Poľský jazyk prekvapivo porazil angličtinu v schopnosti efektívne komunikovať s umelou inteligenciou. Výskum realizovaný Marylandskou univerzitou v Baltimore a spoločnosťou Microsoft ukázal, že pri zadávaní príkazov AI tzv. promptovaní si jazyk našich severných susedov počína najlepšie spomedzi 26 skúmaných jazykov.
V teste nazvanom OneRuler poľština dosiahla presnosť 88 %, čím prekonala aj tradične dominantnú angličtinu (83,8 %). Výsledky sú o to prekvapujúcejšie, že veľké jazykové modely sú zvyčajne trénované predovšetkým na dátach v angličtine a čínštine.
Ako výskum prebiehal a čo modely hodnotili?
Benchmark OneRuler hodnotil veľké jazykové modely (LLM) na základe ich schopnosti:
pracovať s dlhými textovými vstupmi (od 8 000 do 128 000 tokenov),
vyhľadávať informácie v rámci kontextu,
agregovať odpovede zo zložitých dokumentov.
Test zahŕňal 7 typov úloh, pričom sa porovnávali jazyky s rôznou dostupnosťou dát. Výsledky ukázali, že dlhší text zvyšuje výkonnostný rozdiel medzi tzv. vysoko zdrojovými jazykmi (európske jazyky) a nízko zdrojovými (napr. swahilčina či sothčina).
Poradie
Jazyk
Presnosť (%)
1.
Poľština
88,0
2.
Francúzština
87,4
3.
Taliančina
86,9
6.
Angličtina
83,8
23.
Čínština
62,1
26.
Sothčina
54,3
Čo robí poľštinu takou efektívnou pri práci s AI?
Výskumníci sa domnievajú, že poľština má niekoľko jazykových vlastností, ktoré pomáhajú AI lepšie porozumieť zámeru používateľa:
Presná gramatická štruktúra a ohybnosť slov
Jasne definované vetné členy
Bohatý systém pádov, ktorý znižuje jazykovú nejednoznačnosť
Tieto faktory môžu pomôcť AI modelom lepšie interpretovať otázky, sledovať význam naprieč dlhým textom a znižovať chybovosť v odpovediach.
Ako ovplyvnia tieto zistenia budúci vývoj AI?
Výsledky benchmarku OneRuler naznačujú, že:
Angličtina nemusí byť vždy najlepšia voľba pri návrhu AI rozhraní
Vývojári by mali testovať AI v rôznych jazykoch pre vyššiu presnosť
Nízkozdojové jazyky potrebujú viac podpory pri trénovaní modelov
Pre podniky a vývojárov to znamená, že lokalizácia promptov do vhodnejšieho jazyka môže zlepšiť výkonnosť modelov aj v praktickom nasadení – napríklad pri analýze zmlúv, e-mailovej komunikácii alebo automatickej sumarizácii.
Zaujímavosti a doplňujúce informácie
Promptovanie v poľštine viedlo k menšiemu množstvu halucinácií (nepresných odpovedí).
Čínština napriek svojej dominancii v dátach skončila na 23. mieste.
Štúdia potvrdzuje dôležitosť multilingválnych benchmarkov väčšina predchádzajúcich testov bola založená výlučne na angličtine.
Záver
Poľština sa v novom AI benchmarku ukázala ako najefektívnejší jazyk na prácu s veľkými jazykovými modelmi. Pre Slovensko, Česko či ďalšie krajiny strednej a východnej Európy ide o pozitívny signál: ani menší jazyk nemusí byť prekážkou, ale výhodou, pokiaľ je správne formulovaný a štruktúrovaný.
Firmy, ktoré pracujú s AI, by mali túto skutočnosť zohľadniť pri vývoji lokalizovaných riešení a začať testovať svoje nástroje v rôznych jazykových variantoch, nie len v angličtine.
