W najnowszych badaniach przeprowadzonych przez zespoły z University of Maryland, Massachusetts oraz Microsoft, język polski okazał się najskuteczniejszym narzędziem do pracy z dużymi modelami językowymi (LLM). Wyniki opublikowane w ramach konferencji COLM 2025 wywołały zdumienie w środowisku technologicznym: polszczyzna, uznawana za jedną z najtrudniejszych mów na świecie, pokonała angielski, chiński, francuski i niemiecki.
Gramatyczna złożoność jako przewaga
Wbrew intuicji, to właśnie fleksja, złożona składnia i bogaty kontekst sprawiają, że język polski staje się idealnym poligonem dla sztucznej inteligencji. Modele LLM, trenowane na wielojęzycznych korpusach, wykazują najwyższą skuteczność w rozumieniu i generowaniu długich promptów właśnie w języku polskim. Jak podkreślają badacze, AI nie tylko radzi sobie z odmianą przez przypadki, ale także z rozpoznawaniem kontekstu, ironii i wieloznaczności – elementów, które dla ludzi bywają wyzwaniem.
Od frustracji do precyzji
Jeszcze kilka lat temu rozmowa z chatbotem po polsku kończyła się często frustracją. Błędne tłumaczenia, nieporadne składnie i brak zrozumienia kontekstu były codziennością. Dziś sytuacja zmienia się radykalnie. Polski staje się językiem preferowanym przez boty, co może mieć dalekosiężne konsekwencje dla rynku technologii, edukacji i biznesu.
Dlaczego polski wygrywa?
Eksperci wskazują kilka kluczowych powodów:
- Złożoność gramatyczna: AI, wbrew stereotypom, lepiej radzi sobie z językami o rozbudowanej strukturze niż z prostymi, analitycznymi systemami.
- Kontekstualna głębia: Polszczyzna wymusza na modelach językowych precyzyjne rozpoznawanie kontekstu – co przekłada się na lepsze wyniki w zadaniach wymagających długiej analizy.
- Niewielkie zasoby, duża efektywność: Mimo ograniczonej liczby danych treningowych w języku polskim, modele osiągają najwyższą wydajność w testach promptowania.
Konsekwencje dla rynku
Dla polskich firm technologicznych i startupów to moment strategiczny. Możliwość trenowania i wdrażania AI w języku ojczystym otwiera nowe ścieżki rozwoju – od lokalnych chatbotów po zaawansowane systemy rekomendacyjne. Edukacja może skorzystać z narzędzi AI, które lepiej rozumieją uczniów i nauczycieli, a sektor publiczny – z bardziej precyzyjnych interfejsów obywatelskich.
Polska jako centrum językowego rozwoju AI?
Choć angielski pozostaje dominującym językiem w świecie technologii, badania z 2025 roku mogą przesunąć środek ciężkości. Jak zauważa Malwina Kuśmierek z Spider’s Web, „wielojęzyczna sztuczna inteligencja może zyskać nowe centrum ciężkości – i to zupełnie nie tam, gdzie większość się go spodziewa”.
Wyzwania i szanse
Nie oznacza to jednak, że polski stanie się nowym językiem dominującym w AI. Wciąż brakuje dużych, otwartych korpusów danych, a wiele narzędzi jest projektowanych z myślą o językach o większym zasięgu. Jednak rosnąca skuteczność modeli w języku polskim może wymusić zmianę priorytetów w projektowaniu interfejsów, aplikacji i systemów komunikacyjnych.
Wykorzystać tę szans
Polski język – przez dekady traktowany jako trudny, niszowy i nieprzystający do globalnych standardów – dziś staje się strategicznym atutem w rozwoju sztucznej inteligencji. To nie tylko powód do dumy, ale także wezwanie do działania: by wykorzystać ten moment do budowy lokalnych rozwiązań, które będą nie tylko skuteczne, ale też kulturowo i językowo osadzone.
