من الطبيعي أن تثق بالإجابة أكثر عندما تأتيك بلغتك وتبدو سلسة الصياغة. لكن مع أدوات الذكاء الاصطناعي، تحتاج هذه الثقة إلى تعديل صغير. فهذه الأدوات كثيرا ما تعمل بجودة أقل باللغات غير الإنجليزية، والإجابة قد تبدو سلسة بنفس القدر سواء كانت صحيحة أو خاطئة. معرفة هذا يساعدك على استخدام الأداة في ما تحسن فيه، وحماية نفسك في ما تضعف فيه.

لماذا تهم اللغة

روبوتات الذكاء الاصطناعي وأدوات الترجمة تتعلم من كمية هائلة من النصوص المكتوبة. ومعظم هذه النصوص باللغة الإنجليزية. أما النصوص المتوفرة بمعظم اللغات الأخرى فهي أقل بكثير، والأقل من ذلك النصوص المتوفرة باللغات التي تتحدث بها مجتمعات أصغر أو أحدث في الولايات المتحدة. ولأن الأداة تعلمت أقل بلغتك، فإن أمامها أنماطا أقل تستند إليها، فترتكب أخطاء أكثر وتحذف تفاصيل أكثر.

قاس الباحثون هذا الأمر ولم يقتصروا على التخمين. فالدراسات التي قارنت نفس الأسئلة الصحية بلغات مختلفة وجدت أن إجابات الذكاء الاصطناعي كانت أقل دقة بالإسبانية مقارنة بالإنجليزية (Gonzalez Fiol et al., 2024)، وحصلت على تقييم أضعف بالعربية مقارنة بالإنجليزية (Sallam et al., 2024). وقامت دراسة أخرى باختبار نفس الأسئلة الصحية بالإنجليزية والإسبانية والصينية والهندية، ووجدت فرقا واضحا بين اللغات في دقة الإجابات وقابليتها للتحقق، وكانت الإنجليزية في المقدمة. وقد أطلق الباحثون على الدراسة عنوان “من الأفضل أن تسأل بالإنجليزية” (Jin et al., 2024). والنمط ثابت، فالإجابة بلغتك قد تكون أضعف من نفس الإجابة بالإنجليزية حتى لو كانت واضحة القراءة، وتميل الفجوة إلى أن تكون أكبر في اللغات التي تتوفر بها أقل كمية من النصوص على الإنترنت.

الضعف لا يكون واضحا دائما. فقد تكون الإجابة بلغتك أقصر أو أكثر غموضا أو تفوّت خطوة مقارنة بالنسخة الإنجليزية، مع أنها تبدو طبيعية. قد تحافظ على النغمة السلسة وتحذف التفصيل المفيد. وبسبب سلاسة القراءة، لا شيء ينبهك إلى أن جزءا ما قد سُقط.

ما لا يعنيه هذا

هذا ليس سببا للتوقف عن استخدام لغتك. لك كل الحق في أن تسأل وتحصل على المساعدة باللغة التي تفكر بها، وفي كثير من المهام اليومية ستخدمك الأداة بشكل جيد. المقصود هو إضافة خطوة تحقق للإجابات المهمة، تماما كما تفعل مع أي إجابة من الذكاء الاصطناعي.

ما يمكنك فعله حيال ذلك

هذه ثلاث عادات عملية.

• اسأل بلغتك، وراجع الإجابات المهمة مع دليل من دليل LINC. الأدلة على هذا الموقع مكتوبة ومراجَعة بلغة واضحة لأشخاص في وضعك. فإذا اختلفت إجابة الذكاء الاصطناعي مع دليل LINC في أمر مهم، فثق بالدليل وتحقق مع شخص حقيقي.
• بالنسبة للإجابة عالية الأهمية، جرّب الإنجليزية أيضا. طرح نفس السؤال بالإنجليزية، أو أن يطرحه عنك صديق أو فرد من الأسرة أو عامل صحي مجتمعي، قد يعطيك أحيانا إجابة أوضح أو أكثر اكتمالا يمكنك بعدها مقارنتها بما حصلت عليه بلغتك. فوضع نسختين جنبا إلى جنب غالبا ما يكشف أين أخطأت إحداهما.
• أعِد صياغة الإجابة لتتحقق من فهمك. بعد حصولك على إجابة، أعد صياغتها بكلماتك الخاصة واسأل شخصا تثق به: “هل فهمت هذا بشكل صحيح؟” هذا يكشف أخطاء الترجمة وسوء الفهم البسيط على حد سواء.

طرق صغيرة للحصول على إجابة أقوى

يمكنك تشكيل طريقة سؤالك حتى تعطيك الأداة أكثر لتستفيد منه. لا شيء من هذه الطرق يحل محل مراجعة إجابة مهمة، لكنها تساعد.

