Masalah teknologi dan isu sosial berkaitan penggunaan ChatGPT dalam bahasa Melayu (Technological and social issues related to using ChatGPT in Malay)

Article Sidebar

PDF XML
Published: 16-07-2024
DOI: https://doi.org/10.32890/rentas2024.3.1
Keywords:
ChatGPT, bahasa Melayu, bahasa Indonesia, bahasa dan teknologi, pemprosesan bahasa tabii

Main Article Content

Hiroki Nomoto
Tokyo University of Foreign Studies (TUFS), Japan
David Moeljadi
Kanda University of International Studies, Japan
Farhan Athirah Abdul Razak
Tokyo University of Foreign Studies (TUFS), Japan

Abstract

Kajian ini menganalisis masalah yang dihadapi oleh ChatGPT apabila seseorang menggunakannya dalam bahasa yang serupa, dengan menjadikan bahasa Melayu dan bahasa Indonesia sebagai contoh, yakni: ChatGPT sering menjana respons kepada prom bahasa Melayu (bahasa yang memiliki bilangan penutur yang sedikit) dalam bahasa Indonesia (bahasa yang mempunyai jumlah penutur yang lebih ramai). Pemerhatian terhadap keupayaan identifikasi bahasa (LangID) ChatGPT dibuat untuk mengenal pasti punca timbulnya masalah pemilihan bahasa tersebut, sama ada diakibatkan oleh ralat LangID ataupun sebab selainnya. Hasil pemerhatian mendapati ralat LangID tidak dapat menjelaskan keparahan masalah tersebut. Berdasarkan perbandingan pola respons kepada prom bahasa Melayu dan prom bahasa Jawa, kajian ini menyimpulkan bahawa sebab utama berlaku masalah tersebut adalah kerana ChatGPT tidak menganggap bahasa Melayu dan bahasa Indonesia secara sama rata sebagai bahasa yang berlainan. ChatGPT sebaliknya menganggap bahasa Melayu adalah ragam tidak standard kepada bahasa Indonesia. Selain itu, kajian ini juga membincangkan isu sosial yang ditimbulkan oleh masalah pemilihan bahasa dan cara penyelesaian yang wajar dipertimbangkan bagi mengatasinya.

Article Details

Issue

Vol. 3 No. 1 (2024): RENTAS: Jurnal Bahasa, Sastera dan Budaya

Section

Articles

How to Cite

Nomoto, H., Moeljadi, D., & Abdul Razak, F. A. (2024). Masalah teknologi dan isu sosial berkaitan penggunaan ChatGPT dalam bahasa Melayu: (Technological and social issues related to using ChatGPT in Malay). RENTAS: Jurnal Bahasa, Sastera Dan Budaya, 3(1), 1-23. https://doi.org/10.32890/rentas2024.3.1

Research impact

Harvested 2026-09-16
1 citations, from OpenAlex — the highest of the sources checked

Counts differ between services because each indexes a different body of literature. None of them is the whole picture.

Identifiers DOI 10.32890/rentas2024.3.1 OpenAlex W4400738684

References

Asmah Omar. (2001). The Malay language in Malaysia and Indonesia: From lingua franca to national language. The Aseanists ASIA, 2.

Brown, T., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J. D., Dhariwal, P., Neelakantan, A., Shyam, P., Sastry, G., Askell, A., Agarwal, S., Herbert-Voss, A., Krueger, G., Henighan, T., Child, C., Ramesh, A., Ziegler, D., Wu, J., Winter, C., Chen, M., Sigler, E., Litwin, M., Gray, S., Chess, B., Clark, J., Berner, C., McCandlish, S., Radford, A., Sutskever, I., & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. Dlm. Larochelle, H., Ranzato, M, Hadsell, R., Balcan, M. F., & Lin, H. (Eds.) Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 1877–1901. https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/file/1457c0d6bfcb4967418bfb8ac142f64a-Paper.pdf

Caswell, I., Breiner, T., Van Esch, D., & Bapna, A. (2020). Language ID in the wild: Unexpected challenges on the path to a thousand-language web text corpus. Dlm. Scott, D., Bel, N., & Zong, C. (Eeds.) Proceedings of the 28th International Conference on Computational Linguistics, 6588–6608, Barcelona, Spain (Online). International Committee on Computational Linguistics. https://doi.org/10.18653/v1/2020.coling-main.579

Nomoto, H. (2011). Konstruksi kena dalam bahasa Indonesia: Perbandingan dengan bahasa Melayu. Linguistik Indonesia, 29(2), 111–131. https://www.tufs.ac.jp/ts/personal/nomoto/kena_Indonesia.pdf

Nomoto, H. (2023). Issues surrounding the use of ChatGPT in similar languages: The case of Malay and Indonesian. Dlm. Park, J. C., Arase, Y., Hu, B., Lu, W., Wijaya, D., Purwarianti, A., & Krisnadhi, A. A. (Eeds.) Proceedings of the 13th International Joint Conference on Natural Language Processing and the 3rd Conference of the Asia-Pacific Chapter of the Association for Computational Linguistics (Volume 2: Short Papers), 76–82. Association for Computational Linguistics. https://doi.org/10.18653/v1/2023.ijcnlp-short.9

Nomoto, H., & Kartini Abd. Wahab. (2011). Konstruksi kena dalam bahasa Indonesia: Perbandingan dengan bahasa Melayu. Linguistik Indonesia, 29(2), 111–131.

Nomoto, H., Akasegawa, S., & Shiohara, A. (2018). Reclassification of the Leipzig corpora collection for Malay and Indonesian. NUSA, 65, 47–66. https://doi.org/10.15026/92899

Ray , , P. P. (2023). ChatGPT: A comprehensive review on background, applications, key challenges, bias, ethics, limitations and future scope. Internet of Things and Cyber-Physical Systems, 3, 121–154. https://doi.org/10.1016/j.iotcps.2023.04.003

Riza, H., Purwoadi, M., Gunarso, Uliniansyah, T., Ti, A. A., Aljuneid, S. M., Mai, L. C., Thang, V. T., Thai, N. P., Chea, V., Sun, R., Sam, S., Seng, S., Soe, K. M., Nwet, K. T., Utiyama, M., & Ding, C. (2016). Introduction of the Asian language treebank. Dlm. 2016 Conference of The Oriental Chapter of International Committee for Coordination and Standardization of Speech Databases and Assessment Techniques (O-COCOSDA). https://doi.org/10.1109/ICSDA.2016.7918974