Современные нейросети умеют отвечать на десятках языков. Поэтому кажется логичным, что лучше всего искусственный интеллект должен понимать английский — именно на нём существует огромное количество текстов, которыми обучают языковые модели.
Но новое исследование дало неожиданный результат: английский оказался далеко не всегда лучшим языком для общения с ИИ. В некоторых тестах испанский и итальянский модели понимали точнее.
Какие языки проверяли исследователи
Учёные сравнили работу трёх крупных языковых моделей:
- GPT-4o;
- Grok-3;
- DeepSeek-V3.
Каждая модель выполняла одинаковые задания на понимание текста на двенадцати языках.
В исследование вошли:
английский, немецкий, нидерландский, испанский, итальянский, каталанский, греческий, русский, турецкий, арабский, китайский и японский языки.
Такой набор позволил сравнить не только близкие европейские языки, но и совершенно разные языковые семьи и системы письма.
Испанский и итальянский оказались сильнее английского
Исследователи ожидали, что лучшие результаты нейросети покажут на английском.
Однако именно здесь появился один из самых интересных результатов работы.
🇪🇸 Испанский — стабильно высокий результат.
🇮🇹 Итальянский — стабильно высокий результат.
🇬🇧 Английский — оказался не всегда лидером.
Испанский и итальянский в ряде тестов превосходили английский, хотя английских материалов для обучения искусственного интеллекта существует намного больше.
Получается, простое правило «чем больше текстов на языке, тем лучше ИИ его понимает» работает далеко не всегда.
А как нейросети справились с русским
Русский язык также вошёл в число двенадцати исследованных языков.
При этом учёные не обнаружили одного универсального «лучшего» или «худшего» языка для всех нейросетей. Результаты зависели одновременно и от языка, и от конкретной модели.
Формально поддерживать язык и одинаково хорошо понимать его — не одно и то же.
Люди всё ещё понимают язык лучше ИИ
Чтобы результаты можно было сравнить с человеческими способностями, исследователи пригласили носителей всех двенадцати языков.
Всего в эксперименте участвовали 480 человек — по 40 носителей каждого языка.
В большинстве тестов люди справлялись с заданиями на понимание языка лучше нейросетей.
Но были исключения:
GPT-4o на испанском и DeepSeek-V3 на итальянском показали результаты, сопоставимые с результатами людей.
То есть искусственный интеллект уже способен очень хорошо работать с отдельными языками, но общий человеческий уровень понимания пока остаётся выше.
Почему один язык ИИ понимает лучше другого
Причин может быть сразу несколько.
Первая — количество и качество текстов, использованных при обучении модели. Но новое исследование показывает, что одного объёма данных недостаточно.
Важную роль играет и то, как система разбивает текст на небольшие элементы — токены.
Для одного языка целое слово может обрабатываться как единый элемент, а в другом языке то же по смыслу слово приходится разбивать на несколько частей.
Также значение имеют сходство языков, качество переводных текстов и особенности данных, на которых нейросеть обучалась.
Можно ли доверять ответу ИИ на иностранном языке
Исследование вовсе не означает, что современные нейросети плохо работают с иностранными языками.
Наоборот, их результаты во многих случаях оказались достаточно высокими.
Но обнаружилось важное ограничение: качество ответа может зависеть от языка, на котором задан вопрос.
Особенно важно учитывать это при работе со сложными инструкциями, обучением, профессиональными текстами и другой информацией, где неправильное понимание вопроса способно повлиять на результат.
Стоит ли задавать один вопрос ИИ на разных языках
Иногда это действительно может быть полезно.
Если человек хорошо владеет двумя языками и получает от нейросети сомнительный ответ, можно сформулировать тот же вопрос на другом языке и сравнить результаты.
Совпадение основных выводов не гарантирует абсолютную правильность ответа, но заметные различия могут подсказать, что запрос был понят неоднозначно.
Такой подход особенно интересен для людей, которые регулярно используют ИИ при изучении иностранных языков, переводе или работе с международной информацией.
Английский больше не главный язык искусственного интеллекта?
Пока такой вывод делать рано.
Исследователи проверили три нейросети и двенадцать языков, тогда как в мире существуют тысячи языков, а сами модели постоянно обновляются.
Но работа разрушает привычное представление о том, что английский автоматически должен быть самым удобным языком для общения с искусственным интеллектом.
Возможно, в будущем ИИ-системы будут оценивать не только по общему качеству ответов, но и отдельно по тому, насколько хорошо они действительно понимают каждый конкретный язык.
