هوش مصنوعی در سال‌های اخیر پیشرفت‌های شگرفی داشته است. مدل‌های زبانی مانند ChatGPT، Claude، Gemini و زیگپ توانسته‌اند تعامل انسان و ماشین را به سطحی بی‌سابقه برسانند. اما در این میان، کاربران فارسی‌زبان اغلب با یک چالش تکراری روبه‌رو هستند: چرا مدل‌ها، به‌ویژه در زبان فارسی، گاهی پاسخ‌هایی عجیب، نادرست یا از نظر زبانی معیوب تولید می‌کنند؟
این پرسش، نه‌فقط یک گلایه رایج کاربران، بلکه موضوعی بسیار مهم در توسعه هوش مصنوعی چندزبانه است. مدل‌هایی که قرار است برای همه انسان‌ها مفید باشند، نمی‌توانند در فهم نیمی از جمعیت جهان که به زبان‌های «غیرفرانسوی-انگلیسی» صحبت می‌کنند، دچار ضعف باشند.
در این مقاله، به‌صورت دقیق بررسی می‌کنیم که چرا مدل‌های هوش مصنوعی در فارسی‌نویسی دچار خطا می‌شوند، این خطاها از کجا ناشی می‌شوند، و چه راهکارهایی وجود دارد تا تجربه کاربری فارسی‌زبانان بهبود یابد.
بخش اول: هوش مصنوعی چطور زبان یاد می‌گیرد؟
برای فهم خطاهای هوش مصنوعی در زبان فارسی، اول باید بدانیم مدل‌های زبانی چطور آموزش می‌بینند. هوش مصنوعی‌ای که توانایی مکالمه دارد، بر اساس ساختاری به نام مدل زبانی بزرگ (LLM) ساخته شده است. این مدل‌ها:
- روی میلیاردها کلمه از متون موجود در اینترنت، کتاب‌ها، مقالات، و پایگاه‌های عمومی آموزش می‌بینند.
- از طریق الگوریتم‌هایی مثل ترانسفورمر یاد می‌گیرند که کدام واژه، احتمالا بعد از کدام واژه می‌آید.
- هیچ «درک زبانی» واقعی ندارند؛ فقط ساختار آماری زبان را یاد می‌گیرند.
در نتیجه، هرچه داده‌های باکیفیت‌تری به یک زبان در دسترس باشد، مدل هم در آن زبان بهتر عمل می‌کند. این نکته کلیدی‌ست که دلیل اصلی کیفیت پایین‌تر AI در فارسی را مشخص می‌کند.
بخش دوم: مشکلات رایج مدل‌ها در فارسی‌نویسی
بیایید چند مشکل رایج را به‌صورت دقیق بررسی کنیم.
۱. کیفیت پایین داده‌های آموزشی به زبان فارسی
بزرگ‌ترین مشکل مدل‌های زبانی در فارسی این است که داده‌های آموزشی فارسی بسیار کمتر و کم‌کیفیت‌تر از زبان‌هایی مانند انگلیسی، چینی یا اسپانیایی هستند.
برای مثال:
- منابع فارسی رسمی و دقیق (مانند کتاب‌های علمی یا رسمی) در اینترنت محدود هستند.
- بسیاری از متون فارسی در فضای وب دارای غلط‌های املایی، نگارشی یا محتوایی هستند.
- حجم عظیمی از متون فارسی با فینگلیش نوشته شده‌اند که در آموزش مدل بی‌اثرند.
در نتیجه، مدل با یک نمونه‌برداری نابرابر روبه‌روست:
زبان فارسی را از متونی یاد می‌گیرد که ناقص، ناپایدار و غیراستانداردند.
۲. ساختار پیچیده‌تر و منعطف‌تر دستور زبان فارسی
زبان فارسی از نظر ترتیب اجزای جمله، انعطاف بالایی دارد. برخلاف زبان‌هایی مانند انگلیسی که ساختار جمله تقریبا ثابت است (فاعل + فعل + مفعول)، در فارسی می‌توان ترتیب‌های متفاوتی داشت. مثلا:
- من کتاب را خواندم.
- کتاب را من خواندم.
- خواندم کتاب را.
همه‌ی این‌ها درست‌اند، ولی معنا یا تاکید متفاوت دارند. مدل‌های زبانی در فهم و بازتولید این پیچیدگی‌ها، به‌ویژه اگر آموزش ندیده باشند، دچار مشکل می‌شوند. به‌همین دلیل، گاهی پاسخ‌هایی می‌سازند که از نظر گرامری «نزدیک» ولی از نظر طبیعی بودن، غلط‌اند.
۳. هم‌ریختی واژگان و ابهام‌پذیری بالای فارسی
در فارسی، بسیاری از واژگان می‌توانند معانی مختلف داشته باشند، یا نقش‌های گرامری متفاوتی بازی کنند. برای مثال:
- «باز» می‌تواند صفت باشد (در: در باز است)، اسم باشد (در: پرنده‌ی باز)، یا فعل (در: باز کن).
- «شد» می‌تواند معنای ساده داشته باشد یا در ساختار مجهول به‌کار برود.
مدل زبانی، بدون زمینه، گاهی نمی‌تواند بفهمد دقیقا چه معنایی مد نظر است. در نتیجه، پاسخ‌هایی تولید می‌کند که از نظر واژه درست‌اند، ولی معنا ندارد یا مبهم است.
