Veel gebruikers van AI, zoals ChatGPT en andere chatbots, stellen hun vragen in het Engels, in de veronderstelling dat de dominante taal op het internet en in de trainingsdatabases hen de meest relevante antwoorden zal opleveren. Een studie van de Universiteit van Maryland en Microsoft echter weerlegt deze gangbare opvatting: communicatie met kunstmatige intelligentie werkt niet per se beter in het Engels.
De onderzoekers hebben de prestaties van verschillende modellen (zoals OpenAI, Gemini, Qwen, Llama, enz.) in 26 talen beoordeeld en ontdekten dat het Engels slechts op de zesde plaats staat als het gaat om het begrijpen van complexe, lange prompts. Verrassend genoeg staan het Pools, het Frans en het Italiaans respectievelijk op de eerste drie plaatsen.
De 10 Meest Effectieve Talen voor Communicatie met Kunstmatige Intelligentie
- Pools (88%)
- Frans (87%)
- Italiaans (86%)
- Spaans (85%)
- Russisch (84%)
- Engels (83,9%)
- Oekraïens (83,5%)
- Portugees (82%)
- Duits (81%)
- Nederlands (80%)
“Onze experimenten hebben enkele verrassende en onverwachte resultaten opgeleverd. In eerste instantie presteerden de Engelse modellen niet het beste in alle tests. In feite stonden ze zesde van de 26 talen wanneer ze werden beoordeeld op langere teksten,” vertelden de onderzoekers verwonderd.
Waarom is Pools zo Effectief?
Hoe kan het dan dat het Pools, een taal die bekend staat om zijn complexiteit en een aanzienlijk kleinere dataset heeft dan het Engels, de meest effectieve taal is? Het Poolse Octrooi Bureau, dat het nieuws via Facebook begroette, biedt een verklaring: het is de meest nauwkeurige taal voor het geven van instructies aan kunstmatige intelligentie.
De studie suggereert dat de structurele nauwkeurigheid van een taal misschien een grotere rol speelt dan de hoeveelheid trainingsdata. Talen met een striktere structuur, zoals het Pools, laten weinig ruimte voor ambiguïteit en helpen kunstmatige intelligentie beter te begrijpen wie wat doet.
Bovendien wijst de studie erop dat alle 10 de top-talen tot de Indo-Europese taalfamilie behoren. In tegenstelling tot het Chinees, dat ondanks de enorme hoeveelheid data op de voorlaatste plaats staat, suggereert dit dat de structuur van deze taal misschien minder geschikt is voor de huidige AI-architecturen.
