Generative KI als Sprachrevolution?

KI-getriebene Sprachmodelle wie ChatGPT beindrucken weiterhin mit ihrer Handhabe über Ausdruck, Syntax und co., doch insbesondere dem Englischen scheinen sie hierbei mächtig. Das ist nicht verwunderlich, wurde ChatGPT schließlich mit gigantischen Datenmengen aus dem Internet angefüttert, welches bekanntlich primär im Englischen interagiert. Spannend ist hierbei allerdings auch das Anwendungspotenzial für weitere Sprachen, denn mehr als genug zu tun gäbe es! 🌍

Bei weltweit 7000 Sprachen...

…hat sich Google Translate gerade mal 130 zu eigen gemacht; DeepL, eine ausgesprochen akkurate Übersetzungs-KI, verfügt über gerade mal 30 (was, versteht sich, dennoch wirklich nicht schlecht ist!) und ChatGPT liegt bei 26. Dass DeepL, ChatGPT und ähnliche sich deswegen als ausgezeichnete Sprachassistenten nutzen lassen, ist dementsprechend wenig überraschend und in dieser Kapazität noch nie gesehen.

All das berücksichtigt im Übrigen keine Dialekte, mit welchen bekanntlich auch Smart Speaker ihre Probleme haben; diese sprachliche Hürde gilt es also zu überwinden.

Dieses Repertoire soll selbstverständlich noch erweitert werden und man stelle sich die hierin bestehenden Möglichkeiten vor – von der Bewahrung aussterbender, verdrängter und indigener Sprachen, bis hin zur Senkung gegebener Sprachbarrieren!

KI als Zugangshürde

Zum Glück handelt es sich hierbei nicht nur um Musik aus der Zukunft, sondern ein Unterfangen, welches bereits in Arbeit ist; realistisch bedürfte es allerdings jetzt schon an Änderung – denn wenn generative KI-Modelle das „Next Big Thing“ sind, in vielerlei Sprachen aber hadern und nicht alle des Englischen fähig, verwehrt sich gleichermaßen der Zugang zu aktuellen, hochrelevanten Technologien und es bildet sich eine digitale Kluft basierend auf Accessibility. Müsste man also ein Argument für die weitere Sprachbildung bei Künstlichen Intelligenzen machen? 🤔

Kurz und knackig: Ja! Als Lernmodell anhand vorexistierender Materialien, nehmen KI‘s schließlich auch hinterlegte, soziale Neigungen an, was, würde man beispielsweise hauptsächlich europäische Sprachen vorfinden, zu einer sehr westlichen Perspektive etwaiger Modelle führen würde – obwohl solche Technologien im Optimalfall international repräsentativ wirken müssten.

Was also tun?

In Form der Kenyan Association of Natural Language Processing oder auch Initative Ghana of Natural Language Processing, finden sich bereits erste Initiativen, welche sich für eine diversere Sprachauswahl zu generativer KI aussprechen – insbesondere im afrikanischen Kontext diesbezüglich. Kooperationen mit verschiedenen afrikanischen Universitäten wären beispielsweise denkbar, um ein starkes Fundament fürs generative Sprachverständnis zu schaffen. Eine großartige Idee, welche sicherlich allgemein anwendbarer ist!

Nicht weniger wichtig wäre in diesem Kontext natürlich auch eine höhere Lerneffizienz der KI’s anhand gegebenen Materials. Prognosen gemäß werden in 10-15 Jahren schließlich circa 400 Sprachen abgebildet sein und wenn das auch ein Meilenstein für sich ist, stellt sich dennoch die Frage, ob manch eine:r hierbei nicht den Anschluss verpasst und ob dies entsprechend schnell genug erfolgt. Ein wichtiges Unterfangen mit ersten Fortschritten ist dies nichtsdestoweniger. Schließlich darf man nicht vergessen, in was für einem frühen Stadium sich KI-Sprachmodelle eigentlich noch befinden.

Wir für unseren Teil sind aufgeregt zu sehen, inwieweit sich das Potenzial künstlicher Sprachmodelle im Kontext von alledem entfalten wird. 💻 In diesem Sinne danke an t3n Magazin für die Inspiration zu diesem spannenden Thema!

Was denkt ihr? 🤔

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