Google kündigte am Freitag an, dass der neueste In-Depth Research-Modus von Gemini nun 40 weitere Sprachen unterstützt. Diese Funktion, die Anfang Dezember eingeführt wurde, bietet Nutzern des Google One AI Premium-Plans Zugang zu einem KI-gesteuerten Forschungsassistenten, der in der Lage ist, detaillierte Berichte zu erstellen.

Was ist der In-Depth Research-Modus von Gemini?

Die In-Depth Research-Funktion fungiert als mehrstufiges Werkzeug, das komplexe Forschungsaufgaben vereinfacht. Sie beginnt mit der Erstellung eines Forschungsplans, sammelt relevante Informationen und verfeinert ihre Ergebnisse durch wiederholte Suchvorgänge. Schließlich werden die Informationen in einem umfassenden Bericht zusammengefasst. Dieser Prozess ermöglicht es den Nutzern, mit minimalem Aufwand tiefere Einblicke in Themen zu erhalten.

Unterstützte Sprachen

Die erweiterten Sprachfunktionen von Gemini umfassen nun:
Arabisch, Bengalisch, Chinesisch, Dänisch, Französisch, Deutsch, Gujarati, Hindi, Indonesisch, Italienisch, Japanisch, Kannada, Koreanisch, Malayalam, Marathi, Polnisch, Portugiesisch, Swahili, Spanisch, Tamil, Telugu, Thailändisch, Ukrainisch und Urdu.
Diese Vielfalt an Sprachen zielt darauf ab, Gemini einem globalen Publikum zugänglich zu machen und die Nutzung über Kulturen und Regionen hinweg zu erweitern.

Herausforderungen bei mehrsprachiger KI-Forschung

Während die Spracherweiterung von Gemini bedeutend ist, bleibt der Prozess der Bereitstellung genauer und grammatikalisch korrekter Zusammenfassungen in den verschiedenen Muttersprachen eine Herausforderung. Laut HyunJeong Choe, Googles Direktorin für Engineering der Gemini-App, liegt die Hauptproblematik darin, verlässliche Daten in verschiedenen Sprachen zu finden und sicherzustellen, dass die KI diese korrekt zusammenfasst.
Wichtige Herausforderungen:

• Faktengenauigkeit:
  Generative KI hat oft Schwierigkeiten mit der faktischen Konsistenz, besonders wenn sie Informationen in Sprachen verarbeitet, für die es begrenzte, zuverlässige Datenquellen gibt.
• Grammatik und Syntax:
  Die Zusammenfassung von Informationen in Muttersprachen ohne grammatikalische Fehler ist eine komplexe Aufgabe, die fortgeschrittenes sprachliches Verständnis erfordert.
• Vorurteile der Muttersprachler:
  Das Übersetzen oder Zusammenfassen von Inhalten in kulturell empfindliche und präzise Weise erfordert sorgfältiges Training und Testing.

Wie Google diese Probleme angeht

Google hat mehrere Strategien implementiert, um die Leistung von Gemini in mehrsprachigen Kontexten zu verbessern:

• Daten-Training mit einheimischen Quellen:
  Das Modell wird mit sauberen, vertrauenswürdigen Datensätzen in jeder Sprache trainiert, um die Integrität der Informationen zu gewährleisten.
• Suchgestützte Antworten:
  Gemini nutzt Google Search für zusätzlichen Kontext und Verankerung, wodurch die Ergebnisse zuverlässiger werden.
• Evaluierungen durch Muttersprachler:
  Vor der Veröffentlichung von Updates führt Google Bewertungen und Faktenprüfungen in jeder Zielsprache durch.
• Qualitätssicherungsprogramme:
  Lokale Teams und Muttersprachler überprüfen Datensätze und Antworten, um die Genauigkeit zu gewährleisten. Jules Walter, Produktleiter von Gemini für internationale Märkte, betonte die Bedeutung von Testprogrammen, die Feedback aus der Perspektive von Muttersprachlern einbeziehen.

Choe räumte ein, dass Faktengenauigkeit – also die Sicherstellung der Korrektheit der Informationen – eine fortlaufende Forschungsherausforderung in der generativen KI darstellt. Obwohl vortrainierte Modelle über ein enormes Wissensrepository verfügen, müssen sie verfeinert werden, um dieses Wissen effektiv zu nutzen. Google trainiert Gemini kontinuierlich, um Informationen zuverlässiger zu verarbeiten.