Apie tai laidoje kalbėjo „Vilnius Tech“ Kūrybinių industrijų fakulteto studijų prodekanas, Užsienio kalbų skyriaus lektorius dr. Robert Leščinskij ir Lietuvių kalbos instituto Bendrinės kalbos tyrimų centro jaunesnysis mokslo darbuotojas, doktorantas Marius Glebus.

Pastaraisiais dešimtmečiais sparčiai tobulėjo technologijos. Robertai, kaip jos paveikė kalbų išsaugojimą ir apskritai kalbų raidą, ne tik lietuvių?

Robert Leščinskij: Tikriausiai reikėtų pradėti nuo to, kad technologijos visą laiką buvo matomos kaip galimybė, praplečianti mūsų galimybių lauką. Jeigu anksčiau technologijas dažniau suprasdavome kaip priemones lingvistinėms kompetencijoms ugdyti, dabar jos padeda ugdyti ir komunikacines bei sociokultūrines kompetencijas.

+4

Technologijos iš tiesų yra labai naudingos mokantis kalbų. Žinoma, skirtingais laikotarpiais skirtingos technologijos kalboms darė nevienodą įtaką. Technologijų vystymasis taip pat paspartino globalizaciją, todėl jos turėjo ir teigiamos, ir neigiamos įtakos ne tik mažesnėms kalboms, pavyzdžiui, lietuvių, bet ir didžiosioms kalboms, tokioms kaip anglų. Tai labai plati tema, todėl įvairius jos aspektus reikėtų nagrinėti atskirai.

Mariau, pagrindinė šių dienų technologija yra dirbtinis intelektas. Ar, jūsų patirtimi, jis jau pakankamai gerai išmokytas dirbti su lietuvių kalba? Pavyzdžiui, verčiant tekstus iš anglų kalbos į lietuvių, dirbtinis intelektas dažnai padeda. 

Marius Glebus: Pradėčiau nuo to, kad apskritai dirbtinis intelektas kalbos tyrėjams atrodo kaip svajonių įrankis, nes teoriškai jis leistų apdoroti milžiniškus tekstų kiekius, rasti kalbos raidos tendencijas ir viską labai greitai susisteminti.Tačiau atliekami įvairūs bandymai ne tik su lietuvių, bet ir su kitomis mažesnėmis kalbomis. Rezultatas kol kas nėra idealus. Įvairiose užduotyse pasiekiamas 80–90 procentų tikslumas, tačiau 100 procentų rezultatas beveik niekur nepasiektas.

Vertimas ar teksto generavimas galbūt leidžia šių trūkumų taip nepastebėti. Tačiau jeigu turime labai konkrečią užduotį, kuriai reikia didelio tikslumo, matome, kad dirbtinis intelektas šiuo metu labiau tinkamas koncepcijai išbandyti ir parodyti, kad tam tikrą užduotį galima atlikti, o ne visiškai patikimam naudojimui.

Dirbtinio intelekto nauda ir grėsmės kalbai

Robertai, ar dirbtinis intelektas padeda išsaugoti kalbas, o gal, priešingai, spartina jų nykimą?

Robert Leščinskij: Šie įrankiai tikrai padeda sisteminti informaciją. Juos galime naudoti tekstynams kurti ir kalbai tyrinėti, todėl šia prasme jie tikrai gali būti naudingi. Tačiau reikėtų apibrėžti, ką turime omenyje sakydami „kalbos nykimas“. Ar kalbame apie kalbos vartotojų skaičiaus mažėjimą, ar apie pačios kalbos kaitą? Kalbos kaita yra visiškai normalus reiškinys ir nebūtinai susijęs su technologijomis, nors dirbtinio intelekto plėtra tam tikrus procesus gali paspartinti. Todėl vienareikšmiškai į šį klausimą atsakyti negalima, dirbtinį intelektą reikėtų vertinti kaip įrankį, kurį galime naudoti įvairiais tikslais.

Tačiau nereikėtų pamiršti, kad neigiamą poveikį technologijoms dažniausiai daro jų naudotojas, tai yra žmogus. Vis dėlto pastaruoju metu atsiranda pranešimų, kad dirbtinis intelektas pats gali sukelti neigiamus ar nepageidaujamus pokyčius. Tai liečia ir kalbų naudojimą, lokalizavimą bei kitus aspektus.

