Yapay zeka büyürken binlerce dil dijital sessizliğe sürükleniyor

Yapay zeka teknolojileri çeviri, konuşma tanıma ve metin üretiminde hızla gelişirken, dijital kaynakları sınırlı olan binlerce dil teknolojik dönüşümün gerisinde kalma riskiyle karşı karşıya bulunuyor. Uzmanlara göre özellikle tehlike altındaki dillerin dijital ortamda yaşatılabilmesi için öncelikle yeterli dil verisinin oluşturulması, ardından yapay zeka destekli araçların ana dili konuşan topluluklar ve dil bilimcilerle birlikte geliştirilmesi gerekiyor.

"GERÇEK KEŞİFLER, İNSANLAR SAYESİNDE ORTAYA ÇIKIYOR"

Dil araştırmalarının özünün insanlar arasındaki etkileşim olduğunu belirten Evans, saha çalışmalarında en önemli bilgileri çoğu zaman planlanmamış karşılaşmalar sırasında edindiğini anlattı.

Yapay zekanın mevcut bilgileri işleme konusunda güçlü olduğuna ancak bilinmeyeni keşfetmekte aynı başarıyı gösteremeyeceğine işaret eden Evans, "Birlikte yürürken, sohbet ederken ya da bir hata yaptığınızda sizi düzelten birinden çok şey öğrenirsiniz. Bu, yapay zekanın iyi olduğu bir konu değil. İnsan, başka bir insanın hatasını düzeltebilir ancak yapay zeka taraflı davranacaktır. Çok öz güvenli, halihazırda bildiğine yönelecektir. Bu yüzden bu durum benim için gerçek keşfin tam tersini ifade ediyor." yorumunu yaptı.

İnsan araştırmacıların bilgi eksiklerini fark ederek yeni alanlara yönelebildiklerine dikkati çeken Evans, "İnsan, sizi bilmediğiniz yerlere götürür. Yapay zeka ise çoğunlukla zaten bildiği örüntülere geri döner." ifadelerini kullandı.

BÜYÜK DİL MODELLERİNİN ÖNÜNDEKİ EN BÜYÜK ENGEL VERİ EKSİKLİĞİ

Yapay zeka teknolojilerinin yaygınlaşmasıyla İngilizce ve Çince gibi dijital dünyada baskın olan birkaç dil, yerel dillerin mevcudiyetini zorlaştırıyor. Teknolojide temsil edilmeyen diller ise genç kuşaklar tarafından terk ediliyor.

Yapay zeka sistemlerinin büyük dil modelleri üzerine kurulduğuna dikkati çeken Evans, "düşük kaynaklı dillerde" bu modelleri eğitecek yeterli verinin bulunmadığını söyledi. Papua Yeni Gine'de yürütülen 5 yıllık saha çalışmasını örnek gösteren Evans, araştırmanın sonunda elde edilen çözümlenmiş metinlerin yaklaşık 35 bin kelimeyle sınırlı kaldığını, bunun bugün kullanılan büyük dil modelleri için son derece yetersiz olduğunu ifade etti.

Mevcut yapay zeka sistemlerinin ağırlıklı İngilizce başta olmak üzere yaygın diller üzerine geliştirildiğini vurgulayan Evans, bunun küçük toplulukların bilgi birikimi ve bakış açılarının dijital dünyada yeterince temsil edilememesi riskini beraberinde getirdiği uyarısında bulundu.

DİL ÖĞRETİMİNDE VE BELGELEMEDE YENİ İMKANLAR SUNUYOR

Uzmanlara göre yapay zeka, tehlike altındaki dillerin günlük yaşama yeniden kazandırılmasında da önemli araçlar sağlayabilir. Evans, ana dillerini ailelerinden öğrenme fırsatı bulamamış genç kuşaklar için geliştirilecek dijital eğitim uygulamalarında yapay zekanın önemli katkılar sunabileceğini söyledi.

Saha çalışmalarında araştırmacıların en fazla zaman harcadığı işlerden birinin ses kayıtlarının yazıya aktarılması olduğuna dikkati çeken Evans, konuşma tanıma teknolojilerinin bu süreci önemli ölçüde hızlandırabileceğini ancak nihai değerlendirmenin mutlaka dil uzmanları ve ana dili konuşanlar tarafından yapılması gerektiğini vurguladı.

TEKNOLOJİ TEK BAŞINA YETERLİ GÖRÜLMÜYOR

Yapay zekanın tehlike altındaki diller için yeni imkanlar sunduğu konusunda görüş birliği içinde olunsa da teknolojinin tek başına çözüm olmayacağı belirtiliyor. Evans, dil çalışmalarının temelinde insanların kurduğu güven ilişkisi, ortak deneyim ve yerel bilginin bulunduğunu, yapay zekanın bu süreci destekleyebileceğini ancak yerini alamayacağını ifade etti.

"ÖNCE DİJİTAL ALTYAPI KURULMALI"

Londra Üniversitesi bünyesinde küçük ve tehlike altındaki diller üzerine çalışmalar yürüten dil bilimci Profesör Julia Sallabank da yapay zekanın kullanılabilmesi için önce bu dillere ilişkin temel dijital kaynakların oluşturulması gerektiğini vurguladı.

Birçok küçük dilin standart yazım sistemi, kapsamlı sözlüğü ve dijital metin derlemesinin bulunmadığına işaret eden Sallabank, yapay zekanın ancak bu altyapı oluşturulduktan sonra etkili biçimde kullanılabileceğini söyledi. Sallabank, "Yapay zekanın çalışabilmesi için önce okuyabileceği güvenilir dil verilerinin hazırlanması gerekiyor." değerlendirmesinde bulundu.

Dijital araçların başarısı için önce dil topluluklarının ürettiği güvenilir kaynakların ve eğitim içeriklerinin oluşturulması gerektiğini belirten Sallabank, teknolojinin ancak bu temel üzerine inşa edildiğinde küçük diller için kalıcı katkı sağlayabileceğinin altını çizdi.