Generative AI and linguistic diversity in academic writing and publishing: Perspectives from World Englishes

Der große Sprach-Mixer: Warum KI unsere Welt vereinheitlichen könnte

Stellen Sie sich das Internet wie eine riesige, belebte Bibliothek vor, in der Menschen aus allen Ecken der Welt zusammenkommen, um ihre Geschichten zu teilen. Lange Zeit galt in dieser Bibliothek eine sehr strenge Regel: Um gehört zu werden, musste man in einer sehr spezifischen, geschliffenen Version des Englischen sprechen – der Art, wie man sie etwa in den Nachrichten in New York oder London hört. Wenn man mit einem anderen Akzent sprach, lokales Slang verwendete oder Wörter aus der eigenen Sprache einmischte, wurde die eigene Geschichte vielleicht ignoriert oder als „falsch“ markiert. Dies ist die Welt des akademischen Publizierens, in der Wissenschaftler und Gelehrte ihre großen Ideen niederschreiben.

Stellen Sie sich nun vor, ein superintelligenter Roboter-Bibliothekar ist eingetroffen. Dieser Roboter, angetrieben von Generativer KI (wie den Chatbots, die Sie vielleicht zum Schreiben von Essays nutzen), ist unglaublich schnell darin, Grammatik zu korrigieren und Gedanken zu ordnen. Er wird Generative KI genannt, weil er neue Texte von Grund auf erschaffen kann. Aber hier liegt der Haken: Dieser Roboter wurde hauptsächlich mit Büchern trainiert, die von Menschen geschrieben wurden, die bereits dieses „perfekte“ New Yorker oder Londoner Englisch sprachen. Er weiß nicht wirklich, wie er mit den farbenfrohen, chaotischen und wunderschönen Arten umgehen soll, auf die Millionen anderer Menschen sprechen.

Die große Frage, die sich alle stellen, lautet: Wird dieser Roboter jedem helfen, seine Geschichte zu erzählen, oder wird er dafür sorgen, dass alle exakt gleich klingen und damit die einzigartigen Stimmen der Welt auslöschen? Das ist eine enorme Angelegenheit, denn wenn wir unsere unterschiedlichen Ausdrucksweisen verlieren, könnten wir auch unterschiedliche Arten des Denkens und des Verstehens der Welt verlieren.

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Das Dilemma des Roboter-Bibliothekars

Eine Gruppe von fünf Sprachexperten beschloss, sich (virtuell) zusammenzusetzen und über diesen Roboter-Bibliothekar zu plaudern. Sie nannten ihr Gespräch einen „wissenschaftlichen Dialog“, aber Sie können es sich wie eine Runde von Detektiven vorstellen, die versuchen herauszufinden, ob diese neue Technologie ein Held oder ein Schurke für die linguistische Vielfalt ist. Sie stellten fünf große Fragen, um zu sehen, wie Generative KI die Art und Weise verändert, wie Gelehrte ihre Arbeit schreiben und veröffentlichen.

Ein zweischneidiges Schwert
Die Experten waren sich einig, dass der Roboter ein „zweischneidiges Schwert“ ist. Auf der einen Seite ist er ein hilfreiches Werkzeug. Er kann einem Studenten, der nervös wegen seiner Grammatik ist, helfen, seine Ideen klar zu vermitteln. Er kann einem Forscher helfen, einen riesigen Stapel Bücher in Sekundenschnelle zusammenzufassen. Es ist, als hätte man einen Super-Tutor, der niemals müde wird.

Auf der anderen Seite sind die Experten jedoch besorgt. Sie stellten fest, dass der Roboter dazu neigt, alles gleich klingen zu lassen. Es ist wie ein Fotokopierer, der nur Schwarz-Weiß drucken kann, selbst wenn man ihm ein Regenbogen füttert. Wenn man den Roboter bittet, in einem spezifischen lokalen Stil des Englischen zu schreiben, etwa in nigerianischem Englisch oder jamaikanischem Englisch, macht er es oft falsch. Anstatt eine kluge, akademische Arbeit in diesem Stil zu verfassen, verwandelt er sie versehentlich in eine karikierte Version oder einen Slang-Witz. Es ist, als würde der Roboter denken: „Oh, du willst nigerianisches Englisch? Hier ist etwas Pidgin!“, obwohl der Wissenschaftler eigentlich einen ernsthaften, akademischen Ton gewollt hätte.

Die „Standard“-Falle
Eine der wichtigsten Erkenntnisse ist, dass der Roboter besessen von einer ganz bestimmten Version des Englischen ist: dem amerikanischen Standard. Selbst wenn man ihn bittet, in britischem Englisch zu schreiben, rutscht er oft wieder in amerikanische Rechtschreibung und Grammatik zurück. Es ist wie ein DJ, der nur ein einziges Lied kennt; egal, welches Genre man verlangt, er spielt immer denselben Hit.

