Research Information System
Söylem 4. Uluslararası Filoloji Sempozyumu, İstanbul, Turkey, 10 - 12 April 2025, pp.256-257, (Summary Text)
AI-POWERED LANGUAGE MODELS AND DIGITAL LINGUISTIC INEQUALITY: AN ASSESSMENT OF THE FUTURE OF LOCAL LANGUAGES
The rapid and widespread development of artificial intelligence technologies, particularly in the field of language processing, signifies a transformation that must be considered alongside the global impacts of digitalization. While natural language processing (NLP)-based models enhance the speed and efficiency of communication, the datasets on which these systems are trained are predominantly composed of dominant languages. This leads to the algorithmic invisibility of less widely spoken local and minority languages, exposing them to digital exclusion. This presentation evaluates the impact of AI on local languages through a dual framework: (1) the homogenizing nature of AI poses a risk of eroding individual expression styles and the richness of cultural narratives; (2) however, when utilized with appropriate strategies, these technologies offer significant opportunities for language documentation, teaching, and revitalization. Recent experimental studies reveal that AI-powered “automated response suggestion systems” promote faster and more positive, yet increasingly formulaic language use among users. The spread of such linguistic patterns may conflict with the syntactic and discursive structures of local languages, potentially leading to their gradual retreat from digital platforms. The presentation also proposes strategic solutions for safeguarding linguistic diversity in the digital space. These include the creation of openaccess local language datasets, the promotion of multilingual algorithms, and the revision of public policies to ensure digital inclusivity. Artificial intelligence represents both a threat and a powerful means of protection for local languages; what determines the outcome is how these technologies are directed. Keywords: digital linguistic inequality, local languages, natural language processing, artificial intelligence, linguistic inclusivity
Yapay Zekâ Destekli Dil Modelleri ile Dijital Dil Eşitsizliği: Yerel Dillerin Geleceğine Yönelik Bir Değerlendirme
Yapay zekâ teknolojilerinin, özellikle dil işleme alanında hızlı ve yaygın biçimde gelişmesi, dijitalleşmenin küresel etkileriyle birlikte ele alınması gereken bir dönüşümü beraberinde getirmektedir. Doğal dil işleme (NLP) temelli modeller, kullanıcıların iletişim hızını ve verimliliğini artırsa da, bu sistemlerin beslendiği veri kümeleri büyük ölçüde baskın dillerle sınırlı kalmaktadır. Bu durum, sayıca az konuşulan yerel ve azınlık dillerin algoritmik olarak “görünmez” hâle gelmesine ve dijital dışlanmaya maruz kalmasına yol açmaktadır. Bu sunum, yapay zekânın yerel diller üzerindeki etkisini çift yönlü bir çerçevede değerlendirmektedir: (1) YZ’nin homojenleştirici doğası, bireysel anlatım biçimlerini ve kültürel anlatı zenginliğini aşındırma riski taşımakta; (2) ancak doğru stratejilerle kullanıldığında, bu teknolojiler dil belgelenmesi, öğretimi ve yeniden işlevselleştirilmesi açısından önemli fırsatlar sunmaktadır. Güncel deneysel çalışmalar, yapay zekâ destekli “otomatik yanıt öneri sistemleri”nin, kullanıcılar arasında daha hızlı ve olumlu ancak daha kalıplaşmış bir dil kullanımına neden olduğunu ortaya koymaktadır. Bu tür kalıpların yaygınlaşması, yerel dillerin özgün söz dizimi ve söylem yapılarıyla örtüşmediği için, zamanla bu dillerin dijital ortamlarda geri planda kalmasına yol açabilir. Sunum kapsamında, dilsel çeşitliliğin dijital ortamda korunmasına yönelik stratejik çözüm önerilerine de yer verilecektir. Bunlar arasında açık erişimli yerel dil veri kümelerinin oluşturulması, çok dilli algoritmaların teşvik edilmesi ve kamu politikalarının dijital kapsayıcılığı önceleyecek şekilde güncellenmesi bulunmaktadır. Yapay zekâ, yerel diller açısından hem bir tehdit hem de güçlü bir koruma aracıdır; belirleyici olan, bu teknolojilerin nasıl yönlendirileceğidir. Anahtar sözcükler: dijital dil eşitsizliği, yerel diller, doğal dil işleme, yapay zekâ, dilsel kapsayıcılık