Google ha annunciato venerdì che sta espandendo la modalità di ricerca approfondita più recente di Gemini per supportare 40 lingue aggiuntive. Questa funzione, introdotta all’inizio di dicembre, offre agli utenti del piano Google One AI Premium l’accesso a un assistente di ricerca alimentato dall’IA in grado di creare report dettagliati.
Cos’è la modalità di ricerca approfondita di Gemini?
La funzionalità di ricerca approfondita funziona come uno strumento a più fasi che semplifica i compiti di ricerca complessi. Inizia creando un piano di ricerca, raccoglie informazioni rilevanti e affina iterativamente i suoi risultati attraverso ricerche ripetute. Infine, sintetizza le informazioni in un report completo. Questo processo consente agli utenti di esplorare argomenti in profondità con il minimo sforzo.
Lingue supportate
Le capacità linguistiche di Gemini ora includono:
Arabo, Bengalese, Cinese, Danese, Francese, Tedesco, Gujarati, Hindi, Indonesiano, Italiano, Giapponese, Kannada, Coreano, Malaya, Marathi, Polacco, Portoghese, Swahili, Spagnolo, Tamil, Telugu, Thai, Ucraino e Urdu.
Questa vasta gamma di lingue mira a rendere Gemini accessibile a un pubblico globale, aumentando la sua utilità attraverso diverse culture e regioni.
Sfide nella ricerca multilingue con l’IA
Sebbene l’espansione linguistica di Gemini sia significativa, il processo di fornire riassunti accurati e grammaticalmente corretti nelle lingue native rimane una sfida. Secondo HyunJeong Choe, Direttore dell’ingegneria per l’app Gemini di Google, la principale difficoltà risiede nel reperire dati affidabili in diverse lingue e garantire che l’IA li riassuma accuratamente.
Sfide principali:
- Precisione fattuale:
L’IA generativa spesso ha difficoltà con la coerenza fattuale, specialmente quando elabora informazioni in lingue con fonti di dati affidabili limitate. - Grammatica e sintassi:
Riassumere informazioni in lingue native senza errori grammaticali è un compito complesso che richiede una comprensione linguistica avanzata. - Bias linguistici nativi:
Tradurre o riassumere contenuti in modo culturalmente sensibile e preciso richiede formazione e test accurati.
Come Google affronta questi problemi
Google ha implementato diverse strategie per migliorare le prestazioni di Gemini in contesti multilingue:
- Formazione dei dati con fonti native:
Il modello viene addestrato utilizzando set di dati puliti e affidabili in ogni lingua, garantendo l’integrità delle informazioni. - Risposte basate sulla ricerca:
Gemini si affida a Google Search per un contesto e un ancoraggio aggiuntivi, rendendo i suoi risultati più affidabili. - Valutazioni native:
Prima di rilasciare aggiornamenti, Google esegue valutazioni e verifica dei fatti in ogni lingua target. - Programmi di assicurazione della qualità:
I team locali e i madrelingua esaminano i set di dati e le risposte per garantire l’accuratezza. Jules Walter, responsabile del prodotto Gemini per i mercati internazionali, ha evidenziato l’importanza di programmi di test che includano il feedback delle prospettive native.
Choe ha riconosciuto che la precisione fattuale—garantire che le informazioni siano corrette—è una sfida di ricerca continua nell’IA generativa. Sebbene i modelli pre-addestrati abbiano un vasto repository di conoscenze, è necessario perfezionarli per utilizzare efficacemente tali informazioni. Google sta addestrando continuamente Gemini per gestire le informazioni in modo più affidabile.
