Theo Mekdes Gebrewold, người sáng lập công ty tư vấn Ashagari ở thủ đô Addis Ababa của Ethiopia, các công cụ dịch máy hiện vẫn chưa được tối ưu hóa cho ngôn ngữ địa phương. "Các công cụ như Google Dịch không được xây dựng tốt cho tiếng Amharic", cô nói. "Vì vậy, chúng tôi vẫn phải trả tiền cho các chuyên gia".
Ảnh: BBC
Bài liên quan
Những công cụ AI giúp phát hiện thông tin sai lệch
Những trải nghiệm đầu tiên của báo chí trên mạng xã hội mới Threads
Báo chí thế giới đang thiết lập quy tắc buộc Big Tech phải trả tiền cho tin tức
Các 'ông lớn' công nghệ thành lập nhóm kiểm soát AI
Hàng tỷ người như cô Mekdes không thể tận dụng các công cụ do AI cung cấp do ngôn ngữ của họ không tương thích. Điều này không chỉ áp dụng cho AI tổng quát như ChatGPT hoặc dịch vụ dịch thuật như Google Dịch mà còn áp dụng cho một loạt công cụ khác, như dịch vụ phiên âm, trợ lý giọng nói và kiểm duyệt nội dung trên mạng xã hội.
Nhưng một số người đang làm việc để thay đổi điều đó. Về bản chất, các công cụ AI hiện đại là các công cụ tự động dự đoán câu trả lời có khả năng xảy ra nhất dựa trên thông tin đầu vào mà chúng nhận được. Những dự đoán này dựa trên một lượng lớn "dữ liệu đào tạo".
Một nguồn dữ liệu đào tạo quan trọng được gọi là nguồn thông tin chung, một bộ dữ liệu có sẵn công khai, bao gồm hàng tỷ trang web từ internet. Khoảng 60% thông tin được sử dụng để huấn luyện phiên bản 3.5 của ChatGPT đến từ nguồn thông tin này.
Tuy nhiên, do phụ thuộc vào dữ liệu đào tạo này, các công cụ AI không hoạt động khi khan hiếm dữ liệu ở một ngôn ngữ cụ thể. Đây là một vấn đề vì internet bị chi phối bởi một số ngôn ngữ chính. Đa phần các trang web đều hiển thị bằng tiếng Anh, và ngôn ngữ này đã chiếm gần một nửa trong bộ sưu tập nguồn thông tin chung.
Tiếng Amharic, cùng với tất cả các ngôn ngữ châu Phi, châu Mỹ và châu Đại Dương khác, chiếm chưa đến 0,1% trong bộ sưu tập này. Nó được biết đến như một ngôn ngữ tài nguyên thấp với ít dữ liệu kỹ thuật số có sẵn.
Trên khắp thế giới, hàng tỷ người đang nói những ngôn ngữ này, bao gồm cả những ngôn ngữ chính như tiếng Hindi, tiếng Ả Rập và tiếng Bengal. Các ngôn ngữ châu Âu xuất hiện nhiều gấp nhiều lần so với hầu hết các ngôn ngữ châu Á và châu Phi.
Ví dụ, tiếng Hà Lan được hơn 20 triệu người nói như ngôn ngữ thứ nhất, tương tự như tiếng Amharic. Tuy nhiên, tiếng Hà Lan xuất hiện nhiều hơn gần 700 lần trong bộ dữ liệu Thu thập thông tin chung và gấp hàng trăm lần so với cả tiếng Hindi, vốn có hơn 300 triệu người đang sử dụng.
Tuy nhiên, có nhiều cách để khắc phục việc thiếu dữ liệu này. Ngoài những gã khổng lồ công nghệ của Thung lũng Silicon, các nhà nghiên cứu máy học trên toàn thế giới đang phát triển các công cụ hỗ trợ AI cho ngôn ngữ của họ.
Lesan, một công ty khởi nghiệp, đang tạo ra công nghệ dịch máy và lời nói cho các ngôn ngữ của Ethiopia là Amharic và Tigrinya. Ông Asmelash Teka Hadgu, người đồng sáng lập ra Lesan, cho biết họ không có nhiều tài nguyên trực tuyến, và nhóm của ông đang làm việc trực tiếp với cộng đồng và tìm ra những cách sáng tạo để thu thập dữ liệu.
"Chúng tôi chủ yếu làm việc với những sinh viên yêu thích ngôn ngữ", ông cho biết. "Khi chúng tôi nói với họ rằng chúng tôi đang xây dựng thứ này, họ được truyền cảm hứng và muốn đóng góp. Vì vậy, chúng tôi đặt ra nhiệm vụ thu thập nội dung bằng ngôn ngữ của mình. Và chúng tôi hỗ trợ họ về mặt tài chính".
Điều này đòi hỏi rất nhiều lao động thủ công. Trước tiên, những người đóng góp xác định các bộ dữ liệu chất lượng cao, chẳng hạn như sách hoặc báo đáng tin cậy, sau đó số hóa và dịch chúng sang ngôn ngữ mục tiêu. Cuối cùng, họ sắp xếp song song từng câu giữa bản gốc và bản dịch để hướng dẫn quá trình học máy.
Với cách tiếp cận này, các công ty như Lesan không thể hy vọng có thể cạnh tranh với hàng tỷ trang nội dung tiếng Anh hiện có, nhưng họ sẽ có lợi thế tại địa phương. Điển hình là việc Lesan hiện đã vượt trội so với Google Dịch ở cả tiếng Amharic và tiếng Tigrinya.
“Bạn có thể xây dựng các mô hình hữu ích bằng cách sử dụng các tập dữ liệu nhỏ, được sắp xếp cẩn thận", ông Asmelash Teka Hadgu nói thêm. "Chúng tôi hiểu những hạn chế và khả năng của nó. Trong khi đó, Microsoft hay Google thường xây dựng một mô hình khổng lồ duy nhất cho tất cả các ngôn ngữ nên họ gần như không thể kiểm tra kỹ càng nguồn thông tin được".
Cách tiếp cận của Lesan không phải là duy nhất. Các dự án tương tự đang được triển khai thành công trên khắp thế giới, ngay cả đối với các ngôn ngữ có ít dữ liệu trực tuyến.
Hàng nghìn ngôn ngữ trên toàn thế giới, bao gồm nhiều ngôn ngữ có hơn một triệu người dùng, thậm chí còn có ít nội dung trực tuyến hơn và ít công cụ kỹ thuật số hơn.
Ông Asmelash Teka Hadgu là một thành viên của mạng lưới những người tiên phong về AI ở châu Phi. Ông cũng là nghiên cứu viên tại Viện nghiên cứu AI phân tán (DAIR), một nhóm các nhà nghiên cứu đến từ châu Phi, châu Âu và Bắc Mỹ.
Ngoài châu Phi, các nhà nghiên cứu trên khắp thế giới đang nghiên cứu các ngôn ngữ khác bao gồm tiếng Jamaican Patois, tiếng Catalan, tiếng Sudan và tiếng Māori.
Và trong khi những gã khổng lồ công nghệ như OpenAI của ChatGPT đang giữ bí mật về các công nghệ của mình, thì các sáng kiến như tập thể AI toàn cầu Hugging Face đã chia sẻ thông tin chi tiết và mô hình AI một cách tự do. Điều này giúp bất kỳ nhà nghiên cứu nào cũng có thể tạo ra các giải pháp cho ngôn ngữ của họ một cách dễ dàng hơn.
“Tài năng ở khắp mọi nơi, còn cơ hội thì không", ông Asmelash nói. "Nếu bạn muốn tạo ra loại công nghệ máy dịch tốt nhất, chẳng hạn như đối với ngôn ngữ Ghana, sẽ có một người Ghana cảm thấy đam mê và có thể làm tốt điều đó. Hãy trao quyền cho họ".
Hoàng Tôn (theo DW)
