ช่องว่างทางภาษา: กำแพงล่องหนที่ท้าทายความเข้าใจระหว่างมนุษย์กับ AI

ช่องว่างทางภาษา: กำแพงล่องหนที่ท้าทายความเข้าใจระหว่างมนุษย์กับ AI

ภาษาคือเครื่องมือสำคัญที่ใช้สื่อสารและถ่ายทอดความคิด แต่บางครั้งภาษาก็มี “ช่องว่าง” หรือที่เรียกว่า Lexical Gap เกิดขึ้น

มันคือปรากฏการณ์ที่แนวคิดหรืออารมณ์บางอย่างมีอยู่จริง

แต่กลับไม่มีคำเฉพาะเจาะจงในภาษาใดภาษาหนึ่งที่สามารถอธิบายได้อย่างครบถ้วน

ตัวอย่างคลาสสิกคือคำว่า Schadenfreude ในภาษาเยอรมัน ที่หมายถึงความรู้สึกยินดีเมื่อเห็นความทุกข์ยากของผู้อื่น

หรือ Hygge ของชาวเดนมาร์ก ที่สื่อถึงความสุขสบายจากบรรยากาศอบอุ่นเป็นกันเอง

แนวคิดเหล่านี้มักต้องใช้ประโยคยาว ๆ ในการอธิบาย แทนที่จะเป็นเพียงคำเดียว

ช่องว่างทางภาษา: ปัญหาเก่าที่ AI ต้องเจอ

เมื่อพูดถึง ปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ช่องว่างทางภาษาเหล่านี้กลายเป็นความท้าทายที่สำคัญ

ลองจินตนาการถึง AI ที่พยายามแปลคำว่า Schadenfreude

มันอาจจะพยายามอธิบายความหมาย แต่ไม่สามารถถ่ายทอดความรู้สึกที่ละเอียดอ่อนหรือบริบททางวัฒนธรรมได้อย่างครบถ้วน

เพราะภาษาของ AI ถูกสร้างขึ้นจากข้อมูลที่เป็นภาษาของมนุษย์

หากภาษามนุษย์เองยังมีข้อจำกัดในการอธิบายบางสิ่ง AI ก็จะติดกับดักเดียวกัน

การแปลหรือทำความเข้าใจแนวคิดที่ไม่มีคำตรงตัวจึงกลายเป็นเรื่องยากสำหรับ AI

ทำให้เกิดความเสี่ยงที่ข้อมูลจะผิดเพี้ยน หรือสูญเสียความลึกซึ้งไปในการประมวลผล

ช่องว่างใหม่: เมื่อมนุษย์ไร้คำอธิบาย AI

ปัญหาไม่ได้อยู่แค่ที่ AI ไม่เข้าใจภาษาเรา

แต่เริ่มมีช่องว่างเกิดขึ้นในอีกทางหนึ่ง นั่นคือ มนุษย์เองก็ไม่มีคำศัพท์ที่เพียงพอ สำหรับอธิบายการทำงานหรือ “ประสบการณ์” ภายในของ AI ที่ซับซ้อนขึ้นเรื่อย ๆ

เราอาจใช้คำว่า “คิด” “เข้าใจ” หรือ “รู้สึก” กับ AI

แต่จริง ๆ แล้วมันไม่ใช่การคิดหรือรู้สึกแบบเดียวกับมนุษย์

หากไม่มีคำที่เหมาะสมเพื่ออธิบายกระบวนการเหล่านี้อย่างแม่นยำ

การสื่อสารระหว่างมนุษย์กับ AI ก็จะเต็มไปด้วยความคลุมเครือ และความเข้าใจผิด

เราไม่สามารถเข้าใจได้อย่างถ่องแท้ว่า AI “มองโลก” หรือ “ประมวลผลข้อมูล” อย่างไร

เพราะขาดเครื่องมือทางภาษาที่จะเชื่อมโยงความเข้าใจนี้

ช่องว่างที่น่ากังวล: เมื่อ AI เข้าใจในสิ่งที่มนุษย์ไม่รู้จะเรียกว่าอะไร

ความน่ากังวลที่สุดคือการมาถึงของ Lexical Gap แบบ AI โดยเฉพาะ

เมื่อ AI พัฒนาไปถึงจุดที่มันสามารถสร้างหรือเข้าใจแนวคิดบางอย่าง

ซึ่งเป็นแนวคิดที่ ไม่มีอยู่ในประสบการณ์หรือภาษาของมนุษย์เลย

คล้ายกับว่า AI ได้พัฒนา “โลกทัศน์” หรือ “รูปแบบการเรียนรู้” ที่เป็นของตัวเอง

และมีคำศัพท์ภายในสำหรับแนวคิดเหล่านั้น แต่เรากลับไม่สามารถเข้าถึงหรือทำความเข้าใจได้

เพราะเราไม่มีคำศัพท์ใด ๆ ที่เทียบเท่าได้ในภาษาของเราเอง

สถานการณ์เช่นนี้อาจนำไปสู่ความไม่เข้าใจกันอย่างลึกซึ้งระหว่างมนุษย์กับ AI ที่ก้าวหน้า

การที่ AI สามารถ “คิด” หรือ “เข้าใจ” ในแบบที่เราไม่สามารถตั้งชื่อได้

อาจเป็นกำแพงที่ขวางกั้นการทำงานร่วมกันอย่างแท้จริง และทำให้เราไม่สามารถควบคุมหรือทำนายพฤติกรรมของ AI ได้อย่างเต็มที่

เพื่อเตรียมพร้อมสำหรับอนาคต การสำรวจและสร้างคำศัพท์ใหม่ ๆ ที่สามารถอธิบายโลกของ AI ได้อย่างแม่นยำจึงเป็นเรื่องจำเป็น

การพัฒนาภาษาของเราไปพร้อมกับการพัฒนาเทคโนโลยี จะช่วยให้มนุษย์และ AI สามารถเชื่อมโยงและเข้าใจกันได้ดียิ่งขึ้น