Meta ได้ประกาศว่า... ใช้คัมภีร์ไบเบิลเพื่อพัฒนาความสามารถของแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในการจดจำและสร้างเสียงพูด ในกว่าพันภาษา ความพยายามที่สร้างสรรค์นี้มีเป้าหมายไม่เพียงแต่จะพัฒนาเทคโนโลยีล้ำสมัยเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการอนุรักษ์ภาษาที่เสี่ยงต่อการสูญพันธุ์ด้วย
โครงการที่ Meta ตั้งเป้าหมายไว้สูงคือการนำเสนอโมเดลทางภาษาศาสตร์ใหม่แก่สาธารณชนผ่านแพลตฟอร์มการโฮสต์โค้ด GitHub ด้วยวิธีนี้ โปรแกรมเมอร์ที่ใช้ภาษาโปรแกรมต่างๆ จึงสามารถใช้งานได้ พวกเขาสามารถพัฒนาแอปพลิเคชันเสียงที่ล้ำสมัยและใช้งานได้หลากหลาย
Meta ใช้พระคัมภีร์พันธสัญญาใหม่ในการฝึกฝนปัญญาประดิษฐ์
สำหรับงานนี้ Meta ได้เตรียมโมเดลโดยใช้ชุดข้อมูลสองชุด: หนึ่งในนั้นประกอบด้วยบันทึกเสียงพระคัมภีร์พันธสัญญาใหม่ใน 1,107 ภาษา และอีกส่วนหนึ่งซึ่งประกอบด้วยบันทึกเสียงพระคัมภีร์พันธสัญญาใหม่ที่ไม่มีป้ายกำกับใน 3,809 ภาษา
"เรามีชุดข้อมูลที่ดีจำนวนมากสำหรับภาษาอังกฤษและภาษาอื่นๆ แต่เราไม่มีชุดข้อมูลสำหรับภาษาที่มีผู้พูดประมาณหนึ่งพันคน" ไมเคิล ออลี นักวิทยาศาสตร์วิจัยที่ Meta
ปัจจุบัน นักวิจัยของ Meta ยืนยันว่า หุ่นยนต์ของพวกเขาสามารถสื่อสารได้มากกว่า 1,000 ภาษา และจดจำได้มากกว่า 4,000 คำซึ่งถือเป็นความสำเร็จที่สำคัญมาก เมื่อพิจารณาว่าทั่วโลกมีภาษาอยู่ประมาณ 7,000 ภาษา
เมื่อเปรียบเทียบกับรุ่นจากบริษัทคู่แข่ง เช่นเดียวกับ Whisper ของ OpenAI เวอร์ชันของ Meta ก็แสดงอัตราข้อผิดพลาดที่ลดลงครึ่งหนึ่งเช่นกันแม้ว่าจะครอบคลุมภาษามากกว่าถึง 11 เท่าก็ตาม
ความท้าทายครั้งใหญ่ที่จะปฏิวัติวงการปัญญาประดิษฐ์เชิงสนทนา
คัมภีร์ไบเบิล เป็นหนึ่งในหนังสือที่ได้รับการแปลมากที่สุดในประวัติศาสตร์ หนังสือเล่มนี้ได้รับการแปลเป็นภาษาต่างๆ มากกว่า 700 ภาษาตามข้อมูลของสมาคมพระคัมภีร์แห่งสหรัฐอเมริกา พระคัมภีร์พันธสัญญาใหม่ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ได้รับการแปลเป็นภาษาต่างๆ มากกว่า 1,500 ภาษา การแปลที่หลากหลายนี้ได้กระตุ้นให้เกิดการแปลอย่างต่อเนื่องในภาษาของชนกลุ่มน้อยและภาษาที่ใกล้สูญพันธุ์
อย่างไรก็ตาม การแปลพระคัมภีร์ไม่ใช่เรื่องง่าย ภาษาแต่ละภาษามีลักษณะเฉพาะของตนเอง มีวิธีการแสดงความคิดและแนวคิดที่แตกต่างกัน นี่หมายความว่า ในหลายกรณี นักแปลต้องใช้ความพยายามอย่างมากในการค้นหาคำที่เหมาะสม และวลีที่เหมาะสมซึ่งถ่ายทอดข้อความและความหมายดั้งเดิมของพระคัมภีร์ได้อย่างถูกต้องแม่นยำ ซึ่งทำให้การนำไปใช้เป็นแหล่งข้อมูลที่สมบูรณ์แบบสำหรับการฝึกอบรม AI นั้นมีความซับซ้อนมากขึ้น
แม้ว่าจะมีพัฒนาการที่ดีขึ้นในด้านความเข้าใจและการสร้างภาษาแล้วก็ตาม โมเดลเมตาไม่ได้ปราศจากข้อบกพร่องนักวิจัยยอมรับว่า โมเดลของพวกเขาอาจถอดเสียงคำหรือวลีบางคำผิดพลาดได้และพบว่าแบบจำลองการรู้จำเสียงพูดของพวกเขาสร้างคำที่มีอคติมากกว่าแบบจำลองอื่นๆ แม้ว่าจะมากกว่าเพียง 0.7% ก็ตาม
คริส เอเมซู นักวิจัยจากมาซาคาเน องค์กรที่อุทิศตนเพื่อการประมวลผลภาษาธรรมชาติสำหรับภาษาแอฟริกัน เขาบอกกับ MIT ว่าการใช้ข้อความทางศาสนา แบบจำลองการฝึกอบรมอาจก่อให้เกิดปัญหาได้ ตามที่เขากล่าวไว้ว่า "คัมภีร์ไบเบิลมีอคติและการบิดเบือนอยู่มากมาย"
