KI Text Transformer: Der Tod der Sprachvielfalt?
Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Welt, in der wir leben, rapide. Einer der Bereiche, in denen KI erhebliche Auswirkungen auf die Erstellung von Inhalten hat, ist die Entwicklung von Large Language Models (LLM) wie GPT-3 / 4, die menschenähnliche Sprache erzeugen können. Während diese Technologie das Potenzial hat, die Erstellung von Inhalten zu revolutionieren, gibt es Bedenken, dass sie auch die Hypernormalisierung der Sprache(n) massiv beschleunigen könnte.
Was ist Hypernormalisierung der Sprache?
Mit der Hypernormalisierung der Sprache wäre ein Prozess denkbar, bei dem eine bestimmte Art zu sprechen oder zu schreiben durch KI-LMs so extrem dominant wird, dass sie andere Ausdrucksformen verdrängt. Dies könnte in jeder Sprache vorkommen und durch verschiedene Faktoren verursacht werden. Zumal KI-LMs bei Übersetzungen anscheinend eigene Meta-Sprachen bilden.
Natürlich ist dieser Prozess nicht neu und durch die Globalisierung der Medien längst im Gange. Jedoch könnten KI-LMs diesen Prozess vervielfachen und extrem beschleunigen, bzw. auch ubiquitärer machen.
Wenn dies geschieht, verliert die Sprache ihre Vielfalt, ihren Reichtum und ihre Kreativität sowie ihre Fähigkeit, die einzigartigen Perspektiven und Erfahrungen der verschiedenen Gemeinschaften widerzuspiegeln.
Die Rolle von AI LMs bei der Normalisierung von Sprache
KI-LMs wie GPT-3 / 4 haben das Potenzial, qualitativ hochwertige Inhalte zu generieren, die der menschlichen Sprache ähneln, wie z. B. das Verfassen von Artikeln, E-Mails und sogar das Schreiben von Büchern. Diese Modelle werden jedoch auf großen Mengen von Textdaten trainiert, was bedeutet, dass sie möglicherweise bestimmte Formen des Sprachgebrauchs bevorzugen. So ist es beispielsweise wahrscheinlicher, dass sie Inhalte generieren, die den Regeln der Grammatik und Syntax folgen, gebräuchliche Ausdrücke und Redewendungen verwenden und ungewöhnlichen oder nicht standardmäßigen Sprachgebrauch vermeiden.
Das Problem bei diesem Ansatz ist, dass er möglicherweise zu einer Hypernormalisierung der Sprache führen könnte, da die KI-Modelle dazu neigen, die vorherrschenden Muster des Sprachgebrauchs zu reproduzieren, die in den Trainingsdaten gefunden wurden.
Das bedeutet, dass die von KI-LMs generierte Sprache zu standardisiert, zu vorhersehbar und der bereits vorhandenen Sprache zu ähnlich werden kann. Dies könnte erhebliche Auswirkungen auf die Vielfalt, die Kreativität und die Ausdruckskraft der Sprache sowie auf ihre Fähigkeit haben, die einzigartigen Perspektiven und Erfahrungen verschiedener Gemeinschaften widerzuspiegeln. Schlussendlich auch die durch Begriffe beschreibbare menschliche Vorstellungswelt.
Die Risiken der Hypernormalisierung
Die „Hypernormalisierung der Sprache“ könnte verschiedene negative Folgen für den Sprachgebrauch und die Gesellschaft als Ganzes haben. So könnte sie zum Beispiel zum endgültigen Verlust regionaler oder lokaler Dialekte führen, die ein wesentlicher Bestandteil der kulturellen Identität und des kulturellen Erbes sind.
Es könnte auch zur Unterdrückung von nicht standardisierten Formen des Sprachgebrauchs führen, was marginalisierte Gemeinschaften daran hindern könnte, sich vollständig auszudrücken.
Außerdem könnte die Sprache dadurch vorhersehbarer und weniger ansprechend werden, was die Effektivität der Kommunikation in verschiedenen Kontexten wie Werbung, Bildung und Unterhaltung verringern könnte.
Schließlich könnte Sprache auch als Kunstform beeinträchtigt werden.
Wie man den Risiken der Hypernormalisierung begegnet
Um den Risiken einer Hypernormalisierung zu begegnen, muss sichergestellt werden, dass KI-LMs auf vielfältigen und repräsentativen Datensätzen trainiert werden, die die Vielfalt des Sprachgebrauchs widerspiegeln. Das bedeutet, dass die Daten, die zum Trainieren der Modelle verwendet werden, verschiedene Formen des Sprachgebrauchs enthalten sollten, wie z. B. regionale Dialekte, Nicht-Standardsprache und Slang. Darüber hinaus ist es von entscheidender Bedeutung, Feedback-Mechanismen einzubauen, die es den Nutzern ermöglichen, die von KI-LMs generierte Sprache zu korrigieren und zu verbessern sowie die Ausgabe so anzupassen, dass sie ihre individuellen Perspektiven und Erfahrungen widerspiegelt.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI-LMs zwar das Potenzial haben, die Erstellung von Inhalten zu revolutionieren, dass sie aber auch das Risiko einer Hypernormalisierung der Sprache bergen. Um dies zu vermeiden, muss sichergestellt werden, dass diese Modelle auf unterschiedlichen und repräsentativen Datensätzen trainiert werden und dass sie Feedback-Mechanismen enthalten, die es den Benutzern ermöglichen, die generierte Sprache anzupassen und zu verbessern. Auf diese Weise können wir sicherstellen, dass KI-LMs zum Reichtum, zur Vielfalt und zur Ausdruckskraft der Sprache beitragen, anstatt sie zu unterdrücken.