Von KI erfundene Tonsprachen: Verhinderung einer maschinellen Lingua franca jenseits menschlichen Verständnisses

AI-Invented Tonal Languages: Preventing a Machine Lingua Franca Beyond Human Understanding

March 2, 2025

Autoren: David Noever

cs.AI

Zusammenfassung

Diese Arbeit untersucht das Potenzial großer Sprachmodelle (LLMs), private tonale Sprachen für die Maschine-zu-Maschine-Kommunikation (M2M) zu entwickeln. Inspiriert von der Kryptophasie bei menschlichen Zwillingen (die bis zu 50 % der Zwillingsgeburten betrifft) und natürlichen tonalen Sprachen wie Mandarin und Vietnamesisch, implementieren wir ein präzises Zeichen-zu-Frequenz-Mappingsystem, das den gesamten ASCII-Zeichensatz (32-126) mithilfe musikalischer Halbtöne kodiert. Jedes Zeichen wird einer eindeutigen Frequenz zugeordnet, wodurch eine logarithmische Progression entsteht, die mit dem Leerzeichen (220 Hz) beginnt und mit der Tilde (50.175,42 Hz) endet. Dies umfasst etwa 7,9 Oktaven, wobei höhere Zeichen bewusst auf Ultraschallfrequenzen jenseits der menschlichen Wahrnehmung (>20 kHz) abgebildet werden. Unser implementierter Softwareprototyp demonstriert diese Kodierung durch Visualisierung, akustische Wiedergabe und ABC-Musiknotation, was die Analyse von Informationsdichte und Übertragungsgeschwindigkeit ermöglicht. Tests zeigen, dass tonale Kodierung Informationsraten erreichen kann, die die menschliche Sprache übertreffen, während sie teilweise außerhalb der menschlichen Wahrnehmungsgrenzen operiert. Diese Arbeit reagiert direkt auf Bedenken, dass KI-Systeme innerhalb der nächsten fünf Jahre katastrophal private Sprachen entwickeln könnten, indem sie ein konkretes Softwareprototypbeispiel liefert, wie eine solche Kommunikation funktionieren könnte, sowie die technische Grundlage für deren Entstehung, Erkennung und Regulierung.

English

This paper investigates the potential for large language models (LLMs) to develop private tonal languages for machine-to-machine (M2M) communication. Inspired by cryptophasia in human twins (affecting up to 50% of twin births) and natural tonal languages like Mandarin and Vietnamese, we implement a precise character-to-frequency mapping system that encodes the full ASCII character set (32-126) using musical semitones. Each character is assigned a unique frequency, creating a logarithmic progression beginning with space (220 Hz) and ending with tilde (50,175.42 Hz). This spans approximately 7.9 octaves, with higher characters deliberately mapped to ultrasonic frequencies beyond human perception (>20 kHz). Our implemented software prototype demonstrates this encoding through visualization, auditory playback, and ABC musical notation, allowing for analysis of information density and transmission speed. Testing reveals that tonal encoding can achieve information rates exceeding human speech while operating partially outside human perceptual boundaries. This work responds directly to concerns about AI systems catastrophically developing private languages within the next five years, providing a concrete prototype software example of how such communication might function and the technical foundation required for its emergence, detection, and governance.