«Φάρος»: Η Ελλάδα μπαίνει στην εποχή της ελληνόφωνης AI και της γλωσσικής τεχνολογίας

Για χρόνια, η τεχνητή νοημοσύνη “σκεφτόταν” στα αγγλικά και απλώς… μας μετέφραζε.

Τώρα η Ελλάδα επιχειρεί να γυρίσει το παιχνίδι: να περάσει από τη χρήση έτοιμων εργαλείων, στην ανάπτυξη υποδομών που καταλαβαίνουν ελληνική γλώσσα και πολιτισμικό πλαίσιο ως πρώτο υλικό και όχι ως υποσημείωση.

Στο κέντρο αυτής της προσπάθειας μπαίνει ο Εθνικός AI Factory «Φάρος»: μια πλατφόρμα που στοχεύει να ενώσει πανεπιστήμια, ερευνητικά κέντρα, ιδιωτικές εταιρείες και startups, συντονίζοντας χρηματοδότηση, έρευνα και καινοτομία.

Τι είναι πρακτικά ο «Φάρος»

Ο «Φάρος» δεν είναι “μια εφαρμογή” που κατεβάζεις. Είναι κόμβος/οικοσύστημα: δίνει πρόσβαση σε υπολογιστική ισχύ, δεδομένα, εργαλεία και τεχνογνωσία ώστε να χτιστούν εφαρμογές AI σε κρίσιμους τομείς. Στον επίσημο ιστότοπο του έργου, οι βασικοί άξονες περιλαμβάνουν Γλώσσα & Πολιτισμό, Υγεία και άλλους τομείς/κάθετες εφαρμογές.

Και εδώ είναι το “ζουμί”: ο στόχος δεν είναι να φτιάξουμε άλλη μία μετάφραση. Είναι να αναπτυχθούν μοντέλα και εργαλεία που πιάνουν την ελληνική γλώσσα με τις ιδιαιτερότητές της (σύνταξη, ιδιωματισμοί, συμφραζόμενα), και να αξιοποιούν δεδομένα ελληνικού πολιτισμού με τρόπο που βγάζει νόημα.

Δαίδαλος, υπερυπολογιστής και “εθνικές υποδομές”

Κανένα σοβαρό AI project δεν στέκεται χωρίς υπολογιστική ισχύ. Σχετικές αναφορές συνδέουν τον «Φάρο» με την ευρύτερη προσπάθεια για εθνικές υποδομές, όπως ο νέος εθνικός υπερυπολογιστής «ΔΑΙΔΑΛΟΣ» (Λαύριο), ως κομμάτι της λογικής “χωρίς υποδομές δεν υπάρχει AI στρατηγική”.

Γιατί αυτό αφορά και την τεχνολογία και τον πολιτισμό

Το ενδιαφέρον με τη γλωσσική τεχνολογία είναι διπλό:

• Τεχνολογική ανάπτυξη: εργαλεία για επιχειρήσεις, δημόσιο, εκπαίδευση, υγεία, περιεχόμενο, εξυπηρέτηση πολιτών.
• Πολιτισμική συνέχεια: αν η AI του μέλλοντος δεν “μιλά” σωστά ελληνικά, τότε σταδιακά η γλώσσα (και ό,τι κουβαλά) υποβαθμίζεται στην ψηφιακή σφαίρα.

Με απλά λόγια: ή θα είμαστε γλώσσα που την καταλαβαίνουν τα μοντέλα, ή θα είμαστε γλώσσα που την… μαντεύουν.

Το δύσκολο κομμάτι (να το πούμε καθαρά)

Το “έχουμε AI Factory” είναι αρχή, όχι τέλος. Για να πετύχει, χρειάζονται:

• καθαρά datasets (ποιοτικά, νόμιμα, με άδειες),
• κανόνες/διακυβέρνηση για χρήση δεδομένων,
• ανοιχτά/αξιόπιστα μοντέλα και όχι μόνο παρουσιάσεις,
• και μετρήσιμα αποτελέσματα: εφαρμογές που δουλεύουν στα ελληνικά, στην πράξη.