Amikor a nyelv több, mint jelrendszer - kulturális torzítások az AI-ban

Amikor egy nyelvet tanulunk, egy kultúrát is kapunk hozzá. Ezért tűnik különösen veszélyesnak az akcentus hiánya: ha valaki teljesen úgy beszél magyarul, ahogy én, automatikusan ugyanazokat a kulturális elvárásokat támasztom vele szemben, mint amit én is képviselek - csak azzal, hogy magyarul beszélek.

Nem meglepő módon, így van ez az AI modellekkel is. Egy friss kutatás 107 ország kulturális értékeit vetette össze a legnagyobb AI-modellek működésével – és kiderült: mind ugyanazokat a mintákat követik, amelyek az angol nyelvű, nyugat-európai társadalmakra jellemzőek (ld. illusztrációnk)

Ez elsőre ártalmatlannak tűnhet, de komoly következményei vannak. Például egy globális ügyfélszolgálati AI Németországban a rövid bocsánatkérés + gyors megoldás receptje tökéletesen működhet, Japánban viszont tiszteletlenségnek számít, ha nem ismerjük el kellő mélységben az okozott kellemetlenséget, az Egyesült Arab Emírségekben pedig a kedvezmény felajánlása sértő lehet. Egy technikailag azonos rendszer tehát teljesen eltérő kulturális hatásokat vált ki.

A probléma gyökere, hogy az AI tanításához felhasznált adatok túlnyomó része angol nyelvű forrásokból származik. Így a modellek kommunikációs mintái is ezen kultúrkör értékeit tükrözik – és ha nem figyelünk, ez vakfoltokhoz vezethet. Erre jó példa a Klarna esete: az AI-vezérelt ügyfélszolgálat technikai bravúr volt, de 14 hónap után az emberi munkatársak visszahozása vált szükségessé, miután a vevői elégedettség több mint 20%-kal csökkent.

A tanulság egyértelmű: a technikai teljesítmény mellett a „kulturális intelligenciát” is mérni kell. A sikeres AI-stratégiák nem törekednek lehetetlen semlegességre, hanem tudatosítják, hogy minden kimenet egy adott kulturális lencsén keresztül születik. A kérdés az, hogy felismerjük-e ezeket a beépített feltételezéseket, és képesek vagyunk-e hozzájuk igazítani a rendszereinket, hogy valóban a világ sokszínűségét szolgálják.