۴. عدم انطباق کامل زبان با فرهنگ
حتی اگر مدل‌ها بتوانند واژگان و دستور زبان فارسی را تقلید کنند، باز هم در بازتولید «منطق فرهنگی» زبان فارسی دچار مشکل می‌شوند.
برای مثال، زبان فارسی پر از تعارفات، کنایه‌ها، و اظهارات غیرمستقیم است. عباراتی مثل
- «زحمت کشیدید»
- «دست‌تون درد نکنه»
- «قابل شما رو نداره»
از نظر معنای واژه‌به‌واژه ممکن است چیزی نگویند، اما از نظر فرهنگی کاملا معنا دارند. مدل‌هایی که آموزش چندفرهنگی ندیده‌اند، این ظرایف را یا حذف می‌کنند یا بد می‌فهمند.
۵. خطاهای تولیدی در تایپ و نگارش
برخی از خطاهایی که کاربران در خروجی فارسی مدل‌ها می‌بینند، مستقیما از مدل نیستند، بلکه مربوط به نحوه نمایش متن فارسی در رابط کاربری یا موتورهای تایپی است. مثل:
- نیم‌فاصله‌هایی که اشتباه نمایش داده می‌شوند
- نقطه‌گذاری انگلیسی در متن فارسی
- مشکل در راست‌چین بودن یا ترتیب واژگان در بعضی اپلیکیشن‌ها
بخش سوم: راهکارهایی برای بهبود عملکرد هوش مصنوعی در زبان فارسی
خوشبختانه، مشکلات یادشده غیرقابل‌حل نیستند. در ادامه چند راهکار مهم برای ارتقاء تجربه‌ی فارسی‌نویسی با هوش مصنوعی را مرور می‌کنیم:
۱. استفاده از مدل‌های بومی‌شده یا تقویت‌شده با داده‌های فارسی
مدل‌هایی مانند زیگپ یا برخی نسخه‌های fine-tune شده‌ی ChatGPT، بر پایه داده‌های فارسی آموزش‌دیده‌اند یا برای کاربر فارسی‌زبان طراحی شده‌اند. استفاده از این مدل‌ها می‌تواند دقت پاسخ‌ها را افزایش دهد.
همچنین شرکت‌های ایرانی فعال در حوزه NLP می‌توانند نقش مهمی در تولید پایگاه‌های داده استاندارد، برچسب‌گذاری متون و تقویت مدل‌های زبانی فارسی ایفا کنند.
۲. تعامل هوشمندانه کاربران با مدل
کاربران نیز می‌توانند با چند اقدام ساده، کیفیت خروجی را افزایش دهند:
- جمله‌ها را شفاف، ساده و از نظر دستوری کامل بنویسید.
- اگر متنی طولانی تولید کردید، از مدل بخواهید یکبار آن را بازنویسی یا بهبود دهد.
- به مدل اعلام کنید که می‌خواهید پاسخ رسمی، محاوره‌ای یا شاعرانه باشد.
- در صورت مشاهده خطا، از مدل بخواهید آن را اصلاح کند یا دلیلش را بپرسید.
۳. توسعه منابع زبانی آزاد به زبان فارسی
همان‌طور که ویکی‌پدیا، مقالات علمی، متون ادبی و پایگاه‌های گفت‌وگویی آزاد به رشد زبان در مدل‌ها کمک می‌کنند، تولید محتوای باکیفیت به فارسی در فضای وب می‌تواند به بهبود مدل‌های آینده منجر شود.
مشارکت در پروژه‌های متن‌باز فارسی، آموزش داوطلبانه مدل‌ها و گسترش منابع چندرسانه‌ای فارسی، همه نقش کلیدی دارند.
۴. استفاده ترکیبی از زبان‌ها در مواقع بحرانی
اگر مدل نتوانست یک موضوع فارسی را درست بفهمد، گاهی می‌توان آن را به انگلیسی نوشت و سپس از مدل خواست ترجمه کند یا دوباره به فارسی توضیح دهد. در بسیاری موارد، مدل در انگلیسی عملکرد بهتری دارد و همین مسیر می‌تواند به نتیجه دقیق‌تری منجر شود.
۵. فشار اجتماعی بر شرکت‌های توسعه‌دهنده برای بهبود پشتیبانی زبان فارسی
یکی از عوامل مهم در تقویت هوش مصنوعی برای فارسی‌زبانان، صدای جمعی کاربران است. بازخورد دادن، نقد کردن، نوشتن در شبکه‌های اجتماعی و درخواست برای پشتیبانی بهتر از فارسی می‌تواند توسعه‌دهندگان را متوجه اهمیت این زبان کند.
برای رسیدن به هوش مصنوعی فارسی‌فهم، همه نقش دارند
خطاهای هوش مصنوعی در زبان فارسی، مسئله‌ای ساختاری و تاریخی است، اما غیرقابل‌حل نیست. با ترکیبی از تلاش کاربران، شرکت‌های توسعه‌دهنده، فعالان حوزه زبان و برنامه‌نویسان، می‌توان به آینده‌ای رسید که هوش مصنوعی نه‌تنها فارسی را درست بنویسد، بلکه با روح زبان ما آشنا باشد.
تا آن روز، باید به استفاده آگاهانه، انتقادی و فعالانه از این فناوری ادامه دهیم و از هر فرصتی برای آموزش، اصلاح و ارتقاء تجربه‌ی فارسی‌نویسی بهره ببریم.
