Τεχνητή Νοημοσύνη: Υπάρχει «ελληνική» επίδραση στον σχεδιασμό της;

Η συζήτηση γύρω από την Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) δεν περιορίζεται πλέον στις τεχνικές δυνατότητες. Eισέρχεται βαθιά σε γλωσσικά και πολιτισμικά ζητήματα.

Ένα ερώτημα που αναδύεται συχνά είναι κατά πόσον η ελληνική γλώσσα – με το αλφάβητο, τη μορφολογία και το πλούσιο λεξιλόγιό της – επηρέασε ή επηρεάζεται από τον τρόπο που σχεδιάστηκαν τα σύγχρονα μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης.

Στο τεχνικό επίπεδο, τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα εκπαιδεύονται κυρίως πάνω σε τεράστιες συλλογές κειμένου, όπου κυριαρχεί η αγγλική γλώσσα.

Αυτό σημαίνει ότι σχεδιαστικές αποφάσεις – από την επιλογή αλγορίθμων tokenization (π.χ. byte-pair encoding, sentencepiece) έως τις δομές εκμάθησης – έγιναν με γνώμονα δεδομένα όπου τα λατινικά γράμματα και αγγλικές μορφολογικές ιδιαιτερότητες είναι πιο αντιπροσωπευτικές.

Η ελληνική, ως γλώσσα με πλούσια κλιτική και συνθετική μορφολογία, συχνά παρουσιάζει προκλήσεις σε συστήματα που βασίζονται σε απλές μορφές υπο-λέξης, οδηγώντας σε μεγαλύτερη κατάτμηση ή σε απώλεια μορφοσυντακτικής πληροφορίας.

Τα τεχνικά εργαλεία – tokenizers, embeddings, subword models – επηρεάζουν την ικανότητα ενός συστήματος να «κατανοεί» και να παράγει φυσικό ελληνικό λόγο.

Όταν η εκπαίδευση περιλαμβάνει επαρκές ελληνικό υλικό και προσαρμοσμένους χειρισμούς μορφής (π.χ. χειρισμός τόνων, πολυσημίας, σύνθετων λέξεων), τα μοντέλα παρουσιάζουν σαφώς καλύτερες επιδόσεις.

Συνεπώς, δεν πρόκειται για εγγενή αδυναμία της ελληνικής αλλά για ζήτημα εκπροσώπησης στα δεδομένα και προσαρμογής των τεχνικών.

Υπάρχει, επίσης, μια πολιτιστική διάσταση: η γλώσσα μεταφέρει πολιτισμικές αναφορές, ιδέες και έννοιες που δεν μεταφράζονται πάντα πιστά.

Τα μοντέλα που εκπαιδεύονται κυρίως σε αγγλόφωνα corpora μπορεί να «αγνοήσουν» ή να απλοποιήσουν ιδιωματισμούς και πολιτισμικές συγκεραστικές σημασίες της ελληνικής.

Αυτό έχει συνέπειες σε εφαρμογές από μετάφραση μέχρι συστήματα συνομιλίας και πληροφόρησης.

Από πλευράς σχεδίασης, ερευνητές και μηχανικοί καλούνται να λάβουν αποφάσεις: να δημιουργήσουν πολυγλωσσικά μοντέλα με ισορροπημένη εκπροσώπηση γλωσσών, να εκπαιδεύσουν εξειδικευμένα μοντέλα για ελληνικά, ή να βελτιώσουν preprocessing και tokenization ώστε να σέβονται μορφολογικές ιδιαιτερότητες.

Επιπλέον, η δημιουργία και επιθεώρηση ελληνικών προτύπων αξιολόγησης (benchmarks) είναι κρίσιμη για να μετρηθεί η πραγματική ικανότητα των συστημάτων.

Σε γενικές γραμμέας δεν υπάρχει κάποια μυστηριώδης «σύνδεση» με την ελληνική που να καθόρισε από μόνη της τον τρόπο που σχεδιάστηκε η ΤΝ.

Υπάρχει όμως σαφής αλληλεπίδραση: οι σχεδιαστικές επιλογές των μοντέλων αντανακλούν τις γλωσσικές προτεραιότητες των δεδομένων εκπαίδευσης και μπορούν να ευνοήσουν ή να υποβαθμίσουν γλώσσες όπως τα ελληνικά.

Η βελτίωση έρχεται μέσα από στοχευμένη συλλογή δεδομένων, προσαρμοσμένους αλγορίθμους και συνεχή αξιολόγηση με γνώμονα τις γλωσσικές ιδιαιτερότητες.