AI systems and the reproduction of (standard) language ideologies in World Englishes

Stellen Sie sich die englische Sprache als eine riesige, geschäftige Stadt vor. Lange Zeit entschieden die Stadtplaner (Lehrer, Redakteure und Wörterbücher), dass nur ein bestimmtes Viertel – das „Standard“-Viertel – die echte, korrekte Stadt sei. Alle anderen Viertel mit ihrem einzigartigen Slang, ihren Akzenten und ihrer Grammatik wurden wie unordentliche Baustellen oder „kaputte“ Versionen des Originals behandelt. Diese Idee wird als Sprachideologie bezeichnet: ein Satz von Überzeugungen darüber, welche Art des Sprechens „gut“ und welche „schlecht“ ist, was oft dazu genutzt wird, die Intelligenz oder den Wert eines Menschen zu beurteilen.

Nun treten die neuen Stadtplaner auf den Plan: Künstliche Intelligenz (KI). Das sind riesige Computergehirne, sogenannte Large Language Models (LLMs), die fast alles im Internet gelesen haben, um zu lernen, wie man spricht. Man könnte denken: „Großartig! Wenn sie alles gelesen haben, werden sie doch jeden Stil der verschiedenen Viertel lernen!“ Aber hier kommt die Wendung: Diese KI-Gehirne basieren auf alten Bauplänen. Sie neigen dazu, das „Standard“-Viertel als das einzig Wichtige zu betrachten, und behandeln alle anderen Arten des Sprechens oft als Fehler. Dieses Paper stellt eine große Frage: Kopieren diese KI-Tools nur die alten, ungerechten Regeln der Stadt, oder schaffen sie versehentlich einen Raum, in dem all die verschiedenen Viertel endlich gehört werden können?

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Die KI-Stadtplaner und die „Delve“-Detektivgeschichte

Dieses Paper, geschrieben von Kingsley Ugwuqi, untersucht, wie KI-Systeme wie strenge Türsteher der englischen Sprache agieren. Der Autor argumentiert, dass KI kein neutrales Werkzeug ist, sondern ein ideologischer Akteur. Stellen Sie sich eine KI wie einen sehr schnellen, sehr selbstbewussten Roboterkoch vor. Wenn Sie ihm ein Rezeptbuch (Trainingsdaten) geben, das hauptsächlich Rezepte aus schicken, teuren Restaurants im Vereinigten Königreich und in den USA enthält, wird der Roboter lernen, dass nur diese Rezepte „echtes Essen“ sind. Wenn Sie ihn bitten, ein Gericht von einem Straßenverkäufer aus Nigeria oder Indien zu kochen, wird er vielleicht verwirrt sein oder schlimmer noch, er wird versuchen, das Gericht zu „korrigieren“, indem er Zutaten hinzufügt, die nicht dazugehören, sodass es wie die Version aus dem schicken Restaurant schmeckt und nicht wie das Original.

Das Paper stellt fest, dass diese KI-Systeme die Standard-Sprachideologien bei jedem Schritt ihrer Entstehung reproduzieren:

1. Die Trainingsdaten: Die „Rezeptbücher“, die die KI liest, sind überflutet mit Texten aus dem „Inner Circle“ (USA, UK usw.). Dies lässt die KI glauben, dass die Art und Weise, wie Menschen in diesen Ländern sprechen, der Standard ist und alles andere ein Fehler.
2. Das Testen: Wenn Wissenschaftler testen, ob die KI intelligent ist, verwenden sie Prüfungen, die in Standard-Amerikanischem Englisch verfasst sind. Wenn die KI versucht, eine Frage zu beantworten, die in African American Vernacular English (AAVE) oder Nigerian English verfasst ist, scheitert sie oft oder gibt eine unhöfliche, verwirrte Antwort. Es ist, als würde man eine Fahrprüfung in einer Sprache abnehmen, die der Fahrer nicht spricht, und dann behaupten, er sei ein schlechter Autofahrer.
3. Der menschliche Einfluss: Selbst wenn Menschen helfen, die KI zu trainieren (indem sie ihre Fehler korrigieren), werden sie oft angewiesen, die KI „korrekt“ klingen zu lassen. Dies bedeutet meistens, jegliche einzigartige Note aus nicht-standardisierten Formen des Englischen herauszuschrubben und die KI dazu zu zwingen, wie ein generischer, polierter Roboter aus dem Globalen Norden zu klingen.

Die „Delve“-Kontroverse: Wenn ein Wort zum Verbrechen wird

Um zu zeigen, wie sich dies in der realen Welt auswirkt, erzählt das Paper eine faszinierende Geschichte über ein einzelnes Wort: „delve“ (vertiefen/eintauchen).

Vor kur breath Zeit bemerkten Menschen, dass KI-Chatbots das Wort „delve“ (im Sinne von „tief in ein Thema eintauchen“) sehr gerne verwenden. Bald darauf setzte eine Welle von Beschwerden im Internet ein. Menschen aus den USA und dem UK begannen zu sagen: „Wenn du das Wort ‚delve‘ benutzt, musst du ein Roboter sein!“ Sie behandelten das Wort wie einen Geheimcode, der verrät, dass man ein falscher Autor ist.

