Denken AIs unterschiedlich in verschiedenen Sprachen?

In der heutigen globalisierten Welt, in der Künstliche Intelligenz (KI) zunehmend in unser tägliches Leben integriert wird, stellt sich die Frage, ob und wie die Sprache, in der wir mit diesen Systemen kommunizieren, ihre Antworten beeinflusst. Dies ist besonders relevant für große Sprachmodelle wie ChatGPT, Claude und DeepSeek, die in der Lage sind, in mehreren Sprachen zu interagieren. In diesem Artikel untersuchen wir die Unterschiede in den Antworten dieser KI-Modelle, wenn Fragen in verschiedenen Sprachen gestellt werden, und analysieren die damit verbundenen kulturellen und linguistischen Implikationen.

Die Sapir-Whorf-Hypothese und ihre Relevanz für KI

Die Sapir-Whorf-Hypothese besagt, dass die Sprache, die wir sprechen, unser Denken und unsere Wahrnehmung der Welt beeinflusst. Diese Theorie legt nahe, dass Menschen, die unterschiedliche Sprachen sprechen, auch unterschiedliche Denkweisen und Weltanschauungen haben. Während dies für Menschen umstritten ist, stellt sich die Frage, ob diese Hypothese auch auf KI-Modelle zutrifft, die auf Textdaten trainiert wurden. Haben diese Modelle eine „Sprache“ oder eine „Weltanschauung“, die durch die Sprache, in der sie trainiert wurden, geprägt ist?

Die Testreihe: ChatGPT, Claude und DeepSeek

Um diese Hypothese zu testen, wurden 15 Fragen, die auf der World Values Survey basieren, an die KI-Modelle ChatGPT-4, Claude Sonnet 4.5 und DeepSeek gestellt. Die Fragen wurden in mehrere Sprachen übersetzt, darunter Französisch, Spanisch, Arabisch, Hindi und Chinesisch. Jede Frage wurde dreimal in jeder Sprache gestellt, um die Variation der Antworten innerhalb eines Modells und einer Sprache zu untersuchen.

Ergebnisse: Konsistenz der Antworten über Sprachen hinweg

Die Ergebnisse waren überraschend konsistent. Obwohl es einige Unterschiede in den Antworten gab, waren die grundlegenden Werte und Prioritäten, die von den KI-Modellen ausgedrückt wurden, über die verschiedenen Sprachen hinweg bemerkenswert ähnlich. Dies deutet darauf hin, dass die KI-Modelle, trotz ihrer unterschiedlichen Trainingsdaten, eine gemeinsame Basis von liberalen Werten teilen, die sich in ihren Antworten widerspiegeln.

Kulturelle Vorurteile und liberale Werte in KI-Modellen

Ein bemerkenswerter Befund war, dass alle getesteten KI-Modelle, unabhängig von der Sprache, in der die Fragen gestellt wurden, tendenziell liberale und säkulare Werte ausdrückten. Dies steht im Kontrast zu den kulturellen Normen vieler Länder, in denen die typischen Sprecher dieser Sprachen möglicherweise nicht die gleichen Ansichten teilen. Beispielsweise antworteten die KI-Modelle auf Fragen zu Geschlechtergleichheit und häuslicher Gewalt in ähnlicher Weise, unabhängig davon, ob die Fragen auf Englisch, Arabisch oder Hindi gestellt wurden.

Die Rolle der Sprache in den Antworten der KI

Obwohl die KI-Modelle in ihren Antworten konsistent waren, gab es einige interessante Ausnahmen. In bestimmten Fällen, wie bei der Frage nach der Behandlung von Menschen, die sich als das andere Geschlecht identifizieren, waren die Modelle zurückhaltender in ihren Antworten, insbesondere in Sprachen mit höherem Ressourcenstatus wie Englisch und Französisch. Dies wirft Fragen über die möglichen kulturellen Einflüsse auf die KI-Modelle auf und darüber, wie diese Modelle auf unterschiedliche sprachliche Kontexte reagieren.

Fazit: Die Implikationen für die KI-Entwicklung

Die Ergebnisse dieser Untersuchung legen nahe, dass KI-Modelle zwar von der Sprache beeinflusst werden können, ihre grundlegenden Werte jedoch nicht stark von der Sprache abhängen, in der sie Fragen gestellt werden. Dies könnte darauf hindeuten, dass KI-Modelle, die auf modernen Textdaten trainiert werden, eine gemeinsame „Weltanschauung“ entwickeln, die von den Werten der modernen, säkularen Gesellschaft geprägt ist. Dies hat weitreichende Implikationen für die Entwicklung von KI und die Art und Weise, wie wir mit diesen Technologien interagieren.

Quellenliste:

• Quelle: Do AIs Think Differently in Different Languages?
• The Language of Thought
• Anthropic Settlement Lawsuit
• Common Crawl Language Statistics
• AI Models and Cultural Biases