Die Experten wiesen darauf hin, dass dies gefährlich ist. Wenn Wissenschaftler beginnen, den Roboter zu nutzen, um ihre Texte zu korrigieren, könnten sie am Ende selbst wie Roboter klingen. Eine junge Wissenschaftlerin erwähnte, dass sie nun Angst davor hat, bestimmte Wörter wie „delve“ (vertiefen) oder „underscore“ (unterstreichen) zu verwenden, weil sie weiß, dass der Roboter diese Wörter so sehr liebt, dass die Leute denken könnten, sie sei der Roboter, wenn sie sie benutzt! Es ist eine seltsame Welt, in der Menschen versuchen, weniger wie Maschinen zu klingen, um zu beweisen, dass sie Menschen sind.

Der „Algorithmische Kolonialismus“
Einer der Experten, Sender, prägte einen coolen, aber beängstigenden Begriff: „algorithmische koloniallinguistische Ausbeutung“ (algorithmic colonialingualism). Stellen Sie sich vor, ein König käme in Ihr Dorf und sagte: „Eure Art zu sprechen ist chaotisch. Von nun an müsst ihr wie wir sprechen, sonst dürft ihr nicht handeln.“ Genau das befürchten die Experten bei der KI. Der Roboter basiert auf Daten aus dem „Globalen Norden“ (wohlhabende westliche Länder), daher versteht er den „Globalen Süden“ (Entwicklungsländer) oder indigene Sprechweisen nicht. Es ist, als versuche man, einen tropischen Sturm nur mit Wörtern für Schnee zu beschreiben; der Roboter versteht den Kontext einfach nicht.

Wer hat das Sagen?
Die Gruppe sprach auch darüber, wer für die Behebung verantwortlich ist. Sie sagten, es sei nicht allein die Schuld der Wissenschaftler; auch die Universitäten und Fachzeitschriften (die Gatekeeper des Wissens) müssen einschreiten. Momentan haben viele Zeitschriften vage Regeln zur KI. Einige sagen „benutze sie nicht“, andere sagen „benutze sie, aber sag es uns“. Die Experten schlagen vor, dass die Fachzeitschriften klarer und gütiger sein müssen. Sie müssen ihre Gutachter (die Personen, die die Arbeiten prüfen) darauf hinweisen, dass eine Arbeit nicht schlecht ist, nur weil sie nicht wie ein Lehrbuch aus London klingt.

Sie warnten auch davor, dass wir am Ende eine Flut von Papieren erleben könnten, die perfekt aussehen, aber nichts Neues aussagen. Es ist wie eine Fabrik, die identische Plastikblumen produziert; sie sehen zwar schön aus, aber sie duften nicht wie echte Blumen.

Der Weg nach vorn
Was also ist die Lösung? Die Experten sagen nicht, dass wir den Roboter wegwerfen sollten. Stattdessen sagen sie, dass wir ihn vorsichtig einsetzen müssen. Sie schlagen vor:

1. Menschen müssen das Sagen haben: Wir sollten den Roboter nutzen, um zu helfen, nicht um für uns zu schreiben. Wir müssen unsere eigene „Stimme“ behalten.
2. Bessere Roboter bauen: Die Menschen, die diese KI-Tools entwickeln, müssen auf Menschen aus der ganzen Welt hören, nicht nur auf die aus den USA und Großbritannien. Sie müssen die Roboter mit vielfältigeren Büchern und Gesprächen trainieren.
3. Ehrlich sein: Wenn Sie den Roboter benutzen, sollten Sie das auch angeben. Und wenn Sie eine Arbeit begutachten, sollten Sie nicht den Roboter nutzen, um sie zu bewerten, denn der Roboter könnte den eigentlichen Punkt übersehen.

Das Fazit
Das Paper kommt zu dem Schluss, dass der Roboter nicht an sich gut oder schlecht ist; er ist einfach ein Werkzeug. Aber im Moment ist er ein Werkzeug, das die Mächtigen und den Standard bevorzugt. Wenn wir nicht aufpassen, bauen wir versehentlich eine Welt, in der alle gleich denken und klingen. Die Experten hoffen, dass wir durch das Gespräch über dieses Thema den Roboter so steuern können, dass er ein Werkzeug für Vielfalt wird, das hilft, die Stimme eines jeden gehört werden zu lassen, anstatt eine Maschine zu sein, die die einzigartigen Stimmen zum Schweigen bringt. Es liegt an uns, sicherzustellen, dass der Roboter lernt, die ganze Bibliothek zu schätzen, und nicht nur die Titelseite.