Das Paper weist darauf hin, dass diese Reaktion eigentlich eine Falle ist.

• Die Anschuldigung: Einige Kommentatoren behaupteten, dass die KI so viel „delve“ verwendet, weil sie angeblich das Sprachmuster von Sprechern des afrikanischen Englischen kopiere, die das Wort angeblich zu oft benutzen. Sie nannten dies eine „Demütigung“ und deuteten an, es sei schlecht für die KI, so zu klingen, als käme sie aus Afrika.
• Der Realitätscheck: Der Autor überprüfte die Daten und fand heraus, dass „delve“ schon lange vor der Existenz von KI in vielen Teilen der Welt, einschließlich Asien und Afrika, recht häufig verwendet wurde. Das Wort war nicht „KI-typisch“, sondern einfach ein normales Wort, das manche Menschen benutzen.
• Die Gegenreaktion: Als Menschen aus dem Globalen Süden (wie Nigeria und Indien) diese Beschwerden sahen, wehrten sie sich heftig. Sie wiesen darauf hin, dass ihnen beigebracht wurde, Wörter wie „delve“ zu verwenden. Sie argumentierten, dass die Behauptung, ihr Englisch sei „fake“ oder „KI-generiert“, nur eine neue Art zu sagen: „Euer Englisch ist nicht gut genug für uns.“ Es ist eine moderne Version der kolonialen Überwachung, bei der Menschen aus mächtigen Ländern entscheiden, was als „echtes“ Englisch zählt und was als „verdächtig“ gilt.

Das Paper legt nahe, dass es hierbei nicht nur um ein Wort geht, sondern darum, wer die Entscheidungsgewalt hat. Wenn ein wohlhabender amerikanischer Investor twittert, dass die Verwendung von „delve“ beweist, dass man schummelt, nutzt er seine Macht, um die Art und Weise, wie andere sprechen, zu kontrollieren. Das Paper zeigt, dass die KI zu einem neuen Schlachtfeld geworden ist, auf dem diese alten Debatten darüber, wem das Englische gehört, erneut ausgetragen werden.

Das „Standardisierungsparadoxon“: Ein Hoffnungsschimmer?

Ist alles trostlos? Das Paper deutet auf eine seltsame Wendung hin, das sogenannte „Standardisierungsparadoxon“.

Stellen Sie sich einen riesigen Spiegel vor (die KI). Auf der einen Seite wird der Spiegel poliert, um nur ein einziges, perfektes, standardisiertes Gesicht zu zeigen (US/UK-Englisch). Dies lässt das Englische einheitlicher und langweiliger erscheinen. Aber auf der anderen Seite, weil der Spiegel so riesig ist und so viele verschiedene Datenquellen reflektiert, beginnt er auch, flüchtige Blicke auf all die anderen Gesichter zu gewähfen.

• Die gute Nachricht: Da die KI mit massiven Mengen an Daten aus der ganzen Welt trainiert wird, ist sie einer größeren Vielfalt an Englishes ausgesetzt als je zuvor. Einige Forscher versuchen, „Adapter“ (wie kleine Plug-in-Module) zu bauen, die der KI beibringen können, spezifische Dialekte zu sprechen, ohne das gesamte System zu stören.
• Die schlechte Nachricht: Das Paper warnt davor, dass dies nicht bedeutet, dass die KI plötzlich fair ist. Die Menschen, die die KI trainieren, werden oft sehr gering bezahlt und sind gezwungen, strengen Regeln zu folgen, die ihre eigenen sprachlichen Besonderheiten auslöschen. Die KI hört zwar die Vielfalt, aber sie spricht oft in einer standardisierten, westlichen Stimme.

Warum das für Sie wichtig ist

Das Paper schließt mit dem Hinweis, dass dies nicht nur ein technisches Problem für Informatiker ist, sondern ein reales Problem für Menschen. Wenn ein KI-Tutor das nigerianische Englisch eines Schülers nicht versteht, könnte dieser Schüler durchfallen. Wenn ein KI-gestütztes Einstellungstool einen Lebenslauf im indischen Englisch ablehnt, verliert diese Person einen Job. Wenn ein Sprachrekorder die Stimme eines Ältesten aus einer indigenen Gemeinschaft nicht versteht, könnte deren Geschichte verloren gehen.

Der Autor argumentiert, dass wir aufhören müssen, die KI als neutrales Werkzeug zu betrachten, und stattdiz, sie als ein System zu sehen, das entweder alte Vorurteile verstärken oder uns helfen kann, eine inklusivere Welt zu bauen. Die Herausforderung besteht darin, diese Systeme so zu gestalten, dass sie erkennen, dass Englisch nicht eine einzige Sprache mit einer einzigen „korrekten“ Art zu sprechen ist, sondern eine Familie vieler verschiedener, gleichermaßen valider Sprachen. Bis wir das „Rezeptbuch“ und die „Geschmackstester“ korrigieren, wird die KI weiterhin immer wieder dieselbe exklusive Speisekarte servieren.