Warum ein kognitives KI-System der nächste Schritt für Barrierefreiheit und Inklusion ist

Von: Grigory Sapunov, CTO von inten.to und Andrew Gershfeld, Partner von Flint Capital.

Um das nächste Level der Barrierefreiheit und Inklusion zu fördern, ist es Zeit, unsere Anstrengungen in die Entwicklung von komplexeren kognitiven KI-Maschinen zu investieren. Die Entwicklung von komplexeren Formen kognitiver KI ist der Schlüssel zur Erweiterung der globalen Barrierefreiheit und zur Erweiterung des Umfangs der Inklusion.

Tatsächlich sehen wir bereits eine beispiellose Sprachabdeckung. Flint Capital weist darauf hin, dass die jüngste Forschung zeigt, dass die Anzahl der maschinellen Übersetzungssprachpaare von 16.000 auf etwa 100.000 in einem einzigen Jahr gestiegen ist. Das Unternehmen verweist auf Niutrans und Alibaba als Top-Beiträger mit 88.000 und 20.000 Sprachpaaren.

Darüber hinaus weist Flint Capital auch darauf hin, dass der globale Markt für kognitive Computing voraussichtlich auf 72,26 Milliarden US-Dollar bis 2027 ansteigen wird. Wir sehen bereits enorme Fortschritte bei der schnellen Entwicklung neuer KI-Technologien, die die bestehenden Grenzen der Sprachsynthese und Spracherkennung vorantreiben.

Aus finanzieller und technologischer Sicht ist es klar, warum es so wichtig ist, die Fähigkeiten der KI weiterzuentwickeln. Aber warum sollte man sich auf Barrierefreiheit und Inklusion konzentrieren?

Derzeit gibt es etwa 1 Milliarde Menschen mit Behinderungen auf der Welt. Darüber hinaus schätzen Experten, dass es etwa 7.000 verschiedene Sprachen in unserer globalen Gemeinschaft gibt. Da wir immer mehr vernetzt sind, werden die Herausforderungen der Barrierefreiheit und Inklusion zu groß, um sie allein von Menschen zu bewältigen.

Lassen Sie uns einige Inklusionsprobleme betrachten, mit denen Unternehmen konfrontiert sind und die durch fortschrittliche kognitive KI verbessert werden können.

1. Sprachbarrieren können die Selbstausdruck behindern.

Da wir uns immer mehr auf eine globale Wirtschaft und die Idee einer weltweiten Arbeitskraft zubewegen, müssen wir die Grenzen der gemeinsamen Sprache angehen.

Es gibt Tausende von Sprachen und Dialekten, die von Mitarbeitern auf der ganzen Welt gesprochen werden. Selbst wenn sie alle eine gemeinsame Sprache (wie Englisch) teilen, gibt es unzählige Fälle, in denen sie ihre Ideen oder Meinungen aufgrund einer Sprachbarriere nicht angemessen ausdrücken können.

Laut Experten ist die Implementierung von fortschrittlichen kognitiven KI-Engines und der Einsatz von VSAs die Lösung für dieses Problem. Diese Maschinen sind speziell darauf trainiert, eine bestimmte Gruppe von Übersetzungsaufgaben zu bearbeiten, und bieten daher inklusivere und ausdrucksstärkere Fähigkeiten ohne menschliche Beteiligung.

Kognitive KI ermöglicht auch eine größere Barrierefreiheit für Menschen mit Behinderungen. Zum Beispiel kann sie Sprach-zu-Text-Dienste für Menschen mit Hörbehinderungen bieten. Umgekehrt kann sie auch Sprache aus Text generieren, um Menschen mit Sehbehinderungen zu helfen.

In der Zukunft erwarten wir, dass wir verbesserte kognitive KI-Dienste sehen werden, die Sprache, Text und Bilder in mehrere Sprachen übersetzen und auf eine Weise, die einen breiteren Bereich von Behinderungen bedient.

