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60 organizzazioni fissano un obiettivo quinquennale per l’IA nelle lingue di 3,4 miliardi di persone
Sessanta organizzazioni si sono impegnate in un’iniziativa quinquennale per aiutare circa 3,4 miliardi di persone a usare l’intelligenza artificiale nella propria lingua e con la propria voce.
AI.info Team ·
«È importante che gli strumenti di IA funzionino per tutti nelle lingue che parlano davvero», ha dichiarato Bill Gates, presidente della Gates Foundation. «Al momento, anche alcune delle lingue africane meglio supportate presentano lacune significative. Quando gli strumenti di IA non riescono a comprendere il linguaggio naturale di qualcuno, il costo di un errore può essere grave. Sono ottimista: in breve tempo, e con la giusta leadership, possiamo risolvere questo problema».
Bill Gates, presidente della Gates Foundation
Sessanta organizzazioni attive nei settori della tecnologia, della pubblica amministrazione, della ricerca, della filantropia e della società civile si sono impegnate in un’iniziativa quinquennale volta ad aiutare circa 3,4 miliardi di persone a usare l’intelligenza artificiale in lingue e con voci che i sistemi attuali spesso gestiscono male.
La coalizione, annunciata dalla Gates Foundation a New York il 21 settembre 2026, comprende Amazon, Anthropic, Google, Microsoft, Mistral, NVIDIA, OpenAI Foundation, UNICEF, il World Bank Group e organizzazioni che si occupano di lingue africane, dell’Asia meridionale e di altre lingue sottorappresentate. L’iniziativa non annuncia un fondo comune né un impegno finanziario in dollari. I firmatari affermano invece che contribuiranno in base alle proprie competenze e risorse.
Bill Gates avverte dei gravi costi degli errori linguistici
La coalizione parte dal divario tra le circa 7.000 lingue parlate nel mondo e il numero molto più ridotto di quelle supportate efficacemente dai principali modelli di IA. Le lingue definite a basse risorse spesso dispongono di meno dati digitali, di un minor numero di strumenti di valutazione e di una rappresentanza limitata nei set di dati usati per addestrare e testare i modelli.
Questo divario incide su aspetti che vanno oltre la qualità della traduzione. Dialetti, slang, modi di dire e contesto culturale possono cambiare il significato di una richiesta o di una risposta. In ambito sanitario, nell’istruzione, nell’agricoltura, nei servizi finanziari e nella pubblica amministrazione, un sistema che fraintende chi parla può fornire consigli meno utili o non sicuri.
Quattro filoni di lavoro costituiscono il punto di partenza della coalizione
Le organizzazioni intendono concentrarsi su quattro aree. La prima è un livello linguistico aperto: un’infrastruttura di dati condivisa che gli sviluppatori possano usare con licenze aperte. La seconda è un insieme di valutazioni e benchmark pensati per mostrare se i sistemi migliorano nelle attività linguistiche del mondo reale, anziché limitarsi ad aggiungere lingue all’elenco di un prodotto.
La terza area riguarda la trasformazione dei dati linguistici in modelli e applicazioni utilizzabili da sviluppatori con meno risorse. La quarta è la distribuzione: la coalizione chiede garanzie per la privacy, il consenso e la sovranità dei dati quando le organizzazioni raccolgono registrazioni vocali e testi dalle comunità locali.
La struttura dettagliata e la governance della coalizione saranno definite congiuntamente nel corso del prossimo anno.
La voce conta dove le interfacce testuali non bastano
L’annuncio pone un’enfasi particolare sul parlato. Nelle comunità in cui digitare è difficile, il livello di alfabetizzazione è disomogeneo o l’accesso a Internet è limitato, la voce può offrire un modo più pratico di interagire con l’IA. Gli obiettivi della coalizione riguardano quindi sia la lingua scritta sia l’interazione orale.
Diversi firmatari sono già al lavoro su questi aspetti. ElevenLabs afferma che i suoi modelli possono parlare e ascoltare in più di 90 lingue, mentre Sunbird AI dichiara di sviluppare tecnologie aperte per testo e parlato in 67 lingue africane a basse risorse. DigitalGreen afferma che il suo servizio FarmerChat ha raggiunto 2,2 milioni di agricoltori in sei paesi e supporta 16 lingue; quasi due terzi delle richieste arrivano tramite voce o immagini, anziché come testo digitato.
Queste cifre provengono da dichiarazioni fornite dalle organizzazioni stesse e illustrano i diversi punti di partenza all’interno della coalizione. Alcuni membri sviluppano modelli, altri raccolgono o curano set di dati, e altri ancora collegano la tecnologia linguistica ai servizi sanitari, agricoli, educativi o pubblici.
La titolarità locale è centrale nel piano
L’impegno attribuisce ripetutamente la responsabilità alle comunità le cui lingue vengono aggiunte ai sistemi di IA. La dichiarazione che lo accompagna chiede investimenti nella ricerca locale, nello sviluppo delle competenze e nella titolarità, affinché le risorse linguistiche non diventino input sfruttati e controllati interamente da aziende esterne.
Questa preoccupazione emerge nei commenti di Masakhane, che lavora sulle lingue africane, e di Karya, secondo cui i parlanti delle lingue sottorappresentate sono le persone che possono fornire gran parte dei dati mancanti. La coalizione comprende anche AI4Bharat, Sarvam, BharatGen, Lahore University of Management Sciences, l’Ethiopian Artificial Intelligence Institute e il Ministry of Telecommunications and Digital Affairs of Senegal.
L’elenco dei firmatari spazia dalle grandi aziende tecnologiche ai piccoli gruppi regionali, ma l’annuncio non stabilisce un numero preciso di lingue da supportare né definisce una soglia tecnica comune per misurare il successo. L’obiettivo dichiarato misura il numero di persone raggiunte, mentre i benchmark e i sistemi di rendicontazione necessari per valutarlo devono ancora essere creati.
Un obiettivo di interesse pubblico senza un budget comune
L’impegno quinquennale assegna alle organizzazioni un obiettivo comune, ma lascia aperti i dettagli dell’attuazione. La Gates Foundation afferma che i partner svilupperanno la governance e i filoni di lavoro della coalizione nel corso del prossimo anno; restano quindi da definire le decisioni su finanziamenti, licenze dei dati, valutazione e responsabilità.
Questa struttura rispecchia il problema che la coalizione cerca di affrontare: nessun singolo laboratorio controlla i dati linguistici, i rapporti con le comunità, i modelli e i canali di distribuzione necessari. La prova concreta sarà capire se le risorse aperte porteranno alla creazione di strumenti funzionanti che le persone possano usare nelle proprie comunità, invece di fermarsi a set di dati, progetti pilota o dichiarazioni.
Per ora, l’impegno definisce il livello delle ambizioni: entro cinque anni, 3,4 miliardi di persone che parlano lingue sottorappresentate negli attuali modelli di IA dovrebbero poter usare l’IA nella propria lingua e con la propria voce.