Poľština ako najpresnejší jazyk pre AI
Poľský jazyk prekvapivo porazil angličtinu v schopnosti efektívne komunikovať s umelou inteligenciou. Výskum realizovaný Marylandskou univerzitou v Baltimore a spoločnosťou Microsoft ukázal, že pri zadávaní príkazov AI tzv. promptovaní si jazyk našich severných susedov počína najlepšie spomedzi 26 skúmaných jazykov.
V teste nazvanom OneRuler poľština dosiahla presnosť 88 %, čím prekonala aj tradične dominantnú angličtinu (83,8 %). Výsledky sú o to prekvapujúcejšie, že veľké jazykové modely sú zvyčajne trénované predovšetkým na dátach v angličtine a čínštine.
Ako výskum prebiehal a čo modely hodnotili?
Benchmark OneRuler hodnotil veľké jazykové modely (LLM) na základe ich schopnosti:
pracovať s dlhými textovými vstupmi (od 8 000 do 128 000 tokenov),
vyhľadávať informácie v rámci kontextu,
agregovať odpovede zo zložitých dokumentov.
Test zahŕňal 7 typov úloh, pričom sa porovnávali jazyky s rôznou dostupnosťou dát. Výsledky ukázali, že dlhší text zvyšuje výkonnostný rozdiel medzi tzv. vysoko zdrojovými jazykmi (európske jazyky) a nízko zdrojovými (napr. swahilčina či sothčina).
Čo robí poľštinu takou efektívnou pri práci s AI?
Výskumníci sa domnievajú, že poľština má niekoľko jazykových vlastností, ktoré pomáhajú AI lepšie porozumieť zámeru používateľa:
Presná gramatická štruktúra a ohybnosť slov
Jasne definované vetné členy
Bohatý systém pádov, ktorý znižuje jazykovú nejednoznačnosť
Tieto faktory môžu pomôcť AI modelom lepšie interpretovať otázky, sledovať význam naprieč dlhým textom a znižovať chybovosť v odpovediach.
Ako ovplyvnia tieto zistenia budúci vývoj AI?
Výsledky benchmarku OneRuler naznačujú, že:
Angličtina nemusí byť vždy najlepšia voľba pri návrhu AI rozhraní
Vývojári by mali testovať AI v rôznych jazykoch pre vyššiu presnosť
Nízkozdojové jazyky potrebujú viac podpory pri trénovaní modelov
Pre podniky a vývojárov to znamená, že lokalizácia promptov do vhodnejšieho jazyka môže zlepšiť výkonnosť modelov aj v praktickom nasadení – napríklad pri analýze zmlúv, e-mailovej komunikácii alebo automatickej sumarizácii.
Zaujímavosti a doplňujúce informácie
Promptovanie v poľštine viedlo k menšiemu množstvu halucinácií (nepresných odpovedí).
Čínština napriek svojej dominancii v dátach skončila na 23. mieste.
Štúdia potvrdzuje dôležitosť multilingválnych benchmarkov väčšina predchádzajúcich testov bola založená výlučne na angličtine.
Záver
Poľština sa v novom AI benchmarku ukázala ako najefektívnejší jazyk na prácu s veľkými jazykovými modelmi. Pre Slovensko, Česko či ďalšie krajiny strednej a východnej Európy ide o pozitívny signál: ani menší jazyk nemusí byť prekážkou, ale výhodou, pokiaľ je správne formulovaný a štruktúrovaný.
Firmy, ktoré pracujú s AI, by mali túto skutočnosť zohľadniť pri vývoji lokalizovaných riešení a začať testovať svoje nástroje v rôznych jazykových variantoch, nie len v angličtine.
AI newsletter
GPT-5.5 je tu: Čo prináša nový model od OpenAI?
26/04/2026DADOOO.ai – prvý AI operačný systém pre riadenie biznisu v SK/CZ regióne
09/04/2026ChatGPT vs Claude vs Gemini: Ktorý AI nástroj sa hodí na čo?
29/03/2026