Septembar je 2025. godine. Generativna veštačka inteligencija (GenAI) više nije samo apstraktni pojam, već svakodnevni alat. Studenti u Nišu je koriste za pisanje seminarskih radova, marketing agencije u Beogradu za kreiranje reklamnih kampanja, a programeri u Novom Sadu za pisanje kodova. Alati kao što su ChatGPT, Gemini i Midjourney postali su deo naše digitalne svakodnevice, obećavajući revoluciju u produktivnosti i kreativnosti.
Ali, ispod blistave površine ove tehnološke revolucije krije se jedna fundamentalna, „fabrička greška“. Ovi moćni sistemi, koji deluju kao sveznajući sagovornici, zapravo su duboko pristrasni. Oni ne govore sve jezike podjednako dobro i ne razumeju sve kulture. Oni primarno „misle“ na engleskom i posmatraju svet kroz prizmu zapadne, pretežno američke kulture.
Ovo nije samo tehnički nedostatak koji treba „ispeglati“. Ovo je oblik digitalnog kolonijalizma koji preti da naš jezik, kulturu i ekonomiju gurne na globalnu marginu. Vreme je da se suočimo sa činjenicom da veštačka inteligencija, u svom sadašnjem obliku, nije ravnopravan partner za sve.
Problem #1: ‘Gugl translejt’ na steroidima – jezička pristrasnost
Da bi veštačka inteligencija naučila da „razmišlja“, potrebne su joj ogromne količine podataka – tekstova, knjiga, članaka i veb-sajtova. Problem je što je ogromna većina tih podataka na engleskom jeziku. Posledica toga je da AI modeli u suštini razmišljaju na engleskom, a kada komuniciraju na srpskom, oni često ne stvaraju originalan sadržaj, već prevode svoje „interne misli“ sa engleskog.
Rezultat je često suptilno pogrešan, kao da razgovarate sa strancem koji je dobro naučio naš jezik, ali mu nedostaje duh i finesa.
- Gramatičke greške i rogobatne fraze: AI se često muči sa našim padežima, rodovima i kompleksnom sintaksom, što rezultira rečenicama koje su tehnički tačne, ali zvuče neprirodno i mašinski.
- Gubitak konteksta i nijansi: Pokušajte da od AI tražite da napiše tekst koristeći specifičan sleng iz Vranja ili ironičnu frazu tipičnu za Vojvodinu. Najverovatnije nećete dobiti željeni rezultat, jer model ne razume te duboke kulturne i jezičke slojeve.
- Poslovna komunikacija: Kada od AI zatražite da napiše formalni poslovni mejl, on će primeniti američka pravila poslovne komunikacije, koja mogu delovati preterano ili neadekvatno u kontekstu poslovanja u Srbiji.
Problem #2: Svet po meri Silicijumske doline – kulturna kratkovidost
Ako je jezička pristrasnost problem, kulturna je još opasnija. AI uči o svetu iz podataka koje su stvorili ljudi, a ti podaci su puni kulturnih normi, vrednosti i, nažalost, stereotipa. Pošto dominiraju zapadni podaci, AI stvara sliku sveta koja je izrazito evrocentrična i amerikanizovana.
- Generisanje slika: Zatražite od AI da stvori sliku „tradicionalne porodične večere“. Velika je verovatnoća da ćete dobiti sliku koja podseća na američki Dan zahvalnosti, sa ćurkom na stolu. Malo je verovatno da će AI samostalno generisati sliku srpske slave, sa slavskim kolačem, žitom i sarmom.
- Poslovni saveti: Ako pitate AI za savet o poboljšanju timskog duha, verovatno će predložiti „team building“ aktivnosti popularne u Silicijumskoj dolini. Takav savet može biti potpuno neprimenljiv za porodičnu firmu iz Čačka, gde su međuljudski odnosi potpuno drugačiji.
- Učvršćivanje stereotipa: Najopasniji aspekt je što AI može da reprodukuje i pojača negativne stereotipe o određenim regionima. Ako su podaci na kojima je treniran puni stereotipnih prikaza Balkana, on će te iste stereotipe ponavljati, predstavljajući nas svetu na pojednostavljen i često netačan način.
Kakve su posledice za Srbiju i Balkan?
Ignorisanje ovog problema nije opcija, jer su posledice stvarne i dugoročne.
- Ekonomska marginalizacija: Ako kompanije u Srbiji ne mogu da koriste GenAI alate sa istom efikasnošću kao njihovi konkurenti na Zapadu jer AI ne razume lokalni mentalitet, tržište i jezik, one se stavljaju u neravnopravan položaj.
- Kulturna asimilacija: Šta se dešava kada naša deca počnu da koriste AI kao pomoć u učenju, a taj AI im servira isključivo primere iz američke istorije, književnosti i pop kulture? Postoji realna opasnost od tihe erozije našeg kulturnog identiteta.
- Gubitak poverenja: Ako korisnici u našem regionu konstantno dobijaju loše, neprecizne ili kulturno neosetljive odgovore od AI, prestaće da mu veruju i koriste ga, čime gube sve potencijalne benefite koje ova tehnologija donosi.
Nismo bespomoćni: Kako možemo da ‘naučimo’ AI da govori srpski?
Situacija jeste zabrinjavajuća, ali nismo bez rešenja. Borba za digitalnu ravnopravnost zahteva proaktivan pristup.
- Izgradnja domaćih setova podataka (datasets): Ne možemo čekati da velike svetske kompanije reše ovaj problem za nas. Potrebna je strateška inicijativa, možda i na nacionalnom nivou, za prikupljanje, digitalizaciju i obradu ogromne količine kvalitetnog tekstualnog i vizuelnog materijala na srpskom jeziku. To je temelj za trening budućih, manje pristrasnih modela.
- Fino podešavanje (Fine-Tuning) za lokalne potrebe: Kompanije u Srbiji mogu uzeti postojeće, globalne AI modele i „doškolovati“ ih na sopstvenim podacima. Na primer, jedna e-commerce firma može trenirati AI na hiljadama svojih razgovora sa kupcima kako bi stvorila čet-bota koji savršeno razume lokalne fraze, pitanja i mentalitet kupaca.
- Uključivanje stručnjaka iz društvenih nauka: Ovo nije samo posao za inženjere. Lingvisti, sociolozi, istoričari i etnolozi su neophodni kako bi pomogli u prepoznavanju i ispravljanju kulturnih i jezičkih pristrasnosti u AI sistemima.
- Insistiranje na „čoveku u petlji“ (Human-in-the-Loop): Za sve ključne primene AI, od korisničke podrške do marketinga, neophodno je zadržati ljudski nadzor. Ljudi moraju biti ti koji će proveravati, ispravljati i odobravati ono što AI generiše, osiguravajući tako kvalitet i kulturnu adekvatnost.
Borba za naš digitalni glas
Veštačka inteligencija je ogledalo podataka na kojima je naučena. Trenutno, to ogledalo ne odražava verno sliku našeg dela sveta. Ignorisanje te činjenice vodi nas u pasivnu ulogu konzumenata tehnologije koja nije krojena po našoj meri.
Aktivno učešće u rešavanju ovog problema nije samo tehničko, već i strateško i kulturno pitanje. Borba za ravnopravnost u digitalnom dobu se ne vodi samo u parlamentima, već i u bajtovima i algoritmima. Krajnje je vreme da se i naš glas u toj borbi čuje.
