Uma coligação de 60 organizações anunciou a 21 de setembro que pretende permitir que as pessoas que falam línguas pouco apoiadas pelos atuais sistemas de IA possam utilizar essas ferramentas na sua própria língua e com a sua própria voz. A Gates Foundation estima essa população em 3,4 mil milhões de pessoas e estabelece um horizonte de cinco anos para a iniciativa. A Google, a Anthropic e a OpenAI Foundation estão entre os signatários, juntamente com organizações locais de investigação e organizações comunitárias. Anúncio da coligação.
A mudança imediata é um acordo para coordenar o trabalho de acesso linguístico. O número descreve a ambição, não as pessoas já abrangidas. Esta distinção será relevante quando chegarem os primeiros relatórios de progresso: uma interface traduzida e um serviço que compreende a pergunta que uma pessoa realmente faz são realizações diferentes.
O que a coligação terá de construir
Os signatários propõem dados linguísticos partilhados, avaliações dos progressos e modelos e aplicações que outros programadores possam utilizar. A privacidade, o consentimento e o controlo dos dados pelas comunidades fazem parte da abordagem enunciada. O anúncio deixa os pormenores da governação e das frentes de trabalho da coligação por desenvolver ao longo do próximo ano. Os compromissos enunciados.
Uma reportagem independente apresenta uma admissão invulgarmente direta sobre o ponto de partida. Elizabeth Kelly, da Anthropic, disse à Associated Press que os produtos da empresa têm um fraco desempenho em muitas línguas africanas. A AP noticia também que um secretariado acompanhará os compromissos dos participantes. São aspetos úteis a acompanhar à medida que a coligação passa das assinaturas à concretização. A reportagem da AP.
Na nossa avaliação, o teste prático deve ser uma tarefa concluída. Consegue uma pessoa fazer uma pergunta na sua forma habitual de falar, compreender a resposta e corrigir um mal-entendido? Uma pontuação impressionante em tradução escrita deixaria parte desse teste por responder. Um relatório público útil distinguiria o reconhecimento da fala da precisão e utilidade da resposta final.
O trabalho que já decorre fora dos laboratórios de modelos
O Project Vaani mostra o que envolve a recolha de dados relevantes. Gerido pelo Indian Institute of Science e pela ARTPARK, com financiamento da Google, pretende recolher mais de 150 000 horas de fala nos distritos da Índia. O seu painel público apresenta atualmente cerca de 31 278 horas e 105 línguas. O total previsto e o total registado não devem ser confundidos. Project Vaani.
O projeto afirma que a sua recolha pretende refletir diferenças como a idade, o género, a escolaridade e a localização urbana ou rural. Isto coloca aos programadores uma questão mais exigente do que saber se o seu produto tem uma opção para determinada língua num menu: de quem é a fala que aprendeu a reconhecer nessa língua?
A propriedade das gravações é outra parte do problema. Numa atualização de maio, a Mozilla descreveu uma funcionalidade de pedido de acesso para o Mozilla Data Collective que permite a quem carrega dados aprovar quem recebe os seus conjuntos de dados. A plataforma também permite aos fornecedores especificar como o seu material pode ser utilizado. O Mozilla Data Collective está entre os signatários da coligação. Atualização da plataforma da Mozilla, condições de acesso aos conjuntos de dados.
Para uma comunidade que contribui com gravações, o acesso é uma decisão concreta. Um projeto pode perguntar quem as receberá, se a utilização comercial é permitida e como será tratada uma reclamação. Estas questões devem ficar resolvidas antes de começar a recolha. Chamar aberto a um conjunto de dados não substitui a explicação da sua licença às pessoas cujas vozes contém.
O que muda para os serviços públicos e as empresas
Para as organizações que avaliam serviços de IA, isto constitui uma razão para testar localmente antes de expandir. A nossa recomendação é começar por uma tarefa de rotina bem delimitada e recrutar falantes fluentes do público a que se destina para avaliar as respostas. Registe as falhas com o mesmo cuidado que os sucessos. Inclua termos locais e formas comuns de alternância entre línguas, em vez de testar apenas frases cuidadas escritas para uma demonstração.
Um serviço também precisa de uma forma clara de sair de uma conversa automatizada sem sucesso. Uma pessoa que não consegue obter uma resposta correta deve poder contactar um ser humano ou utilizar outro canal. Os progressos que a coligação venha a alcançar devem ser avaliados em conjunto com essas alternativas, sobretudo quando um mal-entendido afeta o acesso a um serviço essencial.
Esta iniciativa surge depois de a Gates Foundation ter anunciado, a 14 de setembro, planos para gastar pelo menos mil milhões de dólares ao longo de dois anos no acesso equitativo à IA. Trata-se de um compromisso de financiamento mais amplo; o anúncio sobre as línguas não diz que a totalidade do montante se destina a esta coligação. O anúncio separado de financiamento.
As próximas provas a procurar são concretas: línguas identificadas, avaliações publicadas com participantes locais, conjuntos de dados utilizáveis e serviços em funcionamento. Esses elementos mostrariam se o acordo está a tornar a IA útil para pessoas que, até agora, tiveram poucos motivos para contar com ela.
