Layanan telepon otomatis berbasis AI yang dioperasikan oleh pemerintah daerah kini tengah dikembangkan agar mampu mengenali bahasa slang dan dialek regional. Teknologi ini bertujuan membantu masyarakat dalam berkomunikasi terkait pengelolaan sampah, seperti jadwal pengeluaran tempat sampah, yang selama ini sering mengalami masalah pemahaman suara karena perbedaan logat dan istilah lokal.
Berbagai kota di Inggris telah menerapkan AI untuk layanan publik, namun teknologi tersebut masih kesulitan memahami aksen kuat dan kosakata daerah. Studi terbaru yang dilakukan oleh Universitas Sheffield bekerja sama dengan perusahaan ICS.AI berfokus untuk mengatasi kendala ini. Penelitian ini merupakan upaya pertama di Inggris yang menggabungkan linguistik dialektal dengan kecerdasan buatan guna memperbaiki akurasi pengenalan suara dalam konteks lokal.
Tantangan Dialek Regional
Dr Chris Montgomery, seorang ahli dialektologi dari Universitas Sheffield, memimpin riset ini dengan menganalisis lebih dari 50 tahun penelitian ilmiah mengenai variasi aksen dan dialek di Inggris. Ia menjelaskan bahwa penggunaan istilah lokal seperti "chuck", "pet", "chug", dan "duck" dapat membingungkan AI karena kata-kata tersebut memiliki makna ganda atau ekuivalen dan variasi arti tergantung konteks. Misalnya, "chuck" yang di Inggris Utara berarti panggilan sayang, juga diartikan sebagai “membuang” dalam bahasa sehari-hari.
AI terkadang gagal memahami kosakata, intonasi, dan struktur kalimat yang khas di daerah tertentu. Hal ini berakibat pada sistem yang salah menginterpretasi permintaan warga, menyebabkan frustrasi karena harus mengulang percakapan atau dialihkan ke layanan yang tidak tepat. Kasus ini sering ditemui saat warga menghubungi pemerintah daerah untuk menanyakan pengumpulan sampah atau persoalan pajak lokal.
Kajian Praktik dan Implementasi
ICS.AI telah meluncurkan agen suara AI generatif bernama Darcie yang mulai diaplikasikan di kota Derby. Namun, tim menemukan bahwa Darcie masih kurang mampu mengenali aksen Midlands dan beberapa istilah lokal. Seorang presenter di BBC Radio Derby menyadari kegagalan AI memahami panggilan yang menggunakan kata “duck” sebagai sapaan ramah. Kegagalan ini mengindikasikan perlunya adaptasi yang lebih dalam dari AI agar respons lebih akurat sesuai ragam bahasa pengguna.
Menurut Dr Montgomery, AI juga lebih sulit memahami aksen Skotlandia yang kuat dibanding aksen standar wilayah selatan Inggris. Meskipun data terkait dialek dari kota-kota seperti Liverpool, Newcastle, dan Glasgow cukup banyak, wilayah seperti Birmingham masih minim informasi. Ketidakseimbangan ini menimbulkan "patchy understanding" atau pemahaman yang belum merata, sehingga ada kesenjangan dalam kemampuan AI pengenalan suara di seluruh UK.
Upaya Mengatasi Kesulitan Bahasa Lokal
Studi ini akan melanjutkan tahap analisis dengan mengembangkan model AI yang lebih sensitif terhadap keberagaman linguistik secara ilmiah dan inklusif. Tujuannya adalah memastikan bahwa semua warga mendapat layanan yang adil tanpa hambatan bahasa, baik yang menggunakan dialek umum maupun bahasa sehari-hari yang sangat lokal. Dr Crispin Bloomfield dari ICS.AI menegaskan bahwa kolaborasi ini memungkinkan AI berinteraksi di lingkungan layanan publik secara transparan dan berdasar pada penelitian ilmiah.
Survei terbaru yang dijalankan perusahaan ini mengungkap bahwa 52 persen warga Inggris merasa khawatir AI tidak dapat memahami aksen atau dialek mereka. Kekhawatiran ini meningkat di wilayah Wales (57%), Irlandia Utara (67%), dan Skotlandia (71%). Hal ini menegaskan bahwa adaptasi teknologi AI terhadap keragaman bahasa adalah isu penting agar layanan publik tetap efektif dan inklusif di masa depan.
Langkah-langkah Peningkatan AI Pengenalan Bahasa Daerah
- Mengumpulkan dan menganalisis data dialek serta slang dari berbagai wilayah di Inggris.
- Melatih sistem AI dengan kombinasi data suara dan teks yang merepresentasikan ragam bahasa lokal.
- Menguji coba AI dalam lingkungan nyata untuk mendapatkan umpan balik dari pengguna dengan aksen dan istilah lokal.
- Melakukan iterasi pengembangan sehingga AI mampu mengenali nuansa bahasa seperti intonasi, makna ganda, dan variasi regional.
- Menerapkan pembaruan teknologi secara berkelanjutan dan melibatkan pakar bahasa lokal dalam evaluasi.
Dengan perkembangan ini, diharapkan layanan telepon berbasis AI milik pemerintah dapat memberikan pengalaman yang lebih ramah pengguna. Pengenalan dialek dan slang secara tepat akan mengurangi kesalahan komunikasi dan meningkatkan efisiensi pelayanan publik, khususnya dalam pengelolaan sampah dan administrasi lokal.
Pemanfaatan AI yang adaptif terhadap bahasa lokal menunjukkan kemajuan signifikan dalam bidang teknologi layanan publik. Pendekatan ini juga membuka peluang baru agar kecerdasan buatan lebih manusiawi dan responsif pada perbedaan budaya serta linguistik yang ada di masyarakat. Hal tersebut penting supaya tidak ada segmen warga yang merasa terabaikan hanya karena perbedaan cara mereka berbicara.
-
-
-
-
