Язык в заботе: Новый подход к технологиям для малых языков

Автор: Денис Аветисян

Статья предлагает переосмыслить разработку языковых технологий для таких языков, как сербский, переходя от простого преодоления нехватки данных к этичному созданию и совместному управлению данными.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

В работе обосновывается необходимость применения принципов CARE для обеспечения устойчивого развития и инклюзивности языковых технологий для низкоресурсных языков.

Несмотря на стремительное развитие искусственного интеллекта, языковые технологии зачастую воспроизводят существующее неравенство, игнорируя потребности малоресурсных языков. В своей работе ‘From Data Scarcity to Data Care: Reimagining Language Technologies for Serbian and other Low-Resource Languages’ авторы исследуют проблемы развития лингвистических инструментов для сербского языка и других подобных случаев, выявляя исторические и социотехнические факторы, усугубляющие предвзятость данных. Предлагаемый подход «Data Care», основанный на принципах CARE (коллективная выгода, право контроля, ответственность и этика), переосмысливает смягчение предвзятости не как техническую задачу, а как неотъемлемую часть проектирования и управления корпусами данных. Сможет ли эта концепция стать основой для создания действительно инклюзивных и устойчивых языковых технологий, учитывающих культурные особенности и интересы сообществ?

Утраченное наследие и цифровое неравенство

В эпоху развития больших языковых моделей многие языки, особенно те, которые обладают ограниченными цифровыми ресурсами, оказываются на грани исключения из технологического прогресса. Недостаток оцифрованных текстов и лингвистических данных создает серьезные препятствия для их интеграции в современные системы искусственного интеллекта. Это приводит к тому, что языковые модели, обученные преимущественно на доминирующих языках, таких как английский, демонстрируют значительно худшие результаты при работе с менее представленными языками, что усугубляет цифровое неравенство и ставит под угрозу сохранение лингвистического разнообразия. Отсутствие достаточного количества данных не позволяет создавать адекватные инструменты для автоматического перевода, анализа текста и других важных приложений, лишая носителей этих языков доступа к технологическим благам.

Сербский язык наглядно демонстрирует проблему цифрового неравенства в отношении языков с ограниченными ресурсами. Историческая утрата значительной части текстового наследия привела к существенному дефициту данных для обучения современных языковых моделей. В то время как для английского языка доступны триллионы слов — от 3 до 14 триллионов — совокупный объем текстовых корпусов для всех южнославянских языков составляет всего 23 миллиарда слов, при этом на сербский язык приходится приблизительно 7-9 миллиардов слов. Этот дисбаланс напрямую ограничивает возможности создания адекватных цифровых корпусов, необходимых для сохранения лингвистического разнообразия и развития технологических инноваций, что подчеркивает необходимость целенаправленных усилий по оцифровке и расширению языковых ресурсов.

Потеря значительной части лингвистического наследия напрямую влияет на возможность создания репрезентативных цифровых корпусов, что, в свою очередь, тормозит как сохранение языка, так и прогресс в области языковых технологий. Отсутствие достаточного объема оцифрованных текстов приводит к тому, что современные инструменты обработки естественного языка, такие как большие языковые модели, не способны адекватно понимать и генерировать текст на данном языке. Это создает серьезные препятствия для развития автоматического перевода, анализа тональности и других приложений, которые могли бы способствовать популяризации и изучению языка. По сути, утрата лингвистического достояния влечет за собой технологическую отсталость и ограничивает возможности использования цифровых инструментов для сохранения и развития культурного наследия.

Для преодоления цифрового разрыва и сохранения языкового разнообразия необходим осознанный подход к развитию технологий обработки языка, основанный на данных и уважающий культурное наследие. Это предполагает не просто создание больших языковых моделей, но и целенаправленное формирование цифровых корпусов для языков, испытывающих дефицит данных, таких как сербский. Важно, чтобы эти корпусы отражали всю полноту и сложность языка, включая исторические тексты, диалекты и современные формы выражения. Применение принципов инклюзивности в разработке алгоритмов и инструментов позволит не только сохранить языковое богатство, но и обеспечить равный доступ к технологическим возможностям для всех языковых сообществ, способствуя тем самым сохранению культурной идентичности и расширению горизонтов лингвистических исследований.

Разумный сбор данных: Основы ответственного ИИ

Традиционные методы сбора данных, такие как автоматизированный веб-скрейпинг и использование общедоступных корпусов, часто воспроизводят существующие лингвистические дисбалансы, приводя к неадекватной представленности и, как следствие, к снижению точности моделей обработки естественного языка для языков меньшинств. Это связано с тем, что большая часть онлайн-контента создается и распространяется на доминирующих языках, в то время как данные на языках меньшинств ограничены и фрагментированы. В результате, алгоритмы машинного обучения, обученные на таких данных, могут демонстрировать предвзятость и выдавать неточные или неуместные результаты при обработке текстов на языках, недостаточно представленных в обучающей выборке. Это проявляется в снижении качества автоматического перевода, распознавания речи и других приложений, что усугубляет цифровое неравенство и ограничивает доступ к информации для носителей языков меньшинств.