• اطلب اللغتين معا. اكتب “أجب باللغة [لغتك] وبالإنجليزية.” قراءة الإجابتين جنبا إلى جنب تسهّل رصد أين حذفت النسخة الأقصر تفصيلا ما.
• اطلب من الأداة الإبقاء على المصطلحات الأساسية بالإنجليزية. الكلمات الطبية والقانونية غالبا ما تكون أوضح بصيغتها الإنجليزية الأصلية، لأن هذا هو الشكل الذي تستخدمه العيادات والاستمارات. يمكنك أن تضيف: “أبقِ المصطلحات الطبية والقانونية بالإنجليزية، ثم اشرح كل واحدة ببساطة بلغتي.” بهذه الطريقة تتعلم الكلمة التي ستسمعها فعلا في العيادة.
• اطرح أسئلة قصيرة وواضحة. سؤال واحد في كل مرة، بكلمات بسيطة، يعمل غالبا بشكل أفضل من سؤال طويل ومعقد. وإذا شعرت أن الإجابة ضعيفة، اطرح سؤالا متابعا أصغر.
• اطلب من الأداة تعريف مصطلحاتها الخاصة. إذا استخدمت الإجابة كلمة لا تعرفها، اسأل “ماذا تعني هذه الكلمة بلغة بسيطة؟” فالترجمة الضعيفة غالبا ما تتخفى في كلمة واحدة صعبة.

علامات قد تدل على أن الإجابة ناقصة

انتبه لهذه العلامات عند قراءة إجابة بلغتك:

• إنها أقصر بشكل ملحوظ مما توقعته بالنسبة للسؤال الذي طرحته.
• إنها غامضة في موضع كنت تحتاج فيه إلى خطوة أو رقم أو اسم محدد.
• إنها تمزج بين اللغات من تلقاء نفسها، أو تستخدم كلمة لا تناسب السياق تماما.
• إنها تكرر نفسها بدل الإجابة، أو تحيد عن السؤال.

أي من هذه العلامات سبب كافٍ لتجربة السؤال مرة أخرى بالإنجليزية، أو لعرضه على شخص تثق به. الإجابة الناقصة ليست خطأك، ولا تعني أنك أخطأت في السؤال. إنما هي إظهار الأداة لحدودها.

لهذا يهم حق الاستعانة بمترجم فوري

الفجوة اللغوية في الذكاء الاصطناعي سبب إضافي يجعل المترجم الفوري البشري في غاية الأهمية. إجابة الذكاء الاصطناعي بلغتك وسيلة مريحة لكنها محدودة حقا. أما المترجم الفوري المؤهل والمجاني في العيادة فهو حق، وهو موجود بالتحديد لكي لا تحول اللغة أبدا بينك وبين رعاية آمنة. وبحسب القانون الفيدرالي، يجب على معظم البرامج الصحية التي تتلقى تمويلا فيدراليا أن توفر مترجما فوريا مؤهلا دون أي تكلفة عليك، ولست مضطرا لإحضار مترجمك الخاص أو الاستعانة بفرد من الأسرة. لمعرفة العبارات المحددة التي تستخدمها عند طلب هذا، وما تفعله إذا واجهت رفضا من العيادة، انظر حقك في مترجم فوري.

وهذا صحيح أيضا في حالات الأزمة. فإذا اتصلت أو أرسلت رسالة نصية إلى 988، خط الدعم في حالات الانتحار والأزمات (Suicide and Crisis Lifeline)، يمكنك طلب لغتك والاتصال بمترجم فوري بأكثر من 240 لغة، دون أي تكلفة (988 Suicide & Crisis Lifeline). فاللغة لا يفترض أبدا أن تحول بينك وبين المساعدة.

استخدم الذكاء الاصطناعي بلغتك لتستعد وتفهم الصورة العامة. واحتفظ بالمترجم الفوري للحظات التي تحدد مسار رعايتك.

المصادر

• 988 Suicide & Crisis Lifeline. Is the 988 Lifeline available in other languages for non-English speakers? https://988lifeline.org/faq/calling-the-988-lifeline/faq-is-the-988-lifeline-available-in-other-languages-for-non-english-speakers/
• Gonzalez Fiol, A., Mootz, A. A., He, Z., Delgado, C., Ortiz, V., & Reale, S. C. (2024). Accuracy of Spanish and English-generated ChatGPT responses to commonly asked patient questions about labor epidurals: a survey-based study among bilingual obstetric anesthesia experts. International Journal of Obstetric Anesthesia, 61, 104290. https://doi.org/10.1016/j.ijoa.2024.104290
• Jin, Y., Chandra, M., Verma, G., Hu, Y., De Choudhury, M., & Kumar, S. (2024). Better to ask in English: Cross-lingual evaluation of large language models for healthcare queries. Proceedings of the ACM Web Conference 2024 (WWW ‘24), 2627–2638. https://doi.org/10.1145/3589334.3645643
• Sallam, M., Al-Mahzoum, K., Alshuaib, O., Alhajri, H., Alotaibi, F., Alkhurainej, D., Al-Balwah, M. Y., Barakat, M., & Egger, J. (2024). Language discrepancies in the performance of generative artificial intelligence models: an examination of infectious disease queries in English and Arabic. BMC Infectious Diseases, 24(1), 799. https://doi.org/10.1186/s12879-024-09725-y

LINC نموذج بحثي تجريبي، وليس خدمة طبية أو قانونية. قد تكون الترجمة خاطئة، ولك الحق في مترجم فوري مؤهل ومجاني. بالنسبة لأي أمر عالي الأهمية، قم به بمساعدة عامل صحي مجتمعي أو شخص تثق به. في حالة الأزمة، اتصل أو أرسل رسالة نصية إلى 988، أو اتصل بـ 911 في حال الخطر الفوري.