Investigadores usan inteligencia artificial para salvar lenguas indígenas

Especialistas del Departamento de Ciencias de la Computación de la UNAM desarrollan herramientas de inteligencia artificial para preservar las lenguas indígenas mexicanas y generar un registro digital que contribuya a su conservación.

El investigador Iván Vladimir Meza Ruiz advirtió que muchas lenguas originarias avanzan hacia la extinción. En México existen 68 lenguas nacionales, agrupadas en 11 familias y 364 variantes lingüísticas, y varias de ellas dejaron de transmitirse entre generaciones jóvenes.

Los datos son alarmantes: en 1930 el 15 por ciento de la población mexicana hablaba alguna lengua originaria. Para 2020 esa cifra cayó a 6.2 por ciento. Además, quienes aún las usan son principalmente personas mayores, lo que acelera el riesgo de desaparición.

La presencia digital de estas lenguas también es muy limitada. En internet, el náhuatl clásico cuenta con apenas 4 mil 272 artículos; el maya yucateco con mil 201; el náhuatl central con 224; el mixteco con 113; el hñahñu con 90; el purépecha con 12 y el mixe del norte con 10.

Meza Ruiz explicó que tecnológicamente ya es posible crear versiones digitales masivas de estas lenguas, pero el principal obstáculo es la escasez de datos lingüísticos disponibles. Sin suficiente información, los modelos de inteligencia artificial no pueden desarrollarse adecuadamente.

El investigador presentó estos hallazgos en la sexta sesión de la Cátedra Extraordinaria de Bioética, con el tema Inteligencia Artificial y Lenguas Originarias de México. Ahí también señaló que el esfuerzo enfrenta un dilema ético relacionado con los derechos de autor.

Muchas obras y documentos en lenguas originarias están protegidos por derechos morales y patrimoniales, lo que limita su uso para entrenar modelos de inteligencia artificial. Esto obliga a los investigadores a buscar alternativas que respeten la propiedad intelectual de las comunidades.

Pese a los obstáculos, el especialista destacó que una estrategia digital bien diseñada podría facilitar a las comunidades hablantes el acceso a servicios de salud, justicia, educación y autonomía económica en sus propias lenguas.

El siguiente paso es construir un ecosistema para recolectar y conservar estos datos. (LV9