יש סטודנטים שנעזרים ב-AI (בינה מלאכותית) לצורך עריכת לשון ועריכת המקורות הביבליוגרפיים של העבודה האקדמית שכתבו.
האם זו הדרך הנכונה בעבורם שתשיג את התוצאה שלה הם מייחלים?
האם ה-AI יכולה להחליף את בן האנוש בתחום הספציפי הזה?
מהם החסרונות והיתרונות של כל שיטת עריכה?
בסדרת פוסטים זו אני עושה השוואה תמציתית בין עריכת עבודות אקדמיות ומאמרים אקדמיים באמצעות AI ובין עריכתם באמצעות אנשי מקצוע בני אנוש (באנגלית ובעברית).
שני הפוסטים הראשונים עסקו בעיקר בעריכה באנגלית של הלשון והמקורות הביבליוגרפיים (אם לא הספקת לקרוא אותם, הנה הם: פוסט 1 בסדרה, פוסט 2 בסדרה)
בפוסט זה, השלישי בסדרה, אתייחס להבדלים בין השפות שכן היכולות של ה-AI בשפה העברית מוגבלות בהרבה.
אם כן, יכולות עריכת הלשון של ה-AI בעברית אינן מתקדמות וחזקות כמו באנגלית. הבדל זה נובע מכמה גורמים, ובהם מורכבות הלשון העברית, המשאבים הזמינים לאימון מודלים של AI ומיקוד הפיתוח הנוכחי בכלי AI רבים.
להלן השוואה מקיפה בין יכולות של עריכת לשון של AI בעברית לעומת אנגלית:
עריכת AI באנגלית
יתרונות:
- פיתוח נרחב: כיוון שאנגלית היא אחת השפות המדוברות והכתובות הנפוצות ביותר בעולם, התמקדו מפתחי AI במידה רבה בשכלול מודלים של שפה לאנגלית. כתוצאה מכך בדיקות הדקדוק, ההצעות בתחום סגנון הכתיבה ותיקוני השגיאות מדויקים ואיכותיים יותר בשפה האנגלית.
- מאגרי מידע גדולים יותר: לכלי AI יש גישה לכמות עצומה של מקורות בשפה האנגלית, כולל ספרים, מאמרים, אתרי אינטרנט ומסמכים רשמיים. שפע הנתונים הזה מאפשר ל-AI להבין ניואנסים, ניבים ווריאציות סגנוניות בצורה טובה יותר.
- ניתוח מתוחכם של דקדוק ותחביר: כללי הדקדוק האנגלי מקודדים בצורה מקיפה ומאפשרים ל-AI לתקן ביעילות שגיאות בזמני הפועל, התאמה בין נושא לפועל, מבנה המשפט, פיסוק ואפילו זרימת הטקסט.
- הבנת ההקשר: באנגלית, AI התקדמה צעדים ניכרים בהבנת ההקשר, ומעלה הצעות אינטליגנטיות יותר לניסוח מחדש, לשיפור הקריאות והבהירות.
חסרונות:
- קושי עם כתיבה אקדמית או יצירתית מורכבת: אף ש-AI מתפקדת היטב בתיקוני דקדוק פשוטים, היא עדיין עשויה להתקשות עם ביצוע משימות עריכה ניואנסיות יותר כמו ניסוח מחדש של רעיונות מורכבים או הבנת ז'רגון אקדמי ספציפי.
- עריכה ברמה שטחית: AI מוגבלת בהבנת עומק של מבנה ומשמעות התוכן בהשוואה לעורכים בני אנוש.
עריכת AI בעברית
יתרונות:
- דקדוק ואיות בסיסיים: כלי AI יודעים לעשות עריכה של דקדוק ואיות בסיסיים בעברית, כגון תיקון שגיאות הקלדה נפוצות, שגיאות פיסוק בסיסיות וכמה שגיאות תחביריות פשוטות.
- זיהוי דפוסים: כלי AI בעברית יכולים לזהות ולתקן תבניות ודפוסים חוזרים בכתיבה, כמו שגיאות כתיב תכופות או צורות פועל שגויות חוזרות ונשנות.
- ניתוח מורפולוגי: כלי AI בעברית יכולים לעבד ולתקן כמה בעיות הקשורות לנטייה, כמו התאמה במין ובמספר בהקשרים מסוימים, אם כי לא בצורה מהימנה כמו באנגלית.
חסרונות:
- מאגרי מידע מוגבלים לעברית: הזמינות של מקורות מידע באיכות גבוהה בעברית מוגבלת הרבה יותר מבאנגלית, ולכן המודלים של שפה בעברית פחות יעילים. כתוצאה מכך, ה-AI לשפה העברית עשויה שלא להבין את ההקשר, הטון או הסגנון באותו דיוק כמו באנגלית.
- כללי דקדוק מורכבים: לעברית יש כללי דקדוק מורכבים יותר, במיוחד בתחומים של נטיית הפועל, התאמה של שם עצם ושם תואר, בידול מגדרי ותחביר. AI מתקשה להתמודד עם המורכבויות הללו יותר מאשר עם הדקדוק הפשוט יחסית של האנגלית.
- אתגרי התכנות מימין לשמאל: עברית נכתבת מימין לשמאל, וזה מהווה אתגר טכני בעבור כמה כלי AI שתוכננו במקור עבור תכנות משמאל לימין כבאנגלית. האתגר מוביל לבעיות טכניות ולשגיאות במיקום של סימני הפיסוק.
- עמימות אוצר המילים: בעברית יש מילים רבות שנכתבות באופן דומה ואף זהה אך הן בעלות משמעות שונה. בלי הבנת ההקשר ה-AI משתמשת לעתים קרובות במילים שגויות או מוזרות במהלך העריכה. לדוגמה, מילים בעברית מסתמכות לעתים קרובות על תחיליות וסיומות כדי להעביר משמעויות וקשרים בין מילים, וה-AI מתקשה בניתוח מדויק והבנה נכונה של מידע זה.
- מורפולוגיה מורכבת: עברית היא שפה בעלת אחוז גבוה של הטיות – משמעות המילים יכולה להשתנות בגלל שינויים קטנטנים בצורה/תבנית. AI מתקשה בזיהוי ועיבוד נכון של וריאציות אלו, במיוחד במשפטים ארוכים ומורכבים.
לסיכום, עריכת AI בעברית מפגרת בהרבה בהשוואה ליכולות שלה באנגלית בשל המורכבות המבנית של הלשון העברית, מאגרי מידע ומודלים מוגבלים של AI ואתגרים טכניים-ייחודיים כמו כיוון הכתיבה מימין לשמאל.
בעוד שה-AI יכולה לסייע במשימות בסיסיות כגון איות וסימני פיסוק בעברית, היא לעיתים קרובות כושלת בטיפול בניואנסים בדקדוק, בתחביר ובסגנון. לעומת זאת אנגלית נהנית ממודלים מתקדמים יותר של AI, בעלי יכולת טובה יותר של הבנת ההקשר, מה שהופך אותה ליעילה יותר במשימות עריכה מורכבות.
סטודנטים, ובעיקר מאסטרנטים ודוקטורנטים, שכותבים בעברית, חייבים להכיר את המגבלות האלה. בעוד שה-AI יכולה אולי לעזור בשלב הראשוני בתהליך העריכה, במיוחד בתיקון שגיאות טכניות, עורכים בני אנוש המומחים בשפה העברית, נותרים חיוניים להבטחת הדיוק הלשוני, סגנון הכתיבה האקדמי הנדרש והקוהרנטיות והבהירות של הטקסט.
עורכי לשון מקצועיים בני אנוש מצטיינים בביצוע עריכה המתאימה להקשר, תוך כדי הבטחת איכות ודיוק בכל היבטי הכתיבה האקדמית.
בפוסט הבא, הרביעי בסדרה, יחודד עוד ההבדל בין עריכת AI בעברית ובאנגלית באמצעות הצגת ההבדלים וחידודם לפי נושאי העריכה העיקריים.
בינתיים, רוצים להגיע (סוף סוף) לרגע הגשת התזה או הדוקטורט רגועים ובטוחים לחלוטין שהעבודה שלכם מנוסחת למופת תוך שמירה על הסגנון הייחודי שלכם, משקפת את המחקר המצוין שעשיתם, כתובה לפי כללי הכתיבה האקדמית הנוקשים וחפה משגיאות?
