Pakar teknologi maklumat, SL Rajesh, menegaskan bahawa enjin kecerdasan buatan (AI) Barat merupakan pilihan yang lebih baik untuk tujuan pendidikan dan penyelidikan berbanding platform dari China. Beliau dari Persatuan Antarabangsa untuk Profesional Antipengganas dan Keselamatan menjelaskan bahawa salah satu faktor utama adalah 'perangkap bahasa' yang dihadapi oleh AI China.
Perangkap Bahasa dalam AI China
Rajesh menyatakan bahawa 'perangkap bahasa' berlaku apabila sesebuah AI mungkin tidak memiliki kekuatan linguistik yang mencukupi untuk menterjemahkan penaakulan, nuansa, dan pengetahuan, walaupun ia kelihatan fasih berkomunikasi dalam pelbagai bahasa. Sebagai contoh, sesebuah AI mungkin memberikan jawapan yang sempurna dalam bahasa Cina tetapi menghadapi kesukaran dengan penulisan akademik yang kompleks dalam bahasa Inggeris. Ia mungkin menterjemahkan perkataan dengan betul tetapi gagal memahami konteks budaya, simpulan bahasa, atau makna yang tersirat.
“Kefasihan bahasa boleh menyebabkan AI kelihatan berkeupayaan sama dalam dua bahasa, walaupun kualiti penaakulannya sebenarnya tidak setara antara kedua-duanya. Dalam pendidikan, perbezaan ini boleh menjejaskan pemahaman, penulisan esei, dan pemikiran kritis,” katanya kepada FMT.
Kelebihan Model AI Barat
Sebaliknya, model AI Barat dilatih menggunakan sejumlah besar data pelbagai bahasa daripada sumber akademik, saintifik, dan awam, yang kebanyakannya diterbitkan dalam bahasa Inggeris. Menurut Rajesh, hasilnya, model-model ini sering mengendalikan penulisan akademik bahasa Inggeris dengan lebih semula jadi, memahami buku teks dan kertas penyelidikan antarabangsa dengan lebih baik, serta mampu bertukar antara bahasa tanpa menjejaskan tahap penaakulan.
Beliau turut menegaskan bahawa syarikat AI seperti OpenAI, Google DeepMind, dan Anthropic mempunyai hubungan yang kukuh dengan komuniti penyelidikan antarabangsa. Ini membolehkan penyelidik menilai keupayaan dan kelemahan model AI dengan lebih mudah serta memberikan maklum balas yang bersesuaian. Model-model tersebut juga digunakan secara meluas oleh universiti, penerbit, dan penyedia teknologi pendidikan di seluruh dunia.
Kawal Selia Kandungan di China
Rajesh berkata satu lagi isu ialah platform China beroperasi di bawah kawal selia kandungan yang ketat oleh Beijing, yang memberi kesan kepada topik yang boleh dikaji oleh pengguna. Satu contoh yang sering dilaporkan ialah bagaimana platform seperti DeepSeek menapis sendiri kandungan berkaitan pertanyaan mengenai pembunuhan beramai-ramai di Dataran Tiananmen pada 1989 atau gerakan protes Umbrella Movement di Hong Kong. Sistem AI China biasanya menjawab bahawa topik tersebut berada di luar skop mereka.
“Sesetengah sistem AI China mungkin mengelakkan atau mengehadkan topik sensitif tertentu, yang boleh mengehadkan perbincangan akademik yang lebih mendalam. Dalam pendidikan tinggi, pelajar dijangka berdebat dan meneroka semua sudut sesuatu isu,” katanya.
Kemajuan dan Potensi AI China
Walaupun begitu, Rajesh mengakui bahawa AI China telah mencapai kemajuan besar dalam beberapa bidang, khususnya matematik dan pengekodan. Dengan itu, platform yang 'terbaik' juga bergantung kepada bidang pengajian seseorang. Menurut beliau, sistem AI China mampu mengejar Barat sekiranya ia meningkatkan prestasi dalam bahasa Inggeris dan pelbagai bahasa lain, menjadi lebih terbuka terhadap pelbagai topik, serta menumpukan kepada pembangunan AI yang membantu pengguna berfikir secara kritis.
Beliau berkata sistem tersebut perlu lebih banyak bekerjasama dengan universiti terkemuka dunia dan menggunakan lebih banyak penyelidikan antarabangsa dalam latihan datanya, walaupun perkara itu berkait rapat dengan isu keterbukaan terhadap topik sensitif dan kritikan.
Bias dalam AI dan Manusia
Ketua Sekolah Pendidikan, Universiti Taylor, SP Logendra, berkata berat sebelah bukan hanya terhad kepada enjin AI kerana manusia juga terdedah kepada bias kognitif dan naratif yang tidak sempurna. Logendra berkata penulis buku teks sejarah juga mempunyai pandangan dunia mereka sendiri, manakala masyarakat umum jarang meneliti perkara tersebut atau menilai sama ada maklumat yang disampaikan berasaskan fakta atau naratif yang telah disusun.
Sehubungan itu, beliau berkata institusi pendidikan perlu beralih kepada 'literasi AI secara eksplisit', iaitu dengan menggalakkan pelajar menggunakan pelbagai platform dan bukan hanya bergantung kepada satu platform sahaja. Pada akhirnya, kata Logendra, keberkesanan enjin AI sebagai alat pendidikan bergantung kepada cara pengguna menggunakannya.
“Kita perlu melatih mereka supaya melihat setiap respons AI sebagai 'draf kerja' yang bersifat subjektif, bukannya autoriti mutlak. Dengan mengajar pelajar untuk membandingkan pelbagai model AI, mengesahkan sumber rujukan, dan secara aktif mencari perspektif sejarah atau budaya yang mungkin terlepas pandang, kita boleh menukar kelemahan AI menjadi latihan yang berkesan untuk pemikiran kritis dan literasi media,” katanya.
Rajesh turut bersetuju dan berkata pelajar, sama ada muda atau dewasa, perlu dilatih untuk melihat AI sebagai alat pembelajaran dan bukannya sumber kebenaran mutlak. “Sentiasa semak, bandingkan, dan berfikir secara kritis,” katanya.
