6 Minuty
Zaskakujące ustalenia płyną ze wspólnego badania Uniwersytetu Maryland oraz Microsoftu: język polski okazał się najefektywniejszym spośród 26 badanych języków do wywoływania dużych modeli sztucznej inteligencji (AI), wyprzedzając nawet angielski, który znalazł się dopiero na szóstym miejscu.
Jak przebiegały testy skuteczności języków w AI
Zespół badawczy przetłumaczył identyczne polecenia (prompty) na 26 języków i wykorzystał je w kilku najnowszych dużych modelach językowych, takich jak modele OpenAI, Google Gemini, Qwen, Llama oraz DeepSeek. Każdorazowo mierzono trafność rozwiązywania zadań przez daną AI. Wbrew przewidywaniom to język polski osiągnął najwyższą średnią skuteczność na poziomie 88%.
Autorzy raportu podkreślili, że wyniki te były „nieoczekiwane” i wskazują, iż język angielski nie zawsze jest liderem w komunikacji z AI. W zadaniach wymagających dłuższych wypowiedzi angielski uplasował się na szóstym miejscu, ustępując miejsca polskiemu. Wnioski raportu uwypuklają, jak kluczowy wpływ na jakość odpowiedzi sztucznej inteligencji ma dobór języka.
Najlepsze języki do promptowania AI — ranking badania
Poniżej przedstawiono dziesięć języków, które uzyskały najwyższe wyniki według średniej trafności modeli AI:
- Polski — 88%
- Francuski — 87%
- Włoski — 86%
- Hiszpański — 85%
- Rosyjski — 84%
- Angielski — 83,9%
- Ukraiński — 83,5%
- Portugalski — 82%
- Niemiecki — 81%
- Niderlandzki — 80%
Dlaczego polski lepiej sprawdza się przy tworzeniu promptów dla AI?
Eksperci wskazują na kilka możliwych przyczyn tego nieoczywistego rezultatu. Język polski wyróżnia się bogatą morfologią oraz konsekwentnymi zasadami ortograficznymi, co może sprawiać, że podział tekstu na tokeny lepiej współgra ze sposobem ich przetwarzania przez modele transformacyjne. Umożliwia to precyzyjniejsze rozumienie poleceń przez sztuczną inteligencję, nawet gdy polski występuje rzadziej w zbiorach danych treningowych.
Kolejnym czynnikiem jest jednoznaczność i sposób sformułowania wypowiedzi. Niektóre języki, takie jak polski, naturalnie wymuszają użycie wyraźnych sygnałów gramatycznych, co zmniejsza ryzyko błędnej interpretacji przez AI. Wyniki badania sugerują również, że trudność nauki języka przez człowieka nie przekłada się automatycznie na wyzwania dla modeli sztucznej inteligencji — te ostatnie z łatwością rozpoznają ukryte struktury gramatyczne niezależnie od ich złożoności.
Interesujący jest fakt, że chiński znalazł się wśród najniżej ocenianych języków (czwarty od końca), co potwierdza, iż sama wielkość zbiorów treningowych w danym języku nie gwarantuje wyższej trafności odpowiedzi AI.
Konsekwencje dla inżynierii promptów i rozwijania wielojęzycznych AI
Jakie wnioski powinni wyciągnąć twórcy rozwiązań AI, naukowcy oraz inżynierowie promptów?
- Nie zakładaj, że angielski jest najlepszym wyborem — testuj polecenia w różnych językach, bo wyższa precyzja bądź zwięzłość odpowiedzi może pojawić się w nieoczekiwanym języku.
- Warto uwzględnić wpływ morfologii i tokenizacji na skuteczność podczas tworzenia benchmarków wielojęzycznych i przy dostrajaniu zbiorów danych.
- W przypadku wdrożeń międzynarodowych należy dokładnie analizować zachowanie modeli AI w językach docelowych, a nie bazować jedynie na wynikach anglojęzycznych.
Urząd Patentowy RP komentował w mediach społecznościowych, że polszczyzna jest najbardziej precyzyjna do wydawania poleceń AI. Zwrócono przy tym z przymrużeniem oka uwagę na fakt, iż trudności, które sprawia nauka polskiego ludziom, nie dotyczą sztucznej inteligencji.
