En diciembre de 2023, el primer ministro indio Narendra Modi se dirigió a los asistentes del Kashi Tamil Sangamam en Varanasi, Uttar Pradesh, en hindi. Pero la audiencia Escuché el discurso en tamil en tiempo real. Esto fue posible gracias a un Herramienta de traducción de IA, Bhashinique el propio Modi lanzó en julio de 2022. Justo antes de las elecciones de este año, Una vez más se utilizó Bhashini traducir sus discursos en hindi a las lenguas nativas de los ciudadanos durante las manifestaciones en la zona sur del país.
Fue una decisión inteligente por parte de un político que esperaba llegar a los votantes de un país de 1.300 millones de habitantes, en particular un país en el que se hablan más de cien idiomas e innumerables dialectos más. Las herramientas de inteligencia artificial ya se utilizan ampliamente en servicios de traducción y marketing, pero las campañas políticas de todo el mundo han tardado en adoptar la tecnología, en parte por las preocupaciones sobre la desinformación. Pero a medida que la tecnología demuestra su valía, las campañas están empezando a explorar los modelos lingüísticos extensos (LLM) como una nueva forma de llegar a los votantes, en particular cuando existe una barrera lingüística de por medio.
Los enfoques más exitosos combinan la traducción con la prueba de mensajes, utilizando un LLM para generar una variedad de mensajes y empleando grupos focales convencionales para probar los más efectivos. En HungríaUn grupo de defensa llamado noÁr utilizó el sistema para desarrollar los llamados a la acción más efectivos en las redes sociales, aunque los resultados de la prueba fueron mixtos. En San Francisco, los grupos cívicos están experimentando con el uso de IA para Traducción en tiempo real de las reuniones del ayuntamientomostrando cuán útil puede ser la tecnología para llegar a los grupos lingüísticos minoritarios.
(La tecnología) puede producir borradores útiles, pero en última instancia el usuario es responsable del producto final.
Para las campañas, los beneficios son obvios. Casi 66 millones Los estadounidenses hablan un idioma distinto del inglés en casa, predominantemente español. Pero entre ellos, 10 millones hablan idiomas asiáticos americanos e isleños del Pacífico (AAPI), y las habilidades de traducción para esos idiomas son mucho más difíciles de conseguir que para el español. Encuesta de julio de 2024 reveló que nueve de cada 10 votantes AAPI planean emitir su voto en las elecciones estadounidenses de este año.
En Estados Unidos, los investigadores ya están fomentando campañas para experimentar con las nuevas herramientas. Un libro blanco conjunto de la Universidad de Chicago y StanfordAl resumir el trabajo de ciencia política sobre los LLM, se destacó que eran particularmente poderosos para adaptar los mensajes a grupos de interés particulares. “Las campañas con recursos insuficientes pueden enfrentar desafíos para crear contenido que atraiga a los votantes. Las herramientas de texto e imágenes generativas pueden permitir que estas campañas redacten discursos, comunicados de prensa, publicaciones en redes sociales y otros materiales más convincentes”, escribieron los autores del artículo. “Estos métodos también se pueden utilizar para crear materiales personalizados para diferentes audiencias”.
Un grupo que se dedica a la divulgación de información a votantes sobre políticas progresistas y demócratas en Estados Unidos ha probado un modelo de inteligencia artificial diseñado para hacer precisamente eso. En diciembre pasado, el grupo de defensa política AAPI Victory Alliance recibió una subvención de 20.000 dólares para desarrollar un chatbot de inteligencia artificial que tradujera y refinara los mensajes de campaña al hindi, tagalo, chino, hmong, coreano y vietnamita. El dinero, otorgado por el fondo de riesgo Higher Ground Labs, estaba destinado a financiar una prueba de tres semanas para determinar la utilidad de los LLM para las campañas.