2. Generische MT kann keine sensitiven Übersetzungen bewältigen.

Stellen Sie sich vor, Sie würden Google Translate verwenden, um Patientenakten in einem Gesundheitsumfeld zu erstellen. Dies würde nicht nur unweigerlich zu Verwirrung und Fehlübersetzungen führen, sondern könnte auch ungewollt einen Patienten schaden. Grundlegende maschinelle Übersetzungsmotoren verstehen nicht die branchenspezifische Terminologie, und selbst kleine Fehler können eine Kettenreaktion in der Patientenversorgung auslösen.

Das gleiche gilt für andere sensible Branchen wie Recht, Finanzen und Regierung. Unternehmen müssen vorsichtig sein, welchen maschinellen Übersetzungsmotor sie wählen, da nur wenige auf hohem Niveau performen.

Hier kommt die Anpassung von kognitiver KI ins Spiel. Unternehmen, die maßgeschneiderte, hochgenaue maschinelle Übersetzungsmotoren anbieten, bieten einen enormen Wettbewerbsvorteil.

3. Ton, Absicht und bereicherte Erfahrungen sind für bestimmte Bevölkerungsgruppen begrenzt.

Viele Sprachen verlassen sich auf Ton, Kontext und Gesten, um Bedeutung zu vermitteln. Im Chinesischen ändert sich die Bedeutung eines Satzes durch eine leichte Änderung der Intonation, und im Spanischen bestimmt die Form der Beziehung, wie man mit jemandem sprechen sollte.

Grundlegende Übersetzungs-Dienste können Ton oder Absicht nicht genau lesen. Dies kann zu Kommunikations-Pannen oder sogar ungewollten Beleidigungen führen. Als Beispiel ist im Koreanischen die Verwendung von Honorativen extrem wichtig, wenn man jemanden anspricht, also ist es entscheidend, dass ein Übersetzungs-Dienst die Form der Absicht versteht, um die richtige Bedeutung zu vermitteln.

Ein weiteres Problem in dieser Richtung ist das Potenzial für Geschlechtervorurteile. Viele Sprachen unterscheiden zwischen männlich und weiblich, aber es gibt nicht immer genug Kontext, um die KI richtig zu bestimmen, ob sie eine männliche oder weibliche Übersetzung zurückgeben sollte.

Intento-Forschung hat ergeben, dass generische NMT-Engines in mindestens 90 Prozent der Fälle auf männliche Übersetzungen zurückgreifen mindestens 90 Prozent der Zeit. Allerdings wird angesichts der Tatsache, dass so viele Unternehmensoperationen online umgesiedelt wurden und nun globale Teams umfassen, daran gearbeitet, diese Vorurteile zu korrigieren.

In einem Bericht von 2021 sah Intento einen Anstieg an multilingualen NLP-ML-Modellen. Dies erweitert die Bereitstellungs-Fähigkeiten für Endnutzer und ermöglicht es Entwicklern und Nutzern, die KI an bestimmte Bedürfnisse anzupassen.

Die Zukunft ist inklusiver denn je dank kognitiver KI.

Derzeit gibt es immer noch viele Einschränkungen bei dem, was maschinelle Übersetzung und kognitive KI tun können. Sie können noch nicht die Stimmung eines Gedichts oder die Emotion in einem Lied interpretieren.

Allerdings können sie lernen, bessere, nuanciertere Konversationsfähigkeiten zu bieten, was bereits die Art und Weise verändert, wie globale Marken Geschäfte betreiben.

Experten wie Flint Capital verweisen auf die Daten, die zeigen, dass der globale Markt für kognitive Computing robuster ist als je zuvor und dass es keine Anzeichen für eine Verlangsamung gibt. Intento weist darauf hin, dass die Anzahl der MT-Engines fast verdoppelt wurde im vergangenen Jahr.

Kleinere Technologie-Unternehmen arbeiten an der Entwicklung von kognitiver KI, aber Branchenriesen wie Google, IBM und Microsoft setzen ihre ganze Kraft in die Lösung dieses Problems. Deshalb erwarten wir, dass wir in naher Zukunft ein beispielloses Wachstum und eine Erweiterung der Fähigkeiten kognitiver KI sehen werden.