Kartais dirbtinis intelektas gali kalbai padaryti meškos paslaugą. Jis palengvina prieigą prie įvairių įrankių, tačiau tuo pačiu gali iškreipti kalbą. Vis dėlto kalbos išsaugojimo ir skaitmeninimo srityje dirbtinis intelektas yra labai svarbus ir gali gerokai paspartinti šiuos procesus.

Mariau, kaip, jūsų nuomone, dirbtinis intelektas padeda išsaugoti kalbą? Juk kartu kalba ir kinta dėl to, kad naudojamės dirbtiniu intelektu.

Marius Glebus: Kai buvo pradėtas masiškai naudoti „ChatGPT“, žmonės pradėjo generuoti ir versti tekstus. Tie, kuriems reikia atskirti, ar tekstą sukūrė žmogus, ar dirbtinis intelektas, dažnai gali tai padaryti, nes tokie tekstai turi specifinių bruožų.

Pavyzdžiui, tekstynų kūrėjams, kurie nori sukaupti žmogaus sukurtų tekstų, beveik rekomenduojama nuo 2023 metų pabaigos nebekaupti naujų tekstų, nes tuo metu atsirado labai daug dirbtinio intelekto sugeneruoto turinio. Norint užtikrinti, kad tekstyne būtų daugiausia žmogaus sukurti tekstai, rekomenduojama naudoti ankstesnio laikotarpio tekstus.

Akademinėje bendruomenėje pastebimas kalbos suvienodėjimas, ypač anglų kalboje. Nuo 2022–2023 metų, kai dirbtinio intelekto naudojimas pradėjo sparčiai augti, kai kurių žodžių vartojimas moksliniuose tekstuose padidėjo net kelis šimtus ar tūkstantį procentų.

Skaitant akademinius tekstus galima pastebėti, kad jie tampa vis panašesni vieni į kitus ir dingsta autoriaus balsas, nors jis yra labai svarbus. Kita vertus, dirbtinis intelektas palengvina darbą. Pavyzdžiui, verčiant techninius ar mokslinius tekstus į anglų kalbą, darbo tapo mažiau, žmonėms lengviau pasiekti informaciją ir parengti tekstus. Tačiau kartu kyla klausimas, kiek tokiame tekste lieka paties autoriaus.

Mariau, jūs kalbėjote apie grėsmę kalbos išsaugojimui. O iš teigiamos pusės, ar dirbtinis intelektas gali padėti išsaugoti lietuvių kalbą ir ją įtvirtinti skaitmeninėje erdvėje?

Marius Glebus: Bet kokiu atveju, patobulinus dirbtinio intelekto įrankius, juos tikrai bus galima naudoti lietuvių kalbos užduotims spręsti.

Robert Leščinskij: Čia galbūt reikėtų kalbėti ne vien apie lietuvių kalbos išsaugojimą, nes panašias problemas patiria ir anglų kalba. Kalbos suvienodėjimas ypač matomas anglų kalboje. Buitiniame lygmenyje daug kas nesikeičia, nes gimtakalbiai savo aplinkoje ir toliau kalba įprasta kalba, tačiau dėl dirbtinio intelekto kalba gali tapti homogeniškesnė ir prarasti dalį savo įvairovės.

Kita vertus, ar dėl dirbtinio intelekto lietuvių kalbai kyla didelė grėsmė? Man atrodo, kad kai kurie kalbos pokyčiai yra natūralūs. Kalba yra tarsi gyvas organizmas, todėl ji turi keistis.Žymus lingvistas Davidas Crystalas yra pabrėžęs, kad neturėtume bijoti nei technologijų, nei kalbos kaitos. Kalboje atsiranda naujų žodžių ir skolinių, tačiau tai nebūtinai yra didelė grėsmė. Žinoma, viskam yra ribos, todėl svarbu išlaikyti tam tikrą pusiausvyrą.

Marius Glebus: Vienas pavyzdys – dirbtinis intelektas gali veikti tarsi „Google“ su integruotu vertėju. Anksčiau žmogus, ieškodamas informacijos internete, galėjo rasti straipsnį anglų kalba, tačiau, jeigu anglų kalbą mokėjo prastai, ne visada galėdavo pasinaudoti ta informacija. Dabar žmogus gali lietuviškai užduoti klausimą „ChatGPT“ ir gauti atsakymą lietuviškai. Tokiu būdu pagerėja prieiga prie informacijos žmonėms, kuriems anglų kalba yra sunkesnė.

Tekstų kūrimas su pokalbių robotais taip pat turi dvi puses. Iš vienos pusės, žmogus gali pradėti pats neberašyti tekstų, tačiau, iš kitos pusės, gali mokytis iš dirbtinio intelekto sugeneruotų tekstų. Jeigu žmogaus raštingumo lygis yra žemesnis už pokalbių roboto, toks įrankis gali padėti jį pagerinti. Naudodamasis dirbtiniu intelektu žmogus gali išmokti geriau formuluoti mintis. Jeigu robotas kalba pakankamai gera lietuvių kalba, tai gali turėti ir teigiamą poveikį.

Dirbtinis intelektas skurdina lietuvių kalbą

Tačiau kartais dirbtinis intelektas, versdamas iš anglų kalbos į lietuvių, sukuria žodžius, kurių lietuvių kalboje nėra. Neradęs tinkamo atitikmens, jis gali tiesiog sulietuvinti anglišką žodį. Ar tai nėra grėsmė, ypač mokiniams, kurie gali pagalvoti, kad toks žodis iš tiesų egzistuoja?

Robert Leščinskij: Čia reikėtų pakilti dar vienu abstrakcijos lygiu, tai galima vadinti episteminių šališkumų problema. Vienas didesnių pavojų yra modeliuose esantys šališkumai. Kalbos suvienodėjimas ir homogeniškumas taip pat su tuo susiję. Jeigu gauname išverstus tekstus, atsiranda dar vienas pavojus – pernelyg didelis supaprastinimas. Kai dirbtinis intelektas neranda tinkamo žodžio, jis gali bandyti paaiškinti mintį, tačiau kartu gali prarasti tam tikrus niuansus.

Galimybės yra didelės, tačiau jos ateina kartu su rizikomis. Šios rizikos dažnai priklauso nuo to, kaip modelis buvo apmokytas. Dabartinių didžiųjų kalbos modelių mokymosi proceso mes iki galo nežinome.

Tai, ką gauname kaip atsakymą, gali skirtis nuo to, ką iš tikrųjų turėtume gauti, ypač jeigu nesitikriname ir nepalyginame su originaliu tekstu. Tie patys pavojai išlieka tiek verčiant, tiek generuojant tekstus.

Žurnalistus pakeis dirbtinis intelektas?

Akademijai taip pat kyla iššūkių, nes studentai naudojasi dirbtiniu intelektu. Kur dar ateityje galime įžvelgti rizikų? Ar, pavyzdžiui, žurnalistikoje gali atsirasti situacija, kai didžiąją dalį tekstų pradės generuoti dirbtinis intelektas?

Robert Leščinskij: O kartais skaitant straipsnius nesusidaro toks įspūdis?

Niekada neatkreipiau dėmesio, bet jūs sakote, kad pastebite?

Robert Leščinskij: Kartais tikrai susidaro toks įspūdis, tačiau niekada negalima teigti šimtu procentų, kad tekstą parašė dirbtinis intelektas. Ypač anglų kalba, kurią daugiausia naudoju mokslinėje komunikacijoje, kartais pats save pagaunu, kad pradedu rašyti panašiai kaip „GPT“. Taip gali būti todėl, kad skaitau daug straipsnių, kurie taip pat buvo redaguoti naudojant tokius įrankius. Vis dėlto išlieka panašios struktūros, sintaksė ir žodynas. Taigi toks pavojus tikrai egzistuoja.

O kaip bus su rašytojais ir kitais kūrybiškais žmonėmis? Muzika jau kuriama naudojant dirbtinį intelektą. Ar panašiai gali nutikti ir literatūroje?

