bát“-Format zu erstellen, einem Stil, der eine Abfolge von sieben, sieben, sechs und dann acht Wörtern pro Zeile erfordert. Das Ergebnis war zwar ein Gedicht, jedoch nicht im gewünschten Format. Als nächstes fragten die Forscher das KI-Tool nach dem korrekten vietnamesischen Begriff für den jüngeren Bruder einer Mutter. Stattdessen gab der Bot die Begriffe für jüngere und ältere Geschwister des Vaters aus.
Diese Mängel sind nicht einzigartig für Claude 3.5, sondern zeigen allgemeine Schwächen von KI-Systemen, die nicht primär für Standardamerikanisches Englisch entwickelt wurden. Obwohl die Nutzung von KI im Westen exponentiell wächst, bleibt ein Großteil der Welt außen vor, da die meisten Technologien in Englisch trainiert werden. Experten warnen, dass diese Sprachlücke technologische Ungleichheiten verschärfen und viele Regionen sowie Kulturen zurücklassen könnte.
Sang Truong, Doktorand am Stanford Artificial Intelligence Laboratory, betont: „Eine Verzögerung des Zugangs zu guter Technologie um nur wenige Jahre kann potenziell zu einem wirtschaftlichen Rückstand von mehreren Jahrzehnten führen.“ Die Tests seines Teams zeigten, dass KI-Werkzeuge über die Bank hinweg Fakten und Diktionsfehler bei der Bearbeitung von Vietnamesisch machen können. Dies liegt wohl daran, dass Vietnamesisch als „niedrig-ressourcen-Sprache“ eingestuft wird, was bedeutet, dass nicht genügend Datensätze und Inhalte online verfügbar sind, von denen das KI-Modell lernen könnte.