El director ejecutivo del grupo, Varun Nikore, describió el sistema a Resto del mundo como una especie de prueba A/B multilingüe. El equipo de Nikore utilizó ChatGPT de OpenAI y Claude de Anthropic para traducir los mensajes de mayor rendimiento de las campañas demócratas sobre temas clave de las elecciones a seis idiomas asiáticos hablados en estados en disputa: hindi, tagalo, chino, hmong, coreano y vietnamita. Luego, el equipo aprovechó la IA para reformular el mensaje “de tal manera que… el chatbot de IA cree que resonaría mejor (con una comunidad específica)”, dijo Nikore.
El sistema ayudó a ahorrar tiempo y, por lo tanto, costos. Donde los humanos tardaban 45 minutos en traducir y refinar el mensaje, las herramientas de inteligencia artificial pudieron hacerlo en 15 minutos, dijo Nikore. Él cree que, con el refinamiento, la traducción podría reducirse a tan solo cinco minutos.
En las pruebas finales, los mensajes traducidos por IA tuvieron un rendimiento similar al de las traducciones humanas y ganaron. 52% del tiempoRestringida a las traducciones al hindi, la ventaja mejoró al 58%.
Los expertos dicen que el buen desempeño del hindi probablemente sea resultado de los mismos problemas de datos que hacen que los idiomas AAPI sean difíciles en primer lugar. Los LLM son más efectivos en hindi porque “se está haciendo mucho trabajo en IA en India y en la traducción al hindi”, dijo Deepak Puri, un veterano de Silicon Valley que dirige la organización sin fines de lucro Democracy Labs, que prueba tecnología electoraldijo Resto del mundoCon más textos en hindi para practicar, los estudiantes de maestría en derecho tienen más posibilidades de aprender. “Es solo una cuestión de que los algoritmos hayan tenido la oportunidad de aprender dónde están los errores”.
Puri trabajó con AAPI Victory Alliance para alimentar las herramientas de traducción de IA. Sin embargo, decenas de miles de indios estadounidenses hablar Otros idiomas indios menos populares, como el gujarati, el urdu, el bengalí y el tamil. Los votantes sijs, la mayoría de los cuales hablan punjabi, Están aumentando su compromiso cívico. Telugu, que se encuentra entre los Los idiomas extranjeros con mayor crecimiento En Estados Unidos, cuenta con más de 419.000 hablantes.
Además del hindi, la mayoría de los modelos lingüísticos indios son de “bajos recursos”, dijo Sundeep Narwani, cofundador de Narrative Research Lab. Resto del mundo“Tienen relativamente menos datos disponibles para entrenar sistemas de IA conversacionales”, dijo. “Para cerrar la brecha, necesitamos Más anotación y recopilación de datos.”
A medida que los modelos mejoren, los humanos tendrán un papel importante que desempeñar en la elaboración de los mensajes que se envían a los votantes. “Es necesario relacionarse con la tecnología, en un intercambio de ida y vuelta, para guiar sus resultados”, dijo el consultor de comunicaciones y asesor político Doug Hattaway. Resto del mundo“Puede producir borradores útiles, pero en última instancia el usuario es responsable del producto final”. Para los grupos de campaña de AAPI, eso significa contratar hablantes nativos para supervisar las traducciones de IA, algo que muchas organizaciones afiliadas a los demócratas ya están haciendo.
Aun así, muchas personas que dominan idiomas con pocos recursos ya han… bajaron sus expectativas por lo bien que una herramienta LLM puede hablar su idioma. Urvashi Aneja, directora fundadora de Digital Futures Lab, dijo Resto del mundo Ella ve mucho escepticismo en cuanto a la IA en su trabajo de divulgación en idiomas regionales en la India. Si bien la creación de un conjunto de datos contextualizados para herramientas de IA ayudará, “requiere recursos y financiación”, dijo. “Creo que también crea un nuevo punto de entrada para (un) tipo de sesgo… ¿Cuáles son los puntos de información que estás incluyendo? ¿Qué tipo de indicaciones estás incluyendo?”
Hasta el momento, la mayoría de los habitantes locales no están impresionados con la última generación de herramientas. “La mayoría de ellos dicen que están bastante contentos con Google Translate”, afirmó Aneja. “No ven una gran diferencia con ChatGPT”.
