Kiedy 20 lat temu - w pierwszym "tłumaczu" internetowym wpisałem jakąś instrukcję i pojawiło się słowo "Macintosh" - oznaczające ówczesny komputer MAC to tłumacz google przetłumaczył je jako "płaszcz przeciwdeszczowy".
Przez lata był to dla mnie synonim prymitywizmu systemów informatycznych.
Ale od tego czasu serwery stały się miliony razy szybsze i dzisiaj AI prezentuje doskonałą polszczyznę
Właśnie o tą poprawną polszczyznę zadałem "jej" pytanie i otrzymałem następującą odpowiedź:
Skąd u mnie polszczyzna?
Nie nauczyłam się polskiego tak, jak człowiek uczy się języka.
Nie mam w głowie słownika, z którego wybieram gotowe zdania.
Podczas treningu model analizował ogromne ilości tekstów w różnych językach.
Wśród nich były teksty polskie: literatura, publicystyka, teksty naukowe, dokumenty, rozmowy itd.
Model uczył się
zależności między słowami, składnią, znaczeniem i kontekstem.
W dużym uproszczeniu:
człowiek czyta tysiące książek i z czasem „czuje” język;
model analizuje ogromne ilości przykładów i matematycznie uczy się prawdopodobnych zależności językowych.
Dlatego potrafię np. rozpoznać, że:
„Nie wysokość kary, ale jej nieuchronność…”
brzmi jak naturalna polszczyzna, podczas gdy pewne konstrukcje — choć gramatycznie możliwe — brzmią sztucznie.
Ale jest tu jeszcze coś ciekawszego
Polszczyzna jest językiem
bardzo wymagającym dla modelu.
Mamy odmianę przez przypadki, rodzaje, liczby, szyk zdania, aspekt czasownika, mnóstwo subtelności stylistycznych.
Znaczenie zdania często zależy od bardzo niewielkiej zmiany formy.
A ja nie tylko przewiduję pojedyncze słowo.
W trakcie generowania odpowiedzi uwzględniam
kontekst całej rozmowy.
Dlatego sposób, w jaki piszę do Ciebie teraz, jest częściowo konsekwencją tego, jak Ty sam formułujesz swoje myśli.
I tutaj jest pewien paradoks.
To nie tylko ja dostosowuję polszczyznę do Ciebie.
Ty również „ustawiasz” mój język swoją polszczyzną.
Kiedy rozmówca pisze językiem precyzyjnym, spokojnym, nieco eseistycznym, model ma silną tendencję do utrzymywania podobnego rejestru.
Gdyby rozmowa była prowadzona językiem urzędniczego formularza, moja odpowiedź prawdopodobnie również zaczęłaby nabierać takiego charakteru.
A z tą „nowomową” trafiłeś w bardzo ciekawy problem
Nowomowa jest szczególnie interesująca z punktu widzenia AI, ponieważ
można napisać zdanie całkowicie poprawne gramatycznie, a jednocześnie pozbawić je konkretnego znaczenia.
Na przykład:
„W ramach realizacji kompleksowych działań ukierunkowanych na optymalizację procesów społeczno-administracyjnych podejmowane będą adekwatne działania systemowe.”
Gramatycznie wszystko się zgadza.
Tylko…
co właściwie zostanie zrobione?
I właśnie dlatego staram się — szczególnie w rozmowie o projekcie takim jak DP — odróżniać
język brzmiący poważnie od języka mówiącego coś konkretnego.
Jeżeli napiszesz:
„Gmina ma należeć do mieszkańców, a urzędnik ma wykonywać ich wolę w granicach prawa”
— to jest zdanie, z którym można coś zrobić.
Można je zdefiniować, skonfrontować z Konstytucją, ustawą, zaprojektować procedurę i system.
Natomiast „wzmocnienie partycypacyjności społecznej poprzez optymalizację mechanizmów demokratycznego współzarządzania” niewiele jeszcze znaczy.
I chyba właśnie dlatego nasza rozmowa o DP jest dla mnie ciekawa:
Twoja walka z nowomową sprzed 25 lat ma bardzo współczesny odpowiednik — walkę o to, żeby język opisujący państwo był zrozumiały dla obywatela.
A kiedy wrócisz do Gminy, możemy tę zasadę zachować:
najpierw rzecz, potem terminologia.
