Das Orakel

Den Ar­beits­all­tag ei­ner Dol­met­scherin finden Sie auf di­esen Sei­ten skiz­ziert. Mei­ne Mut­ter­spra­che ist Deutsch, ich arbei­te über­wie­gend als Kon­fe­renz­dol­met­sche­rin mit Fran­zö­sisch und Eng­lisch, die Büro­kol­le­gin über­setzt in die eng­li­sche Spra­che. Hier folgt die Fort­set­zung zu ges­tern.

Eine Kun­din mein­te am Te­le­on, die KI sei zu­neh­mend mit Sprich­wör­tern, An­spie­lun­gen und so­gar Iro­nie ver­traut. Es sei nur ei­ne Fra­ge der Zeit, bis sie auch uns Pri­ma­ten voll­stän­dig ver­ste­hen wür­de und auch sich selbst, die KI, schrieb mir an an­de­rer Stel­le ein Be­kann­ter.

Sol­che Sät­ze ha­ben ei­nen ge­wis­sen Zau­ber. Sie klin­gen ein biss­chen nach Zu­kunft, ein biss­chen nach Ge­lehr­sam­keit. Sie be­die­nen ei­ne al­te mensch­li­che Nei­gung: das wir in to­ten Din­gen et­was Le­ben­di­ges er­ken­nen wollen, auch An­thro­po­mor­phis­mus ge­nannt. Ich nen­ne das eher ani­mis­ti­sches Ge­rau­ne. Wenn sich durch ein Sprach­mo­dell Sät­ze bil­den, em­pfin­den es man­che als un­heim­lich. Das Ge­fühl, es han­dele sich hier um ei­ne Art Geist im Ge­häu­se, ist nicht fern. Tat­säch­lich pas­siert et­was viel Pro­sa­i­sche­res.

Sprach­mo­del­le ler­nen aus enor­men Men­gen von Tex­ten, wel­che Wort­fol­gen sta­tis­tisch oft zu­sam­men auf­tre­ten. Auf die­ser Grund­la­ge er­rech­nen sie Schritt für Schritt die nächs­ten Wör­ter ei­nes Sat­zes. Das Er­geb­nis kann sehr über­zeu­gend klin­gen. Aber zwi­schen ei­ner über­zeu­gen­den For­mu­lie­rung und ei­nem wirk­li­chen Ver­ständ­nis liegt ein ziem­lich gro­ßer Un­ter­schied.

Wenn wir Menschen Iro­nie er­kennen, dann nicht nur auf­grund von Wör­tern. 

Wir be­rück­sich­tigen Ton­fall, Kör­per­spra­che, Si­tua­tion, Be­zie­hun­gen und Welt­wis­sen. Wenn nach ei­nem Tech­nik­pro­blem je­mand sagt: „Na wun­der­bar, das läuft ja wie ge­schmiert“, weiß je­der im Raum so­fort, wie das ge­meint ist. Erst recht, wenn bei der Kon­fe­renz von der ita­lie­ni­schen Ma­fia oder an­de­ren For­men von Günst­lings­wirt­schaft die Rede war.

Be­mer­kun­gen leben von Si­tua­tio­nen. Ei­ne Ma­schi­ne sieht nur die Bits und Bytes, die see­len­los Wör­ter zu­sam­men­klöp­peln.

Das wird ge­ra­de beim Dol­met­schen deut­lich. Dort ent­steht Spra­che nicht im ru­hi­gen Tem­po ei­nes Auf­sat­zes. Red­ner bre­chen Sät­ze ab, lie­fern an­de­re Satz­en­den, re­a­gie­ren auf das Pu­bli­kum, ma­chen Wort­spie­le oder An­spie­lun­gen. Man­che Sät­ze sind halb ge­sagt, an­de­re le­ben vom Ton oder von ei­nem Blick. Wer das über­trägt, muss mehr deu­ten als rech­nen.

Dol­met­sche­r:in­nen ver­to­nen als ech­te Men­schen mit Kör­per­lich­keit ech­te Men­schen mit Kör­per­lich­keit, le­sen Emo­tio­nen, an­ti­zi­pie­ren Iro­nie, em­pfin­den durch die Spie­gel­re­fle­xe ech­te Ge­füh­le. Beim Dol­met­schen wird nicht ein­fach nur ein Haufen Wör­ter aus dem Feld A ins Feld B ge­scho­ben. Hier geht es um Ab­sich­ten, um Vor­wis­sen, Um­gangs­for­men, so­zia­len und spra­chl­ichen Hin­ter­grund sowie kul­tu­rel­le Un­ter­schie­de. Spra­che ist nur ein klei­ner Teil der Kom­mu­ni­ka­tion. Viel von die­ser Auf­zähl­ung ist noch nie im De­tail be­schrie­ben wor­den und ent­zieht sich wohl auch jeg­li­cher Be­schrei­bung.

Aktuell wird die "Künstliche Intelligenz" wieder schlechter. Ein wach­sen­der Teil der Tex­te im Netz stammt mitt­ler­wei­le selbst von KI-Sys­te­men. Für die­se wach­sen­de Men­ge au­to­ma­tisch er­zeug­ter In­hal­te hat sich in­zwi­schen ein recht tref­fen­der Be­griff ein­ge­bür­gert: AI Slop.

Das Pro­blem dar­an ist nicht nur die Men­ge, son­dern auch der Kreis­lauf. Wenn neue Mo­del­le wie­der mit Tex­ten trai­niert wer­den, die selbst schon von Ma­schi­nen stam­men, ler­nen sie zu­neh­mend aus Nach­ah­mun­gen. Das ist ein biss­chen so, als wür­de man ei­ne Ko­pie im­mer wie­der ko­pie­ren. Die Kon­tu­ren blei­ben zu­nächst er­kenn­bar, aber das Bild wird all­mäh­lich ver­wa­sche­ner bis zur Un­schär­fe.

Vie­le Men­schen er­war­ten trotz­dem ei­ne Art ma­schi­nel­len Er­kennt­nis­sprung. Ir­gend­wann, so die Hoff­nung, könn­te die Ma­schi­ne bald mehr ver­ste­hen als wir Pri­ma­ten. In­des, auf Grund­la­ge der LLMs ist das nicht mög­lich. Es ist eher um­ge­kehrt: Die Ma­schi­nen ler­nen wei­ter aus den Wort­fol­gen, die Men­schen schrei­ben, spre­chen und vor­den­ken. Und wenn wir uns den Zu­stand man­cher au­to­ma­tisch er­zeug­ter Tex­te an­se­hen, ist klar, dass wir Pri­ma­ten un­se­re Rol­le als Lie­fe­ran­t:in­nen des Aus­gangs­ma­te­ri­als noch lan­ge be­hal­ten wer­den — und wie be­schränkt die Sys­teme sind, wenn es um die ganz gro­ßen Zu­sam­men­hän­ge und um die De­tails geht, die künf­tig den Un­ter­schied ma­chen wer­den.

Das ani­mis­ti­sche Ge­rau­ne um die Ma­schi­nen wird wohl nicht so schnell ver­stum­men. Ma­schi­nen, die flüs­sig spre­chen, wir­ken auf vie­le von uns Men­schen wie ein Ora­kel. Aber Ora­kel ha­ben be­kannt­lich noch nie selbst ge­dacht.

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Bild: Ora­kel, The­mis und Aige­us,
An­ti­ken­samm­lung Ber­lin, F2538