Anadolu Ajansının (AA) "Kaybolan Dillerden Dijital Geleceğe" başlıklı iki bölümlük haber dosyasının son kısmında yapay zeka ve dijital teknolojilerin tehlike altındaki dillerin belgelenmesi, öğretilmesi ve yeniden canlandırılmasındaki rolü incelendi.
UNESCO'ya göre dünyada konuşulan 7 binden fazla dilin yalnızca yaklaşık bini dijital ortamda yeterince temsil ediliyor. Kurum, yapay zekanın eğitimden kamu hizmetlerine kadar giderek daha fazla alanda kullanılmaya başlanmasıyla hiçbir dilin dijital dünyanın dışında kalmaması amacıyla yol haritası hazırladı.
Yol haritasında makine çevirisi, konuşma tanıma ve doğal dil işleme gibi teknolojilerin özellikle düşük kaynaklı ve tehlike altındaki lisanları da kapsayacak şekilde geliştirilmesi için çağrı yapılıyor.
Teknoloji şirketleri ve akademisyenler de son yıllarda "düşük kaynaklı dilleri" büyük dil modellerine kazandırmak için yeni yöntemler geliştiriyor.
Nature dergisinde yayımlanan araştırmada 200'den fazla dili kapsayan yeni nesil makine çeviri sistemlerinin önemli bir ilerleme olduğu ancak bu çalışmaların yerel topluluklarla işbirliği içinde yürütülmesi halinde tehlike altındakilere gerçek katkı sağlayabileceği vurgulandı.
Dil bilimcilere göre yapay zeka, dil öğretiminden dijital arşivlemeye kadar pek çok alanda önemli fırsatlar sunabilir ancak bu teknolojilerin başarısı, öncelikle insanlar tarafından oluşturulan güvenilir dil verilerine ve yerel toplulukların katkısına bağlı.
Avustralya Ulusal Üniversitesinden Dil Bilim Profesörü Nicholas Evans, AA muhabirine, tehlike altındaki diller konusunda yapay zekanın yardımcı bir araç olabileceğini ancak insan uzmanlığının yerini alamayacağını söyledi.
"Gerçek keşifler, insanlar sayesinde ortaya çıkıyor"
Dil araştırmalarının özünün insanlar arasındaki etkileşim olduğunu belirten Evans, saha çalışmalarında en önemli bilgileri çoğu zaman planlanmamış karşılaşmalar sırasında edindiğini anlattı.
Yapay zekanın mevcut bilgileri işleme konusunda güçlü olduğuna ancak bilinmeyeni keşfetmekte aynı başarıyı gösteremeyeceğine işaret eden Evans, "Birlikte yürürken, sohbet ederken ya da bir hata yaptığınızda sizi düzelten birinden çok şey öğrenirsiniz. Bu, yapay zekanın iyi olduğu bir konu değil. İnsan, başka bir insanın hatasını düzeltebilir ancak yapay zeka taraflı davranacaktır. Çok öz güvenli, halihazırda bildiğine yönelecektir. Bu yüzden bu durum benim için gerçek keşfin tam tersini ifade ediyor." yorumunu yaptı.
İnsan araştırmacıların bilgi eksiklerini fark ederek yeni alanlara yönelebildiklerine dikkati çeken Evans, "İnsan, sizi bilmediğiniz yerlere götürür. Yapay zeka ise çoğunlukla zaten bildiği örüntülere geri döner." ifadelerini kullandı.
Büyük dil modellerinin önündeki en büyük engel veri eksikliği
Yapay zeka teknolojilerinin yaygınlaşmasıyla İngilizce ve Çince gibi dijital dünyada baskın olan birkaç dil, yerel dillerin mevcudiyetini zorlaştırıyor. Teknolojide temsil edilmeyen diller ise genç kuşaklar tarafından terk ediliyor.
Yapay zeka sistemlerinin büyük dil modelleri üzerine kurulduğuna dikkati çeken Evans, "düşük kaynaklı dillerde" bu modelleri eğitecek yeterli verinin bulunmadığını söyledi.
Papua Yeni Gine'de yürütülen 5 yıllık saha çalışmasını örnek gösteren Evans, araştırmanın sonunda elde edilen çözümlenmiş metinlerin yaklaşık 35 bin kelimeyle sınırlı kaldığını, bunun bugün kullanılan büyük dil modelleri için son derece yetersiz olduğunu ifade etti.
Mevcut yapay zeka sistemlerinin ağırlıklı İngilizce başta olmak üzere yaygın diller üzerine geliştirildiğini vurgulayan Evans, bunun küçük toplulukların bilgi birikimi ve bakış açılarının dijital dünyada yeterince temsil edilememesi riskini beraberinde getirdiği uyarısında bulundu.
Dil öğretiminde ve belgelemede yeni imkanlar sunuyor
Uzmanlara göre yapay zeka, tehlike altındaki dillerin günlük yaşama yeniden kazandırılmasında da önemli araçlar sağlayabilir.
Evans, ana dillerini ailelerinden öğrenme fırsatı bulamamış genç kuşaklar için geliştirilecek dijital eğitim uygulamalarında yapay zekanın önemli katkılar sunabileceğini söyledi.
Saha çalışmalarında araştırmacıların en fazla zaman harcadığı işlerden birinin ses kayıtlarının yazıya aktarılması olduğuna dikkati çeken Evans, konuşma tanıma teknolojilerinin bu süreci önemli ölçüde hızlandırabileceğini ancak nihai değerlendirmenin mutlaka dil uzmanları ve ana dili konuşanlar tarafından yapılması gerektiğini vurguladı.
Teknoloji tek başına yeterli görülmüyor
Yapay zekanın tehlike altındaki diller için yeni imkanlar sunduğu konusunda görüş birliği içinde olunsa da teknolojinin tek başına çözüm olmayacağı belirtiliyor.
Evans, dil çalışmalarının temelinde insanların kurduğu güven ilişkisi, ortak deneyim ve yerel bilginin bulunduğunu, yapay zekanın bu süreci destekleyebileceğini ancak yerini alamayacağını ifade etti.
"Önce dijital altyapı kurulmalı"
Londra Üniversitesi bünyesinde küçük ve tehlike altındaki diller üzerine çalışmalar yürüten dil bilimci Profesör Julia Sallabank da yapay zekanın kullanılabilmesi için önce bu dillere ilişkin temel dijital kaynakların oluşturulması gerektiğini vurguladı.
Birçok küçük dilin standart yazım sistemi, kapsamlı sözlüğü ve dijital metin derlemesinin bulunmadığına işaret eden Sallabank, yapay zekanın ancak bu altyapı oluşturulduktan sonra etkili biçimde kullanılabileceğini söyledi.
Sallabank, "Yapay zekanın çalışabilmesi için önce okuyabileceği güvenilir dil verilerinin hazırlanması gerekiyor." değerlendirmesinde bulundu.
Dijital araçların başarısı için önce dil topluluklarının ürettiği güvenilir kaynakların ve eğitim içeriklerinin oluşturulması gerektiğini belirten Sallabank, teknolojinin ancak bu temel üzerine inşa edildiğinde küçük diller için kalıcı katkı sağlayabileceğinin altını çizdi.
