Польська мова, яку часто називають однією з найскладніших і найбільш заплутаних у світі, несподівано проявила себе як найбільш ефективна для штучного інтелекту під час роботи з довгими та складними запитами. Дослідження, проведене науковцями Університету Меріленда спільно з командою Microsoft, показало, що моделі ШІ демонструють найкращі результати при обробці текстів польською мовою, випереджаючи багато більш поширених мов, включно з англійською.
Американські дослідники протестували кілька сучасних моделей штучного інтелекту, зокрема OpenAI o3-mini-high, Google Gemini 1.5 Flash та Llama 3.3 (70B), аналізуючи їхню здатність правильно інтерпретувати довгі текстові запити обсягом до 128 тисяч одиниць тексту. Виявилося, що польська мова забезпечує найвищу точність розпізнавання та адекватність відповідей – 88%. Для порівняння, французька показала 87%, італійська – 86%, а англійська лише 83,9%.
Головною несподіванкою для вчених стало те, що попри відносно невелику кількість навчальних даних польською мовою порівняно з англійською чи іспанською, моделі ШІ демонстрували більш точне розуміння та логічну обробку довгих і багатоскладових команд саме польською. Це відкриття руйнує стереотип про те, що чим поширеніша мова, тим краще її розуміє ШІ. Навіть рідкісні та складні мови можуть мати унікальні переваги для навчання алгоритмів.
Дослідження охопило 26 мов і дозволило не лише визначити лідерів за точністю, а й побачити загальну картину. Найефективнішими виявилися польська (88%), французька (87%), італійська (86%), іспанська (85%), російська (84%), англійська (83,9%), українська (83,5%), португальська (82%), німецька (81%) та нідерландська (80%). Такий результат став несподіванкою для багатьох спеціалістів, адже англійська традиційно вважається стандартом у розробці та тестуванні ШІ.
Автори дослідження зазначають, що польська мова завдяки своїй морфологічній складності, великій кількості закінчень і структурним особливостям змушує моделі ШІ уважніше аналізувати контекст і синтаксис. У результаті система формує більш точні й логічні відповіді, ніж під час роботи з більш «простими» мовами, де контекст легше вгадується.
Ці висновки мають важливе значення для подальшого розвитку штучного інтелекту у світі. Вони демонструють, що менш поширені мови, такі як польська, можуть не лише наздоганяти, а й випереджати за якістю обробки тексти мов, які вважаються глобальними стандартами. Для Польщі це також сигнал, що місцеві розробники та дослідники можуть відігравати ключову роль у глобальних технологічних перегонах.
Foto: Digineer Station / Shutterstock
Крім того, результати дослідження мають прямі практичні наслідки для компаній, які створюють ШІ-асистентів, чат-ботів і голосових помічників. Використання польської мови для тестування та навчання може підвищити точність інтерпретації запитів користувачів і покращити якість генерації відповідей. Іншими словами, знання польської стає не лише культурною, а й технологічною перевагою в епоху ШІ.
Таким чином, відкриття американських учених підтверджує: складні мови з багатою граматикою й структурою, навіть якщо вони менш поширені, можуть давати штучному інтелекту унікальні переваги. Польська мова стала прикладом того, що глобальна гонка у сфері ШІ визначається не лише кількістю носіїв чи обсягом даних, а тим, наскільки мова стимулює моделі аналізувати, зіставляти та логічно обробляти інформацію.
Це дослідження відкриває шлях до активнішої участі Польщі у розвитку технологій штучного інтелекту й підкреслює: мовне різноманіття в навчанні моделей – не недолік, а потенційна стратегічна перевага майбутнього.
ВІДМОВА ВІД ВІД ВІДПОВІДАЛЬНОСТІ: Усі матеріали, представлені на цьому сайті (https://wildinwest.com/), включно з вкладеннями, посиланнями або матеріалами, на які посилається компанія, призначено винятково для інформаційних і розважальних цілей, і їх не слід розглядати як фінансову консультацію. Матеріали третіх осіб залишаються власністю їхніх відповідних власників.