Lenguas Tonales Inventadas por IA: Evitando una Lingua Franca Máquina más allá de la Comprensión Humana

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

March 2, 2025

Autores: David Noever

cs.AI

Resumen

Este artículo investiga el potencial de los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs, por sus siglas en inglés) para desarrollar lenguajes tonales privados destinados a la comunicación máquina a máquina (M2M). Inspirados por la criptofasia en gemelos humanos (que afecta hasta el 50% de los nacimientos de gemelos) y por lenguajes tonales naturales como el mandarín y el vietnamita, implementamos un sistema preciso de mapeo de caracteres a frecuