人工知能（AI）の発展により、英語の優位性が強化され、グローバルな雇用市場における言語的格差が拡大しています。AIシステムのトレーニングデータの大部分が英語のソースから来ており、この傾向は非英語話者を疎外する可能性があります。
AI開発における英語中心のアプローチは、非英語話者にとって様々な影響をもたらします。英語データでトレーニングされたAIシステムは、他の言語を処理する際に性能が低下することが多く、排除や潜在的なバイアスにつながります。
この問題に対処するために、多言語AIモデルを開発する取り組みが進められています。マイクロソフトは、過小評価されているヨーロッパの言語に焦点を当てた多言語大規模言語モデルに取り組んでいます。これには、Hugging Faceとの協力によるGitHubを介した多言語データの提供や、10の過小評価されているヨーロッパ言語でコンテンツを作成するための助成金プログラムが含まれます。
AIにおける真の言語的包摂を実現するには、課題が残っています。AI開発における英語の優位性は、非英語話者にとって引き続き障害となり、既存の格差を悪化させる可能性があります。AIが社会にますます統合されるにつれて、その恩恵が言語に関係なくすべての人に利用できるようにすることが不可欠です。