24/04/2026
Chesz osiągać najlepsze rezultaty w pracy z AI? Używaj języka polskiego (i zgloś się do mnie na szkolenie). Polski przewyższa angielski w zadaniach wymagających złożonego rozumowania, co dowodzi, że struktura języka ma większe znaczenie dla zrozumienia przez AI niż sama objętość danych treningowych.
Najnowsze badania przeprowadzone przez University of Maryland, Microsoft oraz University of Massachusetts Amherst podważają dotychczasowe założenia dotyczące wydajności modeli AI w różnych językach świata.
Wykorzystując nowy benchmark o nazwie ONERULER, badacze sprawdzili, jak duże modele, takie jak ChatGPT i Gemini, radzą sobie z rozumowaniem w bardzo długich tekstach — sięgających nawet 128 000 tokenów (czyli objętości książki). Zaskakująco, język polski osiągnął najwyższą średnią dokładność na poziomie 88%, wyraźnie wyprzedzając angielski, który znalazł się na szóstym miejscu, oraz chiński, który uplasował się blisko końca zestawienia.
Wyniki te podważają utrwalone przekonanie, że dominacja danych treningowych w języku angielskim bezpośrednio przekłada się na wyższą precyzję poznawczą modeli.
Badanie sugeruje, że złożona gramatyka i spójna morfologia języków takich jak polski czy rosyjski dają unikalną przewagę w zadaniach typu „needle in a haystack” (znajdowanie igły w stogu siana). Te cechy strukturalne pozwalają modelom AI skuteczniej utrzymywać złożone relacje składniowe w długich kontekstach niż systemy logograficzne lub aglutynacyjne, takie jak chiński czy koreański. W miarę jak twórcy AI patrzą w kierunku przyszłości rozumienia długich tekstów, badanie to wskazuje, że to różnorodność architektury języków naturalnych — a nie tylko wielkość zbiorów danych — będzie kluczowym czynnikiem kształtującym kolejne generacje sztucznej inteligencji.
Źródło: University of Maryland, Microsoft, University of Massachusetts Amherst (2024), „ONERULER: Benchmarking Cross-Linguistic Long-Context Reasoning in Artificial Intelligence”.
