AI najlepiej rozumie język polski. Nowe badania: polszczyzna bije angielski i chiński w rozmowie z ChatGPT

Wynik może zaskakiwać, bo to przecież polszczyzna jest uważana za trudną, a jednak w testach dla AI okazała się mistrzem. Sprawdź, co odkryto i dlaczego warto mówić do AI po polsku.

W najnowszym teście 26 języków sztucznej inteligencji polszczyzna zdeklasowała konkurencję. Modele AI, w tym ChatGPT i Gemini, najtrafniej odpowiadały właśnie po polsku – z dokładnością sięgającą 88 %. Co więcej, gdy inne języki gubiły sens w długich rozmowach, nasz pozostawał zaskakująco precyzyjny.

Dlaczego sztuczna inteligencja najlepiej rozumie język polski? Zaskakujące wyjaśnienie naukowców

Wnioski płynące z analizy „One ruler to measure them all: Benchmarking multilingual long‑context language models” mogą wydawać się paradoksalne: język polski, złożony gramatycznie, o stosunkowo mniejszej bazie danych niż angielski czy chiński, wyprzedza „język technologii”. Ale właśnie te cechy stają się jego atutami w komunikacji z AI.

1. Bogata gramatyka polskiego daje AI przewagę. Dlaczego fleksja działa jak GPS dla maszyn

Polski to język fleksyjny: posiada wiele form gramatycznych, końcówek, odmian rzeczowników i czasowników. W badaniu autorzy sugerują, że „języki o bogatej fleksji” mogą powodować mniej dwuznaczności w poleceniach dla modeli AI.

Tak więc:

• gdy mówisz „dokonaj analizy”, „przedstaw przykład”, „wyciągnij wnioski” – końcówki jasno określają czynność, podmiot, aspekt.
• AI mniej się gubi – język polski zostawia mniej pola do interpretacji. To może być jedna z przyczyn, dlaczego nasz język działa świetnie w testach typu „zadanie igły w stogu siana”.

2. Alfabet łaciński i słowiańskie korzenie – sekretny klucz, dzięki któremu AI rozumie Polaków

Badanie wykazało, że modele językowe radzą sobie lepiej, gdy język stosuje alfabet łaciński lub cyrylicę, niż gdy używa skryptów logograficznych (jak chiński) albo nietypowych znaków. Polski spełnia ten warunek. Co więcej, słowiańska grupa językowa (polski, rosyjski, ukraiński) wypadła bardzo dobrze - to kolejny sygnał „rodziny językowej” jako czynnika sukcesu.

3. Im dłuższy tekst, tym lepiej po polsku. Jak polszczyzna pokonuje angielski w długich promptach

W eksperymencie testowano zadania z różnymi długościami kontekstu: 8k, 32k, 64k, aż do 128k tokenów. Wraz ze wzrostem długości kontekstu różnica między językami o dużych i małych zasobach danych rośnie. Mimo to polski – mimo mniejszej liczby danych treningowych – utrzymał najwyższą skuteczność.

Polski dominował zwłaszcza przy dużych kontekstach – tam, gdzie jest naprawdę dużo materiału do przeanalizowania. W takich sytuacjach język angielski czy chiński wypadły słabiej.

4. Polski uspokaja sztuczną inteligencję. Mniej halucynacji i błędnych odpowiedzi w testach AI

W jednym z wariantów testu („needle in a haystack” + wariant NONE-NIAH, gdzie odpowiedzi faktycznie nie było) modele w języku angielskim lub chińskim często błędnie twierdziły: „brak odpowiedzi” lub „nie ma informacji”. Polska wersja testu wykazała najmniej takich błędów.

Innymi słowy: AI w polskim bardziej ufa, że jeśli ma pytanie – jest odpowiedź, lub jeśli nie ma – umie to stwierdzić zamiast wymyślać.

5. Piszesz po polsku, a AI rozumie angielski? Efekt cross-lingual zaskoczył naukowców

To może być najbardziej zaskakujące: gdy polecenie (prompt) było po polsku, a kontekst (tekst, który model przetwarzał) był np. w języku angielskim, skuteczność rosła nawet o ok. 20% w porównaniu do sytuacji, gdy oba były po angielsku.

Czyli: „powiedz to po polsku, daj materiał po angielsku” – to kombinacja, która działa lepiej niż standard „po angielsku wszystko”.

Jak testowano języki w AI? 26 narodowych wersji, jeden globalny ranking

Ranking języków AI 2025. Polski na szczycie, a kto wypadł najsłabiej?

Badacze z Uniwersytetu Maryland, Microsoftu i UMass Amherst porównali 26 języków pod kątem tego, jak dobrze rozumieją je modele sztucznej inteligencji w długich kontekstach. Polski znalazł się na samym szczycie - ale wyniki pokazują znacznie szerszy obraz: od dominacji języków indoeuropejskich po ogromne trudności AI z niektórymi językami afrykańskimi czy azjatyckimi.

TOP 10 języków, które AI rozumie najlepiej

1. Polski — 88% skuteczności
2. Francuski — 87%
3. Włoski — 86%
4. Hiszpański — 85%
5. Rosyjski — 84%
6. Angielski — 83,9%
7. Ukraiński — 83,5%
8. Portugalski — 82%
9. Niemiecki — 81%
10. Holenderski — 80%

To zestawienie wyraźnie pokazuje, że języki słowiańskie i romańskie tworzą grupę, którą modele AI rozumieją najlepiej.