Фреймворк Data Care, основанный на принципах CARE (Collective Benefit, Authority to Control, Responsibility, Ethics), представляет собой изменение парадигмы в подходах к работе с данными. Принцип Коллективной Выгоды требует, чтобы сбор и использование данных приносили пользу сообщества, чьи данные используются, а не только организациям, осуществляющим сбор. Принцип Авторитета над Контролем предполагает, что сообщества должны иметь право определять, как используются их данные и кто имеет к ним доступ. Принцип Ответственности подразумевает, что организации, работающие с данными, несут ответственность за обеспечение справедливости, прозрачности и подотчетности в процессе обработки данных. Наконец, этический принцип требует, чтобы все действия, связанные с данными, соответствовали этическим нормам и учитывали потенциальное воздействие на сообщества.

В отличие от традиционных методов, направленных лишь на снижение предвзятости данных, подход Data Care активно формирует дизайн корпусов для обеспечения справедливого представления и культурной чувствительности. Это включает в себя целенаправленный отбор данных, отражающих разнообразие языковых вариантов и социокультурных контекстов, а также разработку протоколов аннотации, учитывающих нюансы и специфику конкретного языка. Вместо простого исправления искажений, Data Care предусматривает проактивное конструирование корпусов, которые отражают аутентичные языковые практики и культурные ценности, минимизируя возможность воспроизведения исторических и социальных предубеждений в результатах работы систем искусственного интеллекта.

Успешная реализация принципов Data Care требует тесного взаимодействия специалистов из различных областей. Лингвистическая экспертиза необходима для выявления и анализа культурных особенностей, нюансов языка и потенциальных источников предвзятости в данных. В свою очередь, специалисты в области вычислительных методов обеспечивают разработку и применение алгоритмов, автоматизирующих процессы обработки, анализа и очистки данных, а также оценку эффективности предпринятых мер по снижению предвзятости и обеспечению справедливости. Совместное использование лингвистических знаний и вычислительных инструментов позволяет создавать более репрезентативные и этичные наборы данных, что является ключевым фактором для разработки ответственного ИИ.

Мосты к включению: Технологические пути к равенству

Оптическое распознавание символов (OCR) является основополагающим процессом в оцифровке исторических текстов и формировании цифровых корпусов. Технология OCR преобразует изображения текста в машиночитаемый формат, позволяя проводить лингвистический анализ, поиск и обработку больших объемов данных. Качество распознавания напрямую влияет на точность последующего анализа, поэтому для старинных текстов, содержащих устаревшие шрифты или повреждения, требуется специализированное программное обеспечение и ручная коррекция. Создание цифровых корпусов на основе OCR-обработанных текстов обеспечивает сохранность культурного наследия и открывает возможности для исследований в области истории, лингвистики и других гуманитарных наук.

Техники переноса знаний (Cross-Lingual Transfer) позволяют эффективно использовать лингвистические ресурсы, накопленные для языков с большим объемом данных, таких как английский или немецкий, для разработки инструментов обработки естественного языка для языков с ограниченными ресурсами, включая сербский. Этот подход предполагает предварительное обучение моделей на высокоресурсных языках, а затем адаптацию этих моделей к сербскому языку с использованием относительно небольшого объема сербских данных. Преимущество заключается в снижении потребности в огромных объемах размеченных данных на сербском языке, что существенно упрощает и удешевляет процесс создания качественных языковых инструментов. Эффективность переноса знаний зависит от лингвистической близости языков и используемых методов адаптации моделей, включая fine-tuning и zero-shot learning.

Модели, обученные непосредственно на сербских данных, демонстрируют повышенную точность в обработке лингвистических особенностей языка по сравнению с обобщенными моделями. Это связано с тем, что сербский язык обладает сложной морфологией и синтаксисом, включающими падежи, роды и другие грамматические категории, которые недостаточно полно представлены в обучающих корпусах для универсальных языковых моделей. Специализированные модели, обученные на достаточном объеме сербского текста, способны более эффективно улавливать эти нюансы, что приводит к улучшению результатов в задачах обработки естественного языка, таких как машинный перевод, анализ тональности и распознавание именованных сущностей. Разработка и применение таких моделей критически важно для обеспечения корректной и адекватной обработки сербского языка в цифровой среде.

Суверенитет данных имеет первостепенное значение при работе с лингвистическими ресурсами сербского языка, обеспечивая соблюдение культурных и правовых норм сербского сообщества. Учитывая, что сербским языком владеют от 10 до 12 миллионов человек, необходимо целенаправленно создавать и поддерживать достаточные объемы данных для обучения и оценки моделей обработки естественного языка. Это включает в себя соблюдение правил защиты персональных данных, а также учет специфических особенностей сербской культуры и языка при сборе, аннотации и использовании данных. Игнорирование принципов суверенитета данных может привести к неточностям в моделях, а также к нарушениям законодательства и утрате доверия со стороны носителей языка.