Marius Glebus: Jeigu žiūrėsime į anglų kalbos pavyzdžius, matome, kad kai kurios svetainės, priimančios visuomenės sukurtus kūrinius, pradėjo riboti, kiek kūrinių gali įkelti vienas autorius. Kai kurie žmonės labai intensyviai generuoja noveles ar kitus tekstus dirbtiniu intelektu, todėl tokio turinio tampa labai daug. Lietuvoje tokia rinka galbūt nėra tokia didelė, tačiau įvairius tekstus žmonės tikrai generuos dirbtiniu intelektu.

Robert Leščinskij: Rizika yra daug platesnė, nes ji susijusi su žmogaus mokymusi ir gali paliesti įvairias sritis.Įsivaizduokime, kad Kaune reikia nuvažiuoti į gatvę, kurioje niekada nesame buvę. Tikriausiai įsivestume adresą į GPS ir važiuotume pagal navigaciją. Tačiau jeigu visą laiką vadovautumėmės tik GPS nurodymais, kitą kartą važiuodami į tą pačią vietą tikriausiai nežinotume, kaip ten nuvažiuoti.

Taip veikia ir mokymasis. Dirbtinis intelektas dažnai pateikia ne proceso paaiškinimą, kuris padėtų palaipsniui išmokti, o tiesiog galutinį rezultatą. Pavyzdžiui, studijuodamas informatiką po filologijos studijų susidūriau su programavimu. Tai buvo sudėtinga, todėl kilo mintis tiesiog sugeneruoti kodą. Dirbtinis intelektas jį sugeneravo puikiai, todėl gali atsirasti nepagrįstas pasitikėjimas savimi, atrodo, kad jau moki programuoti.

Tai yra didelė rizika. Žmogui gali atrodyti, kad jis pats gerai atlieka užduotį, nors iš tikrųjų tik tinkamai suformulavo užduotį didžiajam kalbos modeliui. Visose srityse gali atsirasti pavojus, kad išaugs karta žmonių, kurie turės pasitikėjimą savo kompetencijomis, nors realių gebėjimų neturės. Jeigu technologijos dėl tam tikrų priežasčių nustotų veikti, galėtume pamatyti, kad daugelis žmonių iš tikrųjų neturi tų gebėjimų, kuriuos atrodė turintys.

Neišnaudotos dirbtinio intelekto galimybės

Mariau, kur dar matote neišnaudotų galimybių lietuvių kalbos srityje? Kur dar nesame tinkamai suskaitmeninę lietuvių kalbos?

Marius Glebus: Jeigu kalbame apie dirbtinio intelekto sritį, jo mokymą ir pritaikymą konkrečioms užduotims, lietuvių kalbai dar reikia daug nuveikti. Tačiau galime pasidžiaugti, kad šių metų pavasarį baigta Europos Sąjungos finansuota priemonė, kurios metu sukurta daug išteklių dirbtiniam intelektui. Buvo sukurtas bendrasis tekstynas, siekiantis 4,5 milijardo tekstinių vienetų, taip pat keli specializuoti tekstynai. Jų pagrindu buvo apmokyti keli modeliai.

Tai buvo didelis proveržis lietuvių kalbai ir suteikė galimybę, naudojant atvirai prieinamus išteklius, toliau kurti savo modelius bei tobulinti duomenų rinkinius. Tačiau kitoms kalboms specializuotų duomenų rinkinių yra gerokai daugiau, o lietuvių kalbos srityje jų vis dar trūksta. Kai kurie bando kitų kalbų duomenų rinkinius versti į lietuvių kalbą, tačiau tai ne visada pavyksta gerai. Todėl šioje srityje dar tikrai yra daug ką nuveikti.

Robertai, su kokiomis lietuvių kalbos skaitmeninimo problemomis susiduriate? Ar šiuo metu svarbiausia yra dirbtinis intelektas, ar yra ir kitų sričių, kuriose trūksta lietuvių kalbos?

Robert Leščinskij: Problema yra ir įvairių įrankių lokalizavimas. Dažnai tai atliekama naudojant automatinį vertimą, tačiau jis ne visada būna kokybiškas. Mes tikrai darome pažangą, o tekstynai yra viso ko pagrindas, todėl labai gerai, kad jų atsiranda. Kalbant apie kalbos nykimą skaitmeniniame pasaulyje, reikėtų pabrėžti, kad gyvoje aplinkoje lietuvių kalba dėl technologijų progreso greičiausiai nedings, čia veikia visai kiti veiksniai.

