En una exploración fascinante de los matices culturales, la investigación reciente enfatiza los desafíos con los que los modelos de lenguaje de inteligencia artificial (IA) se enfrentan para comprender las complejidades de la etiqueta social persa, en particular la práctica conocida como Taarof. Este ritual incluye una compleja danza de cortesía en la que los individuos se ocupan de un ciclo de ofertas y rechazo, a menudo en situaciones en las que una parte debe insistir en pagar o aceptar un favor, incluso cuando inicialmente se rechazó.
El estudio, realizado por un equipo dirigido por Nikta Gohari Sadr de la Universidad de Brock, además de investigadores de la Universidad de Emory y las instituciones adicionales, revela un marcado contraste en el rendimiento entre los altavoces persa nativos y los modelos de IA de grandes organizaciones como OpenAI, antrópica y meta. Mientras que los participantes humanos navegan con precisión de los escenarios TAAROF hasta el 82 por ciento del tiempo, los sistemas de IA están retrasados considerablemente, con la tasa de éxito entre el 34 y el 42 por ciento. Los resultados sugieren que los modelos de IA tienden a estándar un estilo de comunicación occidental más directo, que no puede entender las sutilezas que son inherentes a los estándares de conversación persa.
Para abordar esta brecha, los investigadores introdujeron ‘Taarofbench’, el primer punto de referencia establecido diseñado para evaluar la capacidad de la IA para tratar la compleja dinámica de Taarof. Este nuevo marco ofrece escenarios estructurados para ayudar a evaluar qué tan bien la IA puede replicar los complicados intercambios que subyacen a esta práctica cultural y arrojan luz en un área considerable donde los modelos actuales fallan.
Los investigadores enfatizan que los malentendidos de estas señales culturales no solo pueden provocar falta de comunicación, sino también posibles daños en las interacciones profesionales y personales. En contextos críticos como negociaciones o discusiones diplomáticas, la falta de conciencia cultural de la IA podría agravar los malentendidos, puede fortalecer los estereotipos y dañar las relaciones. Dichas restricciones son particularmente preocupantes a medida que aumenta la dependencia global de las tecnologías de IA, lo que enfatiza una brecha de conciencia que a menudo se pasa por alto en los contextos occidentales.
Taarof se describe como un aspecto fundamental de la etiqueta persa, donde el significado literal de las palabras puede diferir de sus implicaciones previstas. Se caracteriza por intercambios ritualizados: las ofertas se realizan y caen, los regalos se rechazan sistemáticamente y los cumplidos se desvían, por lo que la otra parte debe insistir repetidamente. Esta «lucha verbal experimentada» es una parte crucial de las interacciones sociales en la cultura iraní, con respecto a las expresiones de generosidad, gratitud y solicitudes.
Las implicaciones de esta investigación se extienden mucho más allá del imperio del procesamiento del lenguaje; Llaman la atención sobre la importancia de integrar la comprensión cultural en los sistemas de IA que se vuelven cada vez más dependientes de diferentes entornos globales. A medida que evoluciona el panorama de la inteligencia artificial, es esencial que los desarrolladores aborden estos trucos culturales para promover una comunicación más efectiva y respetuosa en diferentes culturas.
 language models in){kind=link}