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Vineet Sawant ha trascorso gli ultimi due anni a destreggiarsi tra le affollate strade di Mumbai come fattorino su uno scooter.
“Essere sulla strada è sempre molto stressante, soprattutto in città come Mumbai”, osserva.
All’inizio del suo ruolo, le barriere linguistiche hanno rappresentato un ulteriore ostacolo.
In quanto madrelingua Marathi, Mr. Sawant ammette di parlare “pochissimo” inglese, chiarendo: “Ne capisco un po’, ma la lettura è molto difficile.”
Questo divario linguistico ha posto delle sfide nella sua nuova posizione.
“All’inizio è stato difficile. Era tutto in inglese e, anche se ne capivo una parte, mi sento più a mio agio in Marathi. Spesso chiedevo ad altri fattorini aiuto per capire i miei compiti”, racconta.
Il suo datore di lavoro, Zepto, noto per la sua promessa di “Consegna di generi alimentari online più veloce dell’India”, ha riconosciuto che i fattorini che lottano con le istruzioni di consegna erano tutt’altro che ideali.
Per affrontare questo problema, Zepto ha collaborato con Reverie Language Technologies un anno fa, integrando un servizio di traduzione AI per i suoi autisti.
Da allora, gli autisti hanno potuto scegliere tra sei lingue all’interno dell’app Zepto.
“Non devo più indovinare”, afferma Mr. Sawant.
“Prima, passavo più tempo a leggere e a volte facevo errori. Ora, se un cliente scrive ‘suona il campanello’, ricevo quell’istruzione in Marathi. Non ho più bisogno di chiedere o ricontrollare – è tutto chiaro.”
Le esperienze di Mr. Sawant non sono rare in India.
“L’India vanta 22 lingue ufficiali e centinaia di dialetti”, spiega il professor Pushpak Bhattacharyya dell’IIT Mumbai, un esperto di spicco nell’applicazione dell’intelligenza artificiale alle lingue indiane.
Sottolinea: “Senza una tecnologia che comprenda e comunichi in queste lingue, milioni di persone sono escluse dalla rivoluzione digitale, in particolare nell’istruzione, nella governance, nell’assistenza sanitaria e nel settore bancario.”
L’ascesa di sistemi di intelligenza artificiale generativa, come ChatGPT, ha reso questa necessità ancora più pressante.
I modelli di intelligenza artificiale sono addestrati utilizzando vaste quantità di dati, come pagine web, libri e trascrizioni video.
Sebbene questi dati siano relativamente facili da ottenere per le lingue ampiamente parlate come l’hindi e l’inglese, sono più scarsi per altre.
Il professor Bhattacharyya osserva: “La principale sfida nella creazione di modelli linguistici indiani è la disponibilità di dati – dati raffinati. Sono disponibili dati di qualità grossolana, ma devono essere filtrati perché non sono di altissimo livello.”
“Il problema in India è che per molte lingue indiane, specialmente i dialetti tribali e regionali, questi dati semplicemente non esistono o non sono stati digitalizzati.”
Reverie Language Technologies sta ora implementando la sua tecnologia di traduzione basata sull’intelligenza artificiale per una varietà di aziende indiane.
Il co-fondatore Vivekananda Pani riconosce che, sebbene la tecnologia di traduzione semplifichi la comunicazione, esiste un “potenziale che i dialetti meno comuni vengano messi da parte”.
“La sfida sarà garantire che gli incredibili vantaggi dei progressi linguistici guidati dall’intelligenza artificiale non diminuiscano inavvertitamente la ricca diversità della lingua umana.”
Per affrontare questo problema, il professor Bhattacharyya ha contribuito a Bhashini, un progetto governativo volto a sviluppare set di dati di alta qualità necessari per addestrare modelli di intelligenza artificiale.
Oltre ai set di dati, Bhashini ha sviluppato modelli linguistici AI e servizi di traduzione in 22 lingue.
Lanciato nel 2022, è un’impresa ambiziosa che ha già compiuto progressi significativi.
Bhashini attualmente ospita 350 modelli linguistici basati sull’intelligenza artificiale che hanno elaborato oltre un miliardo di attività.
Più di 50 dipartimenti governativi e 25 governi statali stanno collaborando con Bhashini.
Ad esempio, la tecnologia di Bhashini viene utilizzata in chatbot multilingue per i servizi pubblici e per tradurre le iniziative governative nelle lingue locali.
“Bhashini garantisce la rappresentazione linguistica e culturale dell’India costruendo modelli di intelligenza artificiale specifici per l’India piuttosto che affidarsi a piattaforme globali”, afferma Amitabh Nag, CEO di Digital India, Bhashini Division.
Prevede che entro i prossimi due o tre anni, gli utenti rurali avranno accesso vocale ai servizi governativi, agli strumenti finanziari e ai sistemi informativi nelle loro lingue native.
Si prevede che questi set di dati incentrati sull’India forniranno agli sviluppatori di intelligenza artificiale gli strumenti necessari per adattare i loro modelli all’intera popolazione.
Attualmente, la progettazione di programmi di intelligenza artificiale per processi complessi come l’assistenza sanitaria può essere eccezionalmente impegnativa.
Kshitij Jadhav, professore associato presso il Koita Centre for Digital Health presso l’IIT Mumbai, sta sviluppando un programma di intelligenza artificiale per aiutare le persone a smettere di fumare.
Spiega che le persone nelle diverse fasi della cessazione del fumo hanno bisogno di consigli diversi, che in genere richiedono un professionista qualificato per la valutazione.
Tuttavia, è disponibile un numero limitato di professionisti, specialmente quelli competenti in più lingue, quindi il professor Jadhav spera che il suo modello di intelligenza artificiale possa colmare il divario.
L’intelligenza artificiale “identificherà prima il tipo di conversazione di cui la persona ha bisogno e di conseguenza formulerà domande, mostrerà empatia, [ed esprimerà] emozioni”, spiega il professor Jadhav.
In definitiva, questo dovrebbe essere disponibile in 22 lingue, con esperimenti iniziali in corso in inglese e hindi.
“Sarà molto personalizzato; non sarà qualcosa di pronto all’uso”, sottolinea.
Tornato a Mumbai, Vineet Sawant ha aumentato le sue consegne giornaliere da dieci a circa 30 pacchi, in parte grazie alla funzione di traduzione nell’app di consegna.
Crede che aiuterà molti altri come lui.
“Ci fa sentire come se appartenessimo. Non tutti capiscono l’inglese. Quando l’app parla la nostra lingua, ci sentiamo più sicuri e lavoriamo meglio.”
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