ИИ лучше понимает русский, чем английский — учёные выяснили, на каком языке лучше всего общаться с нейросетями
Почему английский проиграл польскому: что не так с ИИ? Честный разбор
Недавно вышло исследование Университета Мэриленда и Microsoft. Результат — шок для тех, кто привык разговаривать с нейросетями на английском. Польский язык даёт самый точный и полный ответ. Английский — только шестой. Я решил разобраться, что стоит за этими цифрами и как это знание применить на практике.
Что показало исследование? Цифры и нюансы
Учёные проверили 26 языков на нескольких моделях: OpenAI, Google Gemini, Qwen, Llama, DeepSeek. Оценивали точность и полноту ответов на одинаковые запросы. Лидеры распределились так:
| Язык | Эффективность (%) |
|---|---|
| Польский | ~91 |
| Итальянский | 86 |
| Испанский | 85 |
| Русский | 84 |
| Английский | 83,9 |
| Украинский | 83,5 |
| Португальский | 82 |
| Немецкий | 81 |
| Нидерландский | 80 |
Авторы назвали результаты «неожиданными и контринтуитивными». Ещё бы — английский, на котором обучают большинство моделей, не в топе.
Почему английский не лидер? Моя гипотеза
Дело не в «плохом» английском. Скорее наоборот — модели слишком заточены под него. Они «перетренированы» на огромных массивах англоязычных текстов. В результате — шаблонные ответы, перестраховка и потеря деталей. А польский, с его сложной грамматикой и меньшим объёмом тренировочных данных, заставляет модель работать точнее. Моё личное наблюдение: когда я писал запросы на русском к DeepSeek, ответы были развёрнутее и глубже, чем на английском. Будто модель вынуждена включать логику, а не выдёргивать готовый кусок из интернета.
«Не количество данных решает, а их качество и структура. Парадокс: чем меньше языка — тем выше точность, если модель правильно его обработала».
Как это работает: микроинструкция для выбора языка
Хотите получить лучший ответ от ИИ? Попробуйте переключиться на неродной для модели язык. Вот пошаговый совет:
- Шаг 1. Определите, какой язык у модели «основной». Если это OpenAI — английский. Не используйте его для сложных аналитических запросов.
- Шаг 2. Выберите язык из топ-5 (польский, итальянский, испанский, русский, украинский). Даже если вы не владеете им — напишите запрос в переводчике.
- Шаг 3. Сравните ответы на двух языках. Часто на втором ответ будет структурированнее и содержательнее.
Это сработает, если модель действительно обучена на этом языке. У Google Gemini, например, русский в списке сильных — проверял лично.
Кому это важно? Практические выводы
Разработчикам: не делать английский единственным фокусом. Пользователям: не ленитесь менять язык в настройках. Переводчикам, копирайтерам, студентам — проверяйте факты на разных языках: расхождение в ответах покажет, где ИИ врёт. Важно: я не призываю отказаться от английского. Он по-прежнему лидер по охвату функций. Но для глубоких аналитических задач — стоит использовать другие языки.
Резюме от автора. Исследование подсветило системную проблему: модели не умеют хорошо обрабатывать язык, на котором «перетренированы». Для нас это инструмент: не быть рабами английского. Берите итальянский или польский — и получайте более качественные ответы. Проверено.
