Subjektivität in KI generierten Texten (Italienisch/Französisch)
Das Projekt ist an der Schnittstelle von Text- und Diskurslinguistik, kontrastiver Textlinguistik und Digitaler Linguistik angesiedelt. Ziel des Projekts ist es, zu analysieren, wie KI-generierte Texte Subjektivität im Vergleich zu genuin menschlicher Sprachproduktion realisieren, welche Grenzen dabei sichtbar werden und welche kommunikativen Implikationen sich aus diesen Divergenzen ergeben.
Der sprachliche Output KI-gesteuerter Agenten, sogenannter Chatbots, hat sich in jüngster Zeit zu einem zentralen Forschungsgegenstand der Linguistik entwickelt. Dies ist nicht zuletzt darauf zurückzuführen, dass solche KI-Systeme zunehmend Texte erzeugen, die der menschlichen Sprachproduktion immer stärker ähneln. Ein konstitutives Merkmal menschlicher Sprache ist der Ausdruck von Subjektivität. In Anlehnung an Lyons (1982) sind sprachliche Äußerungen grundsätzlich subjektgebunden, insofern sie ein deiktisches Zentrum etablieren, von dem aus sich ein Sprecher positioniert und einen Adressaten adressiert. Subjektivität manifestiert sich u.a. in sprachlichen Markierungen der Perspektivierung, Bewertung und Einstellung der Sprecher und verweist u.a. auf deren epistemische, emotionale und evaluative Haltung gegenüber dem propositionalen Inhalt der Äußerung. Sprache fungiert in diesem spezifischen Zusammenhang als Mittel der subjektiven Weltkonstruktion, in dem Identität, Erfahrung und die kommunikative Ausrichtung auf den Adressaten sprachlich codiert werden.
Die Untersuchung von Subjektivitätsmarkern in KI-generierten Texten ist von besonderer Relevanz, da KI-Systeme nicht über eigenes erfahrungsbasiertes Weltwissen verfügen, sondern Texte auf Grundlage statistischer Muster generieren, die aus großen Sprachmodellen, sogenannten Large Language Models (LLMs), abgeleitet sind. Im Projekt liegt der Fokus auf meinungsbetonten Textsorten, insbesondere aus dem journalistischen Bereich, wie etwa Leitartikeln, Buchrezensionen und Leserbriefen, in denen subjektive Positionierungen strategisch eingesetzt und teils normativ reguliert sind. Untersucht wird, inwiefern sich durch das Fehlen menschlicher Textproduzenten diskursive Praktiken verändern. Methodisch kombiniert das Projekt korpuslinguistische Verfahren mit unterschiedlichen Ansätzen der qualitativen Text- und Diskursanalyse, beispielsweise den von Martin und White (2005) entwickelten appraisal-Kategorien (attitude, engagement, graduation), die eine systematische Analyse von Subjektivitätsmarkern ermöglichen.