Co dalej czeka badania nad językami dla AI?
Specjaliści zaznaczają, że uzyskane wyniki to nie ostateczne rozstrzygnięcie – nadal pozostaje wiele pytań o to, jak tokenizacja, charakterystyka danych treningowych oraz struktura gramatyczna kształtują reakcje modeli AI. Tymczasem przełomowe obserwacje skłaniają środowisko do ponownego przemyślenia założeń i szerokiego eksperymentowania przy optymalizacji promptów dla modeli wielojęzycznych.
Analiza: Dlaczego polski wygrywa w kontekście AI?
Porównując języki pod kątem struktury, polski wyróżnia się wysoką precyzją gramatyczną i bardzo rozbudowaną fleksją. To umożliwia AI łatwiejsze wyodrębnienie intencji użytkownika podczas przetwarzania poleceń. Liczne końcówki gramatyczne oraz stałe zasady ortografii sprzyjają jednoznaczności komunikatu — cechy kluczowej w skutecznej komunikacji z modelami AI.
Dodatkowo, polski wymaga dokładnego określenia ról logicznych i składniowych elementów zdania, co może redukować niejasności interpretacyjne po stronie algorytmów uczących się na wielu językach.
Sztuczna inteligencja i globalne wyzwania językowe
Rozwój sztucznej inteligencji podkreśla, jak istotna staje się różnorodność językowa w badaniach i praktyce wdrożeniowej. Przyszłość globalnych systemów AI będzie zależała nie tylko od wielkości zbiorów danych, ale także od właściwej adaptacji do konkretnych cech języków narodowych.
Narzędzia, które korzystają z polskiego jako języka do komunikacji z AI, mogą w najbliższych latach zyskać ogromną przewagę, szczególnie w obszarach wymagających precyzyjnych analiz i interpretacji poleceń.
Wnioski płynące z badania
- Precyzja morfologiczna i jasne zasady gramatyczne języka polskiego poprawiają trafność modeli AI.
- Warto dążyć do testowania i wdrażania AI w różnych językach — z pominięciem stereotypowego przekonania o dominacji angielskiego.
- Międzynarodowe projekty AI powinny uwzględniać lokalne aspekty językowe już na etapie projektowania modelu.
- Sukces polskiego pokazuje potencjał mniejszych języków w cyfrowym świecie.
Znaczenie dla polskiej nauki i biznesu
Wyniki badania mogą zachęcić polskie firmy i instytucje do wykorzystywania rodzimego języka podczas wdrażania zaawansowanych rozwiązań AI. Zwiększa to szanse na uzyskanie lepszych rezultatów i efektywność komunikacji człowiek-maszyna. W połączeniu z dynamicznie rozwijającym się rynkiem nowych technologii, daje to polskim przedsiębiorstwom realne przewagi konkurencyjne na rynku globalnym.
Przyszłość promptowania w wielu językach
Dalsze badania będą skupiać się na optymalizacji promptów i analizie wpływu struktury językowej na zachowanie modeli. Warto śledzić postępy interdyscyplinarnych zespołów naukowych oraz praktyków AI, aby lepiej rozumieć, jak efektywnie komunikować się z modelami w różnych językach.
Zachęca się inżynierów, naukowców oraz specjalistów IT do poszerzania zakresu testów i adaptowania strategii promptowania do specyfiki lokalnych rynków oraz wyzwań. Transparentne, oparte na danych analizy pozwolą efektywniej wdrażać AI w środowiskach wielojęzycznych, maksymalizując jej użyteczność i precyzję.
Podsumowanie: Język polski w erze wszechstronnej sztucznej inteligencji
Rosnąca popularność AI wymaga od branży skupienia się na optymalizacji komunikacji z modelami językowymi nie tylko po angielsku. Polski, jako lider w skutecznym promptowaniu, otwiera drogę do dalszych eksperymentów i adaptacji rozwiązań AI na światową skalę. Badanie Uniwersytetu Maryland i Microsoftu potwierdza: różnorodność językowa może być atutem, który zdecyduje o losach przyszłych technologii.
Źródło: smarti
Zostaw komentarz