ブラジルのAIにおける課題：言語的多様性とデジタル包摂

核心概念

倫理的で社会的に責任のあるブラジルのAI開発には、ポルトガル語の多様な方言やブラジル国内の多様な言語を考慮した、包括的な言語データを使用することが不可欠である。

要約

本稿は、生成AIの進歩に伴い、人間の重要な属性である言語的多様性が脅威にさらされている現状を指摘し、ブラジルのAI開発における課題と対策を論じている。
ブラジルにおける言語的多様性の現状

ブラジルではポルトガル語が公用語とされているが、実際には多様な言語が話されている。
先住民言語、移民言語、ブラジル手話（Libras）などが憲法や法律で認められており、共存している。
IPHAN（歴史芸術遺産研究所）によるINDL（全国言語的多様性調査）では、先住民言語、アフリカ系ブラジル人コミュニティの言語、移民言語、手話、クレオール言語、ポルトガル語とその方言バリエーションを含む6つのグループの言語が確認されている。
AI開発における課題

AI開発において、単一の言語や方言に偏ったデータを使用すると、その言語や方言が優勢となり、他の言語や方言が軽視される可能性がある。
特に、データの少ない言語や方言はAI開発から取り残され、デジタルデバイドが拡大する可能性がある。
提言

ブラジルのAI開発においては、ポルトガル語の多様な方言だけでなく、他の言語のデータも積極的に収集・利用する必要がある。
特に、データの少ない言語や方言については、体系的な収集・保存・共有の仕組みを構築する必要がある。
ABRALIN（ブラジル言語学会）の社会言語学委員会とANPOLL（文学・言語学大学院協会）の社会言語学GTは、ブラジルの言語的多様性を反映したAI開発を推進するために、「ブラジル言語的多様性プラットフォーム」の構築を提案している。
結論
倫理的で社会的に責任のあるブラジルのAI開発には、ポルトガル語の多様な方言やブラジル国内の多様な言語を考慮した、包括的な言語データを使用することが不可欠である。

統計

2010年の時点で、ブラジルでは少なくとも23の言語が公用語として認められている。
これらの言語には、13の先住民言語と9の移民言語が含まれる。

抽出されたキーインサイト

Diversidade lingu\'istica e inclus\~ao digital: desafios para uma ia brasileira

by Raquel Meist... 場所 arxiv.org 11-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.01259.pdf

深掘り質問

AI開発における言語的多様性の重要性は、他の国や地域にも当てはまるだろうか？

もちろんです。AI開発における言語的多様性の重要性は、他の国や地域にも等しく当てはまります。これは、ブラジルにおけるポルトガル語の多様性だけに限った話ではありません。世界中には数千の言語が存在し、それぞれの言語が独自の文化や歴史を反映しています。
AIが真にグローバルに役立つためには、この多様性を反映している必要があります。そうでなければ、特定の言語や文化に偏ったAIが生まれてしまい、デジタルデバイドをさらに深めてしまう可能性があります。言語的多様性を考慮したAI開発は、以下の点で重要です。

公平性と包摂性の実現: 特定の言語の話者だけがAIの恩恵を受けられるという状況は避けなければなりません。あらゆる言語の話者が平等にAI技術にアクセスし、利用できる環境を作る必要があります。
文化的多様性の維持: 言語は文化の根幹をなすものであり、言語の消滅は文化の消滅に繋がります。AI開発を通じて言語的多様性を維持することは、文化的多様性を守ることにも繋がります。
経済的な機会の拡大: グローバル化が進む現代において、多言語に対応できるAIは経済的なメリットも大きいです。様々な言語に対応したAIを開発することで、より多くの人々に経済的な機会を提供することができます。
世界各国で、それぞれの言語や文化に合わせたAI開発が求められています。

言語的多様性を考慮したAI開発は、技術的な複雑さやコストの増加につながる可能性もあるのではないか？

その通りです。言語的多様性を考慮したAI開発は、技術的な複雑さとコストの増加という課題を伴います。これは、以下のようないくつかの要因によって生じます。

データ収集の難しさ: 多様な言語のデータ、特に低リソース言語のデータは、収集が困難な場合があります。十分な量のデータを集めるためには、時間とコストがかかります。
言語処理の複雑さ: 言語によって文法や語彙、表現方法が大きく異なるため、それぞれの言語に合わせた自然言語処理モデルを開発する必要があります。これは、高度な技術力と多くの時間、そしてコストを必要とします。
評価の難しさ: 多様な言語に対応したAIを適切に評価するためには、それぞれの言語の専門家による評価が必要です。これもまた、コスト増加の要因となります。
しかし、これらの課題を克服することは不可能ではありません。近年では、以下のような技術革新によって、多言語AI開発のハードルは徐々に下がっています。

機械翻訳の進歩: 機械翻訳の精度が向上したことで、高リソース言語のデータを用いて低リソース言語のAI開発を効率化できるようになってきました。
クロスリンガルトランスファーラーニング: 複数の言語のデータを同時に学習させることで、少ないデータ量でも高精度なモデルを構築できるようになってきました。
データ拡張技術: 既存のデータを加工することでデータ量を künstlich に増やし、モデルの精度向上を図る技術も開発されています。
これらの技術革新によって、コストを抑えつつ多様な言語に対応したAI開発が可能になりつつあります。

AI技術は、失われつつある言語の保護や revitalization にどのように貢献できるだろうか？

AI技術は、失われつつある言語の保護や revitalization に大きく貢献できる可能性を秘めています。具体的には、以下のような方法が考えられます。

言語学習アプリの開発: AIを活用した言語学習アプリは、ゲーム感覚で楽しく学習できるため、学習者のモチベーション維持に役立ちます。特に、学習者が少ない endangered language にとっては、AIによる個別指導や発音矯正は効果的です。
言語資料のデジタル化と翻訳: 古文書や音声記録などの言語資料をデジタル化し、AIを用いて翻訳することで、失われた言語の理解や研究を促進することができます。
言語データベースの構築: AIを用いて、文法規則や語彙、発音などの言語データを収集・分析し、データベース化することで、言語の構造や歴史を解明することができます。これは、言語の revitalization に必要な基礎資料となります。
チャットボットによる言語学習環境の提供: AIチャットボットは、学習者に対して、いつでもどこでも言語学習の機会を提供することができます。これは、特に日常生活で endangered language を話す機会が少ない学習者にとって有効です。
AI技術を活用することで、失われつつある言語の保護や revitalization を効果的に進めることが期待できます。