Vektorisierte Praktiken:

Ein linguistisches Verständnis von Large Language Models

Autor/innen

  • Noah Bubenhofer Universität Zürich Autor/in

Abstract

Warum ist textgenerierende künstliche Intelligenz (KI) in der Lage, orthografisch und grammatikalisch korrekten Text zu produzieren, der semantisch kohärent und pragmatisch angemessen ist? Warum kann damit ein Chatbot erstellt werden, der recht gut die Kommunikation mit einem Menschen simuliert? Der Beitrag möchte aus linguistischer Sicht erklären, warum das so ist: Es werden ausgefeilte statistische Methoden verwendet, die Performanzdaten von Sprache sehr gut modellieren können. Doch was kann eine textgenerierende KI nicht? Um diese Frage zu beantworten, hilft es, den Praktikenbegriff einzuführen, der zentrale Aspekte von Kommunikation beschreibt: Darunter fallen die Aspekte von Körperlichkeit und Räumlichkeit, die bei menschlicher Kommunikation eine wichtige Rolle spielen. Doch spielen diese Aspekte auch eine Rolle in Systemen künstlicher Intelligenz? Welche Form von Körper haben sie und welcher Art ist der Raum, in dem die Kommunikation mit ihnen stattfindet? Zusätzlich betont der Beitrag, dass sogenannte „Artificial-Intelligence-Literacy“ gefördert werden muss, also die grundlegende Kompetenz, verantwortungsvoll und produktiv mit KI umgehen zu können. Im Beitrag werden Elemente dieser Kompetenz hinsichtlich eines performanzorientierten Sprachbegriffs definiert. Mit dieser Kompetenz wird es möglich, sowohl die Simulation von Kommunikation durch KI als auch die zugrundeliegenden gesellschaftlichen und sprachtheoretischen Implikationen zu verstehen und hinterfragen zu können. 

Literaturhinweise

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Veröffentlicht

2025-06-16

Ausgabe

Rubrik

Theoretische Modellierung und Konzeptualisierung von KI beim Schreiben