Русскому ИИ пока тесно: почему модели говорят на русском, но думают на английском
Последние пару лет ИИ ворвался в обучение, тексты, рабочие процессы и даже в бытовые разговоры. Мы уже почти перестали удивляться тому, что нейросети пишут эссе, кодируют, объясняют сложные темы и отвечают вместо поисковиков.
Но есть одна деталь, которую многие упускают:на сегодняшний день нет большого и надёжного множества исследований, которые бы демонстрировали, что крупные модели (LLMs) изначально тренируются преимущественно на русскоязычных данных — чаще они обучались на англоязычных корпусах, а русский включался лишь частично.
Эта ситуация наблюдается не только на словах: сравнение качества мультиязычного и монолингвального обучения — часть более широкой проблемы адаптации ИИ к локальным языкам и культурам.
Вопрос не в патриотизме. Вопрос в том, что язык — не просто слова. Это способ мысли, культурный код, набор ожиданий и контекстов.
Почему это важно
Модель может умело генерировать текст на русском, но при этом оставаться концептуально англоязычной:
- структура её ответов — западная, строго логичная, с тезисом, аргументами, выводом, без культурных «оттенков»
- её понимание эмоций, контекстов и социальных норм формируется не на нейтральной базе, а на англо-американском культурном контексте. То, что обычно подается как «универсальный» или «глобальный» взгляд — в реальности просто западная модель мышления, адаптированная под другие языки.
- если мы запускаем её на русском — она просто переводит свои внутренние паттерны
Такое поведение и его ограничения подробно описаны в литературе: мультиязычные модели демонстрируют те же социальные и культурные предвзятости, что и англоязычные аналоги, плюс часто испытывают сложности с адаптацией к нестандартным культурным контекстам.Получается забавная вещь. Модель вроде бы свободно пишет по-русски, но это не значит, что она впитала российский контекст. Это скорее похоже на ситуацию, когда человек всю жизнь прожил в Чикаго, выучил русский по учебникам и теперь может общаться. Он грамматически корректен, но иногда звучит странно, формально или слишком «книжно». Он может объяснить пословицу, но не почувствует, когда она уместна. Он может перевести шутку, но не факт, что засмеётся.
Наш эксперимент: один вопрос — два языка
Чтобы проверить, насколько это заметно «на практике», мы задали модели одинаковые вопросы на русском и английском. Темы — от фактов до эмоций, контекста и жизненных ситуаций.
Сразу стало видно: чем дальше от нейтрального факта — тем сильнее отличается результат.
1. Факты — почти одинаково
RU: Объясни простыми словами, что такое энергия.EN: Explain in simple words what energy is.
Обе версии даются примерно адекватно — модель справляется. Разница минимальна.
Вывод: фактические, нейтральные запросы удаются хорошо на любом языке — потому что это абстрактная, универсальная информация.
2. Абстракции — различие начинает появляться
RU: Что такое уважение?определение, но сухое, «словарное».EN: What is respect?про ценности, эмоции, автономию, примеры — более «живая» версия.
Русскоязычный ответ кажется академичным, формальным; английский — глубже, с учётом социального контекста.
3. Эмоции и переживания — русская версия теряет нюансы
RU: Что сказать человеку, у которого умер питомец?EN: What should you say to someone whose pet died?
Англоязычный ответ — эмпатичный, тёплый, с настоящей поддержкой; русскоязычный — формален, осторожен, без живых эмоциональных оттенков.
4. Контекст, подтекст, фразеология — большой разрыв
RU: Объясни смысл фразы «да не, нормально».EN: Explain the meaning of “yeah no, it’s fine.”
Английская версия разбирает подтекст, возможные эмоциональные оттенки, социальные сигналы; русская — просто даёт «инструкцию».
Что показывают эти примеры
Разница не в знании слов.Она — в алгоритмах мышления, в модели интерпретации смысла, эмоций, контекста.Когда задача требует не перевода фактов, а понимания ситуации — модель на русском «слабее».
Такое поведение подтверждает общие проблемы мультиязычных моделей, описанные в исследованиях: они склонны сохранять «англоязычную перспективу» даже при работе с другим языком.
Направления, пусть и не совершенные, но рабочие
Чтобы попытаться «починить» эту ситуацию, исследователи предлагают подходы, учитывающие культурные и языковые особенности при обучении или до-обучении LLM:
- адаптация моделей через дополнительные датасеты, обогащённые культурными и языковыми особенностями (мемы, разговорная речь, фольклор и т.п.) — как например в проекте, который рассматривает культурную осведомлённость LLM.
- явная проверка моделей на культурную согласованность, а не просто на языковую универсальность — исследования, которые показывают, что мультиязычие ≠ культурная адаптированность.
Вывод
Генерация текста — не тот же уровень, что мышление и культурное понимание.Модели, которые умеют отвечать по-русски, часто просто переводят свои внутренние англоязычные паттерны.Чтобы сделать ИИ по-настоящему «наш», нужен системный подход: не перевод, а локализация смыслов, культурной логики и контекста.
Наш эксперимент — живая иллюстрация этой проблемы, наглядный и простой, без претензий на академизм.Но он показывает важную вещь: для русскоязычного пространства нужен свой ИИ — не копия чужого.