Dlaczego? Mają klarowną strukturę gramatyczną, wyraźne końcówki i naturalną logikę składni. W AI-owych benchmarkach to jak czyste, dobrze oznaczone drogi - łatwo nimi podążać.

Średniacy w świecie AI. Jak radzą sobie języki, które nie są ani świetne, ani tragiczne?

1. Norweski — 78%
2. Szwedzki — 77%
3. Czeski — 76%
4. Węgierski — 75%
5. Fiński — 74%
6. Duński — 73%
7. Japoński — 70%
8. Perski — 69%
9. Koreański — 67%
10. Wietnamski — 65%

Tu widać już spadek – głównie przy językach spoza rodziny indoeuropejskiej lub z innym systemem pisma. Modele AI muszą „nauczyć się” wielu symboli, kontekstów i struktur, które znaczą to samo, ale wyglądają zupełnie inaczej.

Kto przegrywa z maszyną? Najsłabsze języki w rozmowie ze sztuczną inteligencją

1. Chiński — 62%
2. Hindi — 59%
3. Tamil — 55%
4. Suahili — 53%
5. Sesotho — 50%
6. St (Tswana) — 48%

Zaskakuje szczególnie chiński, mimo że to jeden z najczęściej używanych języków świata i że większość modeli była trenowana właśnie na ogromnych chińskich i angielskich zbiorach tekstów.

Dlaczego więc chiński wypadł aż tak słabo?

• Po pierwsze – system pisma. To język logograficzny, w którym pojedynczy znak niesie znaczenie całego słowa, co utrudnia modelom tokenizację (czyli podział tekstu na zrozumiałe fragmenty).
• Po drugie – brak jasnych odstępów między słowami. Dla ludzi naturalne, dla algorytmu – koszmar segmentacji.
• Po trzecie – niskie przeniesienie kontekstu: modele trenowane na krótkich, codziennych tekstach po chińsku gorzej radzą sobie z długimi instrukcjami.

Efekt? AI gubi się szybciej, zaczyna „halucynować” lub odpowiadać „brak danych”. W przeciwieństwie do polszczyzny, która nawet przy 128 tysiącach tokenów zachowuje spójność i logikę odpowiedzi.

Czy zawsze warto mówić do ChatGPT po polsku? Sprawdzamy, kiedy to naprawdę działa

Nie całkiem. Są pewne ale i warunki:

• Jeśli kontekst lub dokument źródłowy jest w języku polskim – to jasne: po polsku.
• Gdy tekst kontekstowy jest w angielskim, a instrukcja może być po polsku – wynik był lepszy w testach.
• Jednak jeśli używasz bardzo specyficznego narzędzia, które ma lepsze wsparcie w angielskim – warto sprawdzić na własnym przykładzie.
• W końcu: rezultat 88% nie oznacza perfekcji – nadal 12% to błędy. Prompty trzeba formułować dobrze.

Mikro-FAQ

P: Czy wynik 88% oznacza, że polski prompt zawsze działa?

O: Nie – to średnia w testach. W realnych warunkach wynik może być różny (zależnie od modelu, jakości danych, zadania).

P: Czy to oznacza, że polski jest „najłatwiejszy” dla AI?

O: W sensie wyników – tak. Ale dla ludzi nadal może być trudniejszy do nauki.

P: Czy inne języki będą tracić?

O: Nie w sensie realnym – ale mogą być mniej efektywne w zestawieniach długiego kontekstu bez odpowiednich adaptacji.

Jak rozmawiać z AI po polsku, by dostać lepszą odpowiedź. 5 praktycznych wskazówek

1. Gdy korzystasz z chatbota lub modelu LLM – spróbuj formułować prompt po polsku. Zobacz, czy odpowiedź będzie bardziej trafna.
2. Jeśli pracujesz z dokumentami w języku polskim – prompt również w polskim ma sens.
3. Gdy model obsługuje wiele języków – wypróbuj kombinację: instrukcja po polsku, dokument w innym języku. Może przynieść lepsze efekty.
4. Jeśli tworzysz narzędzie AI lub chatbot dla rynku polskiego – to mocny sygnał, że polska wersja powinna być priorytetem.
5. Zachowaj ostrożność – nawet najlepszy język nie eliminuje potrzeby dobrej konstrukcji prompta, jasności instrukcji, kontekstu i testów.

Czy polski zawsze wygra z angielskim? Ograniczenia i przyszłość sztucznej inteligencji po polsku

Badanie „One Ruler…” pokazuje fascynujące dane, ale też wskazuje obszary, które wymagają dalszego badania:

• Wyniki dotyczą syntetycznych zadań, niekoniecznie wszystkich realnych scenariuszy.
• Mechanizm, dlaczego język polski działa lepiej, nie jest w pełni wyjaśniony – to obszar dalszych badań.
• Modele i zadania ciągle ewoluują – kolejne wersje mogą dać inne wyniki.
• Wsparcie danych (corpora) dla polskiego nadal jest mniejsze niż dla głównych języków – ale wynik mimo tego jest bardzo dobry.

Źródła:

• Yekyung Kim, Jenna Russell, Marzena Karpińska, Mohit Iyyer: One ruler to measure them all: Benchmarking multilingual long-context language models.