Будущее плюрицентрического ИИ и лингвистического равенства

Признание сербского языка как плюрицентрического — то есть обладающего несколькими равноправными литературными нормами — является ключевым фактором для создания действительно инклюзивных языковых моделей. Традиционные подходы, ориентированные на единственную «правильную» форму, игнорируют богатую лингвистическую реальность, где различные стандарты — экaвский, иeкaвский и иeкaвский — широко используются и признаны носителями языка. Игнорирование этих вариаций приводит к предвзятости в алгоритмах обработки естественного языка, делая их менее полезными и даже дискриминирующими для определенной части сербскоговорящего населения. Разработка моделей, учитывающих и поддерживающих все стандартные варианты, не только повышает точность и эффективность обработки языка, но и способствует сохранению лингвистического разнообразия и культурной идентичности, обеспечивая равный доступ к технологиям для всех.

Разработка национальной стратегии искусственного интеллекта, ставящей во главу угла лингвистическое разнообразие, является ключевым фактором для стимулирования инноваций и обеспечения равного доступа к технологиям. Включение поддержки различных языков и диалектов в основу разработки ИИ не только расширяет сферу применения этих технологий, но и способствует созданию более инклюзивной цифровой среды. Приоритезация лингвистического разнообразия позволяет избежать доминирования отдельных языков в сфере ИИ, что может привести к цифровому неравенству и исключению целых сообществ. Такой подход открывает новые возможности для развития локальных рынков, повышения эффективности коммуникаций и сохранения культурного наследия, одновременно способствуя формированию более справедливой и устойчивой технологической экосистемы.

Принципы бережного отношения к данным и использование передовых методов, таких как родные языковые модели, открывают новые возможности для поддержки и развития недостаточно представленных языков. Вместо простого сохранения языкового наследия, акцент смещается на активное его расширение и интеграцию в современные технологии. Создание и использование специализированных моделей, обученных на тщательно собранных и размеченных данных, позволяет не только повысить точность распознавания и обработки языка, но и обеспечить его адаптацию к новым формам коммуникации. Такой подход позволяет сохранить уникальные лингвистические особенности, способствуя тем самым культурному разнообразию и расширяя возможности для использования языка в цифровом пространстве, предоставляя доступ к информации и технологиям для широкого круга пользователей.

Современный подход к лингвистическому разнообразию выходит за рамки простой консервации языков, направляясь к активному формированию будущего, где языковое богатство не только сохраняется, но и технологически поддерживается. Особое значение приобретают продолжающиеся процессы оцифровки, призванные компенсировать исторические потери данных и создать необходимую ресурсную базу для развития сербской языковой AI-экосистемы. Это подразумевает не только сбор и систематизацию существующих текстов, но и создание новых данных, отражающих современное употребление языка в различных сферах жизни. Подобные усилия позволяют разрабатывать более точные и функциональные языковые модели, способные эффективно работать с сербским языком, открывая возможности для его активного использования в образовании, культуре и технологических инновациях, тем самым укрепляя его позиции в цифровом мире.

Исследование поднимает вопрос о необходимости смены парадигмы в разработке языковых технологий для низкоресурсных языков, таких как сербский. Авторы предлагают отойти от простого наращивания вычислительных мощностей и сосредоточиться на принципах ответственного создания и использования данных — концепции Data Care. Как однажды заметила Барбара Лисков: «Программы должны быть спроектированы таким образом, чтобы изменения в одной части не влияли на другие». Эта мысль находит отклик в стремлении к устойчивости и этичности, предлагаемой в статье. Ведь постоянное исправление ошибок в коде и данных — это лишь временное решение, а настоящий прогресс заключается в создании фундаментально надежных и продуманных систем, учитывающих контекст и потребности сообщества. В противном случае, все эти «инновации» превратятся в очередной технический долг.

Куда Поведёт Нас Этот Цирк?

Работа, представленная в данной статье, закономерно фокусируется на проблеме «заботы о данных» для языков, которым не повезло оказаться за пределами внимания глобальных корпораций. Однако, стоит признать, что любые «принципы CARE» — это лишь попытка причесать неизбежный хаос. Каждая «этичная» выборка данных — это, в конечном итоге, ещё один набор предвзятостей, зафиксированных в коде. И неважно, сколько ресурсов потрачено на её создание. Продакшен найдёт способ сломать даже самую изящную модель, а «цифровой суверенитет» окажется иллюзией, когда серверы всё равно находятся где-то в другом полушарии.

Наиболее вероятный сценарий — это дальнейшая гонка за параметрами моделей, когда «нативные языковые модели» для сербского будут просто копировать архитектуру более крупных собратьев, потребляя все больше энергии и ресурсов. В итоге, проблема не решится. Мы не пишем код — мы просто оставляем комментарии будущим археологам, которые будут пытаться понять, почему мы так усердно боролись с ветряными мельницами. Если система стабильно падает, значит, она хотя бы последовательна.

В перспективе, возможно, стоит переключиться с попыток создать «идеальный» корпус данных на разработку инструментов, позволяющих сообществу самостоятельно корректировать и адаптировать модели. «Cloud-native» — это просто то же самое, только дороже. Истинный прогресс, как всегда, будет заключаться в простоте и прагматизме, а не в погоне за модными словами и технологиями.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.10630.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-14 10:46