فجوة التنوع اللغوي في الذكاء الاصطناعي: تحدٍ عالمي وفرصة ضائعة
يعمل الذكاء الاصطناعي (AI) على إعادة تشكيل الصناعات والاقتصادات والمجتمعات، ولكن لا تزال هناك مشكلة صارخة: نقص التنوع اللغوي في أنظمة الذكاء الاصطناعي. في حين أن القدرات اللغوية للذكاء الاصطناعي أصبحت جزءًا لا يتجزأ من قطاعات تتراوح من الرعاية الصحية إلى التعليم، إلا أن معظم الأنظمة مدربة على جزء بسيط فقط من لغات العالم. فمن بين أكثر من 7,000 لغة محكية على مستوى العالم، يتم تمثيل أقل من 100 لغة في البيانات المستخدمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. هذا التركيز الضيق يخاطر بترك مليارات الأشخاص متخلفين عن الركب، مما يحد من قدرتهم على المشاركة الكاملة في الاقتصاد الرقمي والاستفادة من تطورات الذكاء الاصطناعي.
الفجوة المتنامية: حاجز اللغة في الذكاء الاصطناعي
على الرغم من الانتشار السريع لتقنيات الذكاء الاصطناعي، إلا أن التمثيل اللغوي لا يزال منحرفًا بشكل مثير للقلق. فمن بين أفضل 34 لغة مستخدمة على الإنترنت، لا توجد أي لغة أفريقية، مما يؤكد استبعاد قارات بأكملها من ثورة الذكاء الاصطناعي. لا تزال اللغة الإنجليزية هي اللغة المهيمنة في نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي، على الرغم من أن أقل من 20% من سكان العالم يتحدثون بها. تتناقض هذه الميزة "اللغة عالية الموارد" بشكل حاد مع العديد من اللغات "منخفضة الموارد" التي لا يوجد لها تمثيل يذكر في قواعد بيانات الذكاء الاصطناعي أو لا يوجد تمثيل على الإطلاق.
مع تزايد أهمية الذكاء الاصطناعي في الأنظمة العالمية، فإن استبعاد اللغات منخفضة الموارد يهدد بتوسيع الفجوات الاجتماعية والاقتصادية القائمة. تقول كريستال روجيه، المديرة الإدارية لمركز الثورة الصناعية الرابعة في رواندا، التي تسلط الضوء على الإمكانات غير المستغلة للذكاء الاصطناعي المتنوع لغويًا: "إنه تحدٍ وإحدى أكبر الفرص في آن واحد". "قد لا يكون لدينا تطبيقات يمكنها التفاعل بـ 1400 لهجة، ولكن يجب أن نكون قادرين على خدمة غالبية سكاننا."
عواقب الاستبعاد
إذا استمرت الاتجاهات الحالية، فقد يتم استبعاد قطاعات كبيرة من سكان العالم من المشاركة في الاقتصاد الرقمي. فأنظمة الذكاء الاصطناعي ليست مجرد أدوات تقنية، بل هي حارسة للموارد والفرص والنمو الاقتصادي. بالنسبة للمجتمعات التي تعاني بالفعل من عدم كفاية الوصول إلى الإنترنت والبنية التحتية الرقمية المحدودة، فإن الافتقار إلى التنوع اللغوي في الذكاء الاصطناعي يفاقم التحديات القائمة، مما يخلق فجوة أكبر بين المجتمعات اللغوية ذات الموارد العالية والمجتمعات اللغوية ذات الموارد المنخفضة.
تحذر كاثي لي، رئيسة قسم الذكاء الاصطناعي والبيانات والميتافيرس في المنتدى الاقتصادي العالمي، من أن المحرومين بالفعل "ربما يتخلفون أكثر عن الركب". إن نماذج الذكاء الاصطناعي المصممة في الغالب للغة الإنجليزية وعدد قليل من اللغات الأخرى واسعة الانتشار تضيع فرصة تمكين الغالبية العظمى من سكان العالم، وخاصة أولئك الذين يعيشون في المناطق ذات الدخل المنخفض أو المناطق الريفية.
إمكانات الذكاء الاصطناعي للشمول: المبادرات العالمية المبكرة
على الرغم من التحديات، هناك جهود ناشئة لمعالجة الفجوة اللغوية في الذكاء الاصطناعي. من الهند إلى رواندا، تقوم البلدان بتجربة أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تلبي احتياجات مجموعة أكثر تنوعًا من اللغات. في رواندا، تساعد تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتنوعة لغويًا العاملين في مجال الصحة المجتمعية، الذين يتحدثون اللغات المحلية في المقام الأول، على توفير الرعاية الصحية الضرورية في المناطق النائية. يسلط روجيه الضوء على نموذج الترجمة الذي يمكّن العاملين من التواصل مع الذكاء الاصطناعي بلغات متعددة، مما يضمن حصول المرضى على الرعاية المناسبة حتى في المجتمعات التي لا يتحدثون فيها اللغة الإنجليزية.
وبالمثل، في السنغال، يجري تطوير منصات رعاية صحية مدعومة بالذكاء الاصطناعي في السنغال لاستيعاب اللغات الرسمية في البلاد، بما في ذلك الولوف والفرنسية وغيرها. وكما يلاحظ يان لوكون، كبير علماء الذكاء الاصطناعي في Meta، فإن هذه المبادرات تُظهر قدرة الذكاء الاصطناعي على سد الفجوات اللغوية وتوفير الخدمات الحيوية في المناطق المحرومة.
دور الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر والشراكات العالمية
يكمن أحد أكثر الحلول الواعدة لفجوة التنوع اللغوي في نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر. حيث توفر هذه المنصات الفرصة للمجتمعات لتطوير أنظمة ذكاء اصطناعي مصممة خصيصًا للغاتهم وسياقاتهم الثقافية. يتصور لوكون بنية تحتية مفتوحة للذكاء الاصطناعي، مشبهًا إياها بـ "ويكيبيديا للذكاء الاصطناعي"، حيث يمكن للمطورين المحليين إنشاء أنظمة تلبي الاحتياجات الخاصة لسكانهم.
كما أن الشراكات أمر بالغ الأهمية في دفع التنوع اللغوي في الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، يهدف تعاون شركة Meta مع الحكومة الهندية إلى تطوير نماذج ذكاء اصطناعي قادرة على فهم جميع اللغات الرسمية الـ 22 في الهند، مع إمكانية التوسع لتشمل مئات اللهجات. وتسلط مثل هذه المبادرات الضوء على أهمية التعاون بين القطاعات في التغلب على التحديات التقنية والمتعلقة بالبيانات التي حدّت حتى الآن من الشمولية اللغوية للذكاء الاصطناعي.
نحو مستقبل أكثر تنوعاً للذكاء الاصطناعي
يجب أن يكون مستقبل الذكاء الاصطناعي شاملًا ومتنوعًا لغويًا إذا ما أُريد له أن يعود بالنفع على البشرية جمعاء. وقد أكد القادة في اجتماعات تأثير التنمية المستدامة التي عقدها المنتدى الاقتصادي العالمي في نيويورك على أن الذكاء الاصطناعي يجب أن يخدم الطيف الكامل للغات العالمية، بما يعكس التنوع اللغوي والثقافي الغني في العالم.
يجادل باحثو الذكاء الاصطناعي مثل باسكال فونغ بأن بناء أنظمة قادرة على سد الفجوة بين اللغات عالية الموارد واللغات منخفضة الموارد ليس مجرد هدف تقني بل هو ضرورة اجتماعية. وتدعو فونغ إلى جمع بيانات لغوية إضافية لضبط النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) حتى تتمكن من الأداء بنفس مستوى النماذج القائمة على اللغة الإنجليزية.
الطريق إلى الأمام: التحديات والفرص
تُعد معالجة فجوة التنوع اللغوي في الذكاء الاصطناعي مهمة هائلة، ولكنها تمثل أيضًا فرصة تحويلية. يجب أن تتعاون الحكومات وشركات التكنولوجيا والباحثون لضمان أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي بمثابة أدوات للشمولية بدلاً من الإقصاء. تُظهر مبادرات مثل تحالف المفوضية الأوروبية لتكنولوجيا اللغات (ALT-EDIC) ومبادرات دولة الإمارات العربية المتحدة لتطوير نماذج لغوية كبيرة مثل NANDA، المصممة للمستخدمين الناطقين باللغة الهندية، أن التقدم ممكن.
يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على إحداث ثورة في قطاعات من الرعاية الصحية إلى التعليم، ولكن فقط إذا كان متاحًا للجميع. يجب ألا يُنظر إلى الفجوة اللغوية في مجال الذكاء الاصطناعي على أنها مجرد عائق، بل يجب النظر إليها كفرصة لإعادة تشكيل المشهد الرقمي بطرق أكثر شمولاً وإنصافاً وابتكاراً.
وكما أكد يان لوكون من شركة Meta، "نحن بحاجة إلى تنوع كبير في أنظمة الذكاء الاصطناعي لتلبية جميع اهتماماتنا المتنوعة ومعاييرنا الثقافية وأنظمة القيم واللغات." فبدون تضافر الجهود لإدراج اللغات منخفضة الموارد، فإن ثورة الذكاء الاصطناعي تخاطر بترك المليارات وراءها. يجب أن يكون مستقبل الذكاء الاصطناعي متنوعًا مثل العالم الذي يهدف إلى خدمته
