Mengajarkan mesin untuk memahami bahasa Arab - assalamu alaikum
Assalamu alaikum - mau berbagi sedikit pemikiran tentang cara membuat AI bekerja dengan baik dalam bahasa Arab.
Sementara para pengembang di seluruh dunia Arab mencoba untuk menstandarkan bahasa Arab untuk AI - mengatasi banyak dialeknya, dataset yang terbatas, dan nuansa budaya - sistem AI yang dikedepankan dalam bahasa Inggris terus melaju lebih cepat. Para ahli sekarang bilang sudah saatnya penutur bahasa Arab mengejar ketinggalan dan mendapatkan manfaat teknologi yang sama.
Kesenjangan terbesar terlihat di bidang pengenalan suara, di mana pengucapan, ritme, dan kosakata berubah banyak antara dialek. Itu bikin sulit bagi satu model untuk bisa memahami bahasa Arab yang diucapkan di mana saja secara konsisten.
Tapi, kemajuan sudah mulai terlihat. Dengan lebih banyak investasi dan proyek yang didukung pemerintah, terutama dari Arab Saudi dan negara-negara tetangga, AI dalam bahasa Arab semakin mendekati bahasa Inggris baik dari segi kecanggihan maupun aksesibilitas.
Amsal Kapetanovic, kepala KSA di Infobip, mengungkapkan bahwa meski tugas-tugas tertulis seperti chatbot sederhana bisa ditangani dengan sedikit usaha ekstra, pengenalan suara benar-benar menyoroti di mana model-model saat ini kurang. Ini butuh penyesuaian yang lebih halus dan adaptasi spesifik daerah untuk menangani keragaman bahasa Arab yang diucapkan dengan baik.
Kerja Infobip dengan mitra telekomunikasi dan swasta di seluruh Teluk menunjukkan cerita yang sama: asisten virtual dalam bahasa Arab sering kali butuh lebih banyak pelatihan langsung di awal dibandingkan yang dalam bahasa Inggris. Tapi setelah model dilatih ulang dengan data percakapan lokal dan dialek Teluk, akurasi dan kepuasan pelanggan meningkat pesat.
Bahasa Arab tetap menjadi salah satu tantangan bahasa tersulit bagi AI. Berbeda dengan bahasa Inggris, ini bukanlah satu bahasa yang bersatu tapi keluarga dialek dari Asia sampai Afrika. Bentuk kata yang kompleks, kesesuaian gender dan jumlah, dan hilangnya diakritik vokal pendek bikin tokenisasi dan pelatihan model jadi lebih sulit.
Kapetanovic menyebutkan studi 2025 yang menemukan bahwa model bahasa Arab masih tertinggal sekitar 10–20% dibandingkan bahasa Inggris dalam tugas-tugas yang rumit. Dia bilang kesenjangan ini sebagian besar karena dataset pelatihan bahasa Arab lebih kecil dan keragaman dialeknya lebih besar. Meski begitu, dia optimis karena investasi regional yang terus berkembang dan inisiatif seperti Visi 2030 yang mendorong lokalisasi bagi penutur bahasa Arab.
Pengenalan suara adalah kesenjangan yang paling terlihat: seorang pembicara Lebanon dan seorang pembicara Saudi mungkin menggunakan kata dan kecepatan yang berbeda, jadi satu model bisa kesulitan menangani keduanya dengan akurat. Lokalisasi, tambahnya, lebih dari sekadar terjemahan - ini tentang mengadaptasi fitur, alur kerja, dan saluran yang umum digunakan di daerah tersebut.
Contoh nyata sudah mulai muncul. Misalnya, beberapa perusahaan telah meluncurkan layanan chat yang mendukung teks dari kanan ke kiri dan pengenalan kata penghubung dalam bahasa Arab dan dilatih ulang dengan ungkapan Teluk, yang meningkatkan pemahaman dan membuat layanan terasa lebih alami bagi pengguna di sini. Kemitraan dengan perusahaan teknologi lokal dan dukungan untuk metode pembayaran regional serta proses bisnis juga membantu.
Kapetanovic memperingatkan tentang sisi etis: jika AI mengabaikan bahasa Arab, itu berisiko bias dan eksklusi. Jika sistem tidak mencakup dialek tertentu atau kekurangan data regional, bisa jadi bagian dari cerita terabaikan atau memperkuat ketimpangan dalam layanan dan akses.
Intinya: dengan pemahaman budaya, dataset yang ditargetkan, dan investasi yang berkelanjutan, AI dalam bahasa Arab bisa menutup kesenjangan. Semoga kita melihat alat yang melayani komunitas kita dengan baik dan inklusif - in sha Allah.
https://www.arabnews.com/node/