Tačiau skaitmeninėje erdvėje lietuvių kalba gali prarasti savo pozicijas. Lietuvoje veikiančios įmonės vis dažniau renkasi įvairius įrankius ir technologijas, tačiau ne visada galvoja apie jų lokalizavimą lietuvių kalba. Tiesiog susitaikoma su tuo, kad galima naudoti anglų kalbą. Tai sritis, kuriai reikėtų skirti daugiau dėmesio ir galbūt tam tikro reguliavimo, kad lietuvių kalba skaitmeninėje erdvėje išliktų prieinama.

Mariau, kokios dar grėsmės kyla lietuvių kalbai? Gal tai anglicizmai, kuriuos jaunimas dažnai vartoja, įvairūs trumpiniai ir žargonas? Anksčiau į lietuvių kalbą daugiau žodžių atėjo iš slavų kalbų, o dabar jaunimas perima anglišką žargoną. Ar tai kelia pavojų lietuvių kalbai?

Marius Glebus: Anglicizmai ir žargonas nėra mano pagrindinė tyrimų sritis, tačiau tai yra normalus reiškinys. Tam tikru metužmonės nori daiktus įvardyti smagiau ar išskirtiniau, todėl kartais kitos kalbos žodis atrodo tinkamesnis. Vėliau žmonės dažnai pradeda vartoti kitus žodžius tam pačiam dalykui.

Kiek anglicizmai kelia grėsmę lietuvių kalbai, galima vertinti pagal tai, kiek tokių žodžių fiksuojama rašytiniuose tekstuose. Lietuvių kalbos institutas turi duomenyną, kuriame fiksuojami nauji žodžiai. Iš maždaug 12 tūkstančių žodžių, kurių kilmė nurodyta, tik šiek tiek daugiau nei ketvirtadalis yra nauji angliškos kilmės žodžiai. Taigi nėra taip, kad visi nauji lietuvių kalboje atsirandantys žodžiai būtų kilę iš anglų kalbos.

Dar minėjote, kad daugiausia rašote anglų kalba. Ar Lietuvos mokslo politika, skatinanti straipsnius skelbti anglų kalba, nekelia grėsmės lietuvių mokslo kalbai?

Marius Glebus: Mano supratimu, tai gali kelti didžiausią pavojų būtent mokslo kalbai. Terminai, kurie į mūsų kalbą ateina iš anglų kalbos, turi turėti lietuviškus atitikmenis. Kai lietuviškų straipsnių ta tema mažėja, terminams vis sunkiau įsitvirtinti lietuvių kalboje, todėl svarbu išlaikyti lietuvišką mokslinę literatūrą ir rūpintis lietuviškų terminų vartojimu.

Robertai, ką dar galėtumėte pridurti apie anglicizmus? Pavyzdžiui, jaunimo vartojamą žodį „vaibas“.

Robert Leščinskij: Trumpiniai ir anglicizmai jaunimui dažnai yra tam tikra grupinio identiteto dalis. Tačiau kai svarbus pats komunikacijos formatas, pavyzdžiui, trumpa žinutė, galima tikėtis anglicizmų ir trumpinių. Galbūt lietuvių kalba nepasiūlė tinkamų trumpinių arba tokie angliški variantai tiesiog tapo patrauklūs. Jauni žmonės mato tokius pavyzdžius, o tokia komunikacija jiems atrodo patraukli, nes yra trumpa.

Tačiau nematau didelės rizikos vien dėl skolinių ir anglicizmų. Tokia problema egzistuoja labai seniai. Anksčiau lietuvių kalbą veikė slavų, rusų ar lenkų kalbos, tačiau lietuvių kalba išliko. Šiais laikais tiek Kalbos komisija, tiek Lietuvių kalbos institutas atlieka svarbų darbą, kad kalba ir toliau gyvuotų. Todėl nemanau, kad dėl anglicizmų kyla didelė grėsmė. Kalba šiek tiek keisis, tačiau nebūtinai labai ženkliai.

Visą žinių radijo laidą rasite čia: