विभिन्न व्यवसायों में उच्च-स्तरीय पदों के लिए अंग्रेजी में दक्षता एक महत्वपूर्ण आवश्यकता बन गई है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के वैश्विक नौकरी बाजार पर प्रभाव के कारण यह प्रवृत्ति और तेज हो रही है। अध्ययनों से पता चलता है कि वर्तमान जेनरेटिव एआई सिस्टम के लिए अधिकांश प्रशिक्षण डेटा अंग्रेजी भाषा के स्रोतों से आता है। अंग्रेजी डेटा पर यह निर्भरता इसकी प्रधानता को मजबूत करती है और गैर-अंग्रेजी बोलने वालों को हाशिए पर ला सकती है, जिससे संभावित रूप से असमानताएं बढ़ सकती हैं।
ऐतिहासिक रूप से, संयुक्त राज्य अमेरिका इंटरनेट विकास में अग्रणी रहा है, और Google, Meta, Microsoft और OpenAI जैसी कंपनियों ने डिजिटल बुनियादी ढांचे में अंग्रेजी भाषा की स्थिति को मजबूत किया है, जिसका एआई मॉडल और अनुप्रयोगों पर सीधा प्रभाव पड़ता है। अंग्रेजी में प्रशिक्षित एआई सिस्टम अक्सर अन्य भाषाओं को संसाधित करते समय खराब प्रदर्शन करते हैं, जिससे बहिष्कार और संभावित पूर्वाग्रह होते हैं।
इन असमानताओं को कम करने के लिए बहुभाषी एआई मॉडल विकसित करने की पहल की जा रही है। Microsoft बहुभाषी भाषा मॉडल पर काम कर रहा है, जो कम प्रतिनिधित्व वाली यूरोपीय भाषाओं पर ध्यान केंद्रित कर रहा है, GitHub के माध्यम से Hugging Face के सहयोग से डेटा प्रदान करता है, और कम प्रतिनिधित्व वाली यूरोपीय भाषाओं में सामग्री बनाने के लिए एक अनुदान कार्यक्रम चला रहा है।
एआई विकास में अंग्रेजी भाषा का प्रभुत्व गैर-अंग्रेजी बोलने वालों के लिए बाधाएं पैदा करता है, जिससे मौजूदा असमानताएं बढ़ सकती हैं। जैसे-जैसे एआई समाज में अधिक एकीकृत होता जा रहा है, यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि इसके लाभ भाषा की परवाह किए बिना सभी के लिए सुलभ हों। नीति आयोग ने भारत में एआई के विकास के लिए एक राष्ट्रीय रणनीति जारी की, जिसमें क्षेत्रीय भाषाओं में एआई समाधानों को बढ़ावा देने पर जोर दिया गया, ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि प्रौद्योगिकी का लाभ सभी नागरिकों तक पहुंचे।