La regla de oro sobre los acentos es que todo el mundo tiene uno. Sin embargo, aunque son fuente de miles de imitaciones cómicas, también tienen un lado serio.
Estudios realizados en Estados Unidos, por ejemplo, sugieren que algunos acentos regionales están desapareciendo gradualmente. Se han observado cambios sutiles en lugares como Texas y Boston, donde los patrones de habla tradicional se están volviendo menos distintivos. Los lingüistas suelen atribuir esto a un proceso conocido como nivelación, en el que los hablantes adaptan sus acentos al mudarse a nuevas regiones para ser mejor comprendidos o para evitar prejuicios relacionados con su forma de hablar.
Con la llegada de los tutores de idiomas con IA, surge una nueva pregunta: ¿acabarán estos también homogeneizando los acentos hasta el punto de poner en peligro los acentos regionales o menos hablados? ¿Podrían las aplicaciones de aprendizaje de idiomas acelerar la desaparición de un acento o dialecto?
El riesgo de la estandarizaciónA medida que millones de personas recurren a herramientas digitales para aprender nuevos idiomas, crece la preocupación de que estas plataformas puedan favorecer los acentos “idealizados” o estandarizados sobre los regionales. Al hacerlo, podría contribuir involuntariamente a la pérdida de diversidad lingüística.
Un estudio reciente de SAS examina cómo los dialectos y frases regionales del Reino Unido están desapareciendo a medida que la comunicación se estandariza cada vez más mediante la tecnología, las redes sociales y la IA. Analizando 100 términos regionales con datos de Google Books de 1919 a 2019, los investigadores encontraron descensos drásticos en el uso de palabras como el saludo córnico “ansum”, que cayó un 97%, y la palabra del norte de Inglaterra “scran” (que significa comida), que se redujo en más del 96%.
Los investigadores argumentaron que las herramientas de IA y la comunicación en línea están contribuyendo a un “dialecto digital” que prioriza el habla estandarizada sobre la variación local, lo que podría acelerar la erosión de las identidades lingüísticas regionales.
Algunas aplicaciones populares para aprender idiomas están abordando el problema del acento utilizando la mayor cantidad de datos posibles para comprender acentos de todo el mundo. Ivan Crewkov, fundador de Buddy AI, un tutor de IA conversacional para niños con más de 76 millones de descargas, explicó a TechCrunch que, al desarrollar la aplicación utilizando más de 25 000 horas de habla infantil en su conjunto de datos, se puso de manifiesto la importancia de distinguir los acentos para poder comprender a cada estudiante.
“Estamos tratando de entender a una niña brasileña de 4 años que está tratando de decir sus primeras palabras en inglés al mismo tiempo que a una niña árabe de 4 años de Arabia Saudita”, dijo Crewkov, y agregó que los estudiantes provenían de entornos con “[acentos] y lenguas completamente diferentes”.
Si las aplicaciones de aprendizaje pudieran reconocer los acentos de los estudiantes, ¿podría esto también utilizarse? paraca ¿Preservar la diversidad de acentos o dialectos? Algunos fundadores lo están considerando y diseñan cuidadosamente sus tutores de IA para contrarrestar los efectos en los acentos regionales. Samuel Bissegger es un ejemplo de ello, ya que busca la mejor manera de promover la diversidad de acentos en la enseñanza de idiomas.
“Para nosotros esto siempre es algo sumamente importante”, dijo Bissegger a Startup Beat, y agregó: “También tenemos una perspectiva bastante pedagógica sobre cómo enseñar un idioma, que incluye la complejidad, la longitud de las respuestas, la estructura de las oraciones, la elección de palabras y los acentos”.
La sensibilidad de Bissegger hacia los acentos está marcada por su origen suizo, donde la diversidad lingüística está profundamente arraigada en la vida cotidiana. Suiza tiene cuatro idiomas nacionales: romanche, italiano, francés y alemán; pero dentro de estos idiomas existe una amplia gama de variantes regionales.
“Incluso existe un término en alemán suizo —Kantönligeist— que se usa para referirse a cómo cada cantón se burla un poco del otro. Esto también nos ayuda a comprender la importancia de la enorme variedad lingüística existente, y nos esforzamos por representarla siempre que podemos.”
Sin embargo, esta riqueza supone un reto para las aplicaciones de aprendizaje de idiomas. Las plataformas digitales suelen basarse en la coherencia y la claridad, lo que puede llevar a los desarrolladores a utilizar acentos estandarizados que sean más fáciles de enseñar y comprender a gran escala.
El reto de enseñar idiomas con IAPara empresas como Univerbal, el problema no radica en la falta de intención, sino en la ejecución. Representar los acentos con precisión, especialmente en sistemas basados en IA, es técnicamente complejo. Según Bissegger, la calidad es el factor decisivo.
“Es sumamente importante que también podamos ofrecer alta calidad”, dijo Bissegger, señalando que varios experimentos realizados en su idioma natal, el alemán suizo, no han dado los resultados esperados.
“Hasta ahora, el resultado que se genera no nos convence del todo porque es una mezcla de varios acentos diferentes, y por lo tanto la gente se confunde más en lugar de aprender algo nuevo.”
El problema aquí no radica solo en reproducir sonidos, como lo haría un comediante al imitar voces, sino en capturar la estructura subyacente de cómo funciona un acento. Sin esto, los estudiantes podrían terminar con un acento híbrido que no refleja ninguna comunidad del mundo real.
“Para pronunciar correctamente el acento, hay que entender la mecánica que hay detrás. Por eso siempre decimos que primero hacemos este tipo de evaluación de calidad. Si el resultado no alcanza un cierto nivel de calidad, preferimos no ofrecerlo y esperar a que ciertos modelos mejoren para volver a intentarlo”, nos dijo Bissegger.
Este enfoque cauteloso pone de aliviar un dilema más amplio en la tecnología del lenguaje: si es mejor ofrecer una representación limitada pero precisa de un idioma, o una más amplia pero potencialmente defectuosa. Por ahora, muchos desarrolladores optan por la primera opción, incluso si ello implica la pérdida de los acentos regionales.
En este sentido, que los futuros desarrolladores de aplicaciones de idiomas hablen el mismo idioma puede depender de encontrar este equilibrio: entre adoptar la eficiencia de la estandarización y, al mismo tiempo, encontrar maneras de reflejar la compleja y vibrante diversidad de cómo las personas se comunican realmente entre sí.
Artículo escrito por Arjun Harindranath en Latin America Reports. Versión en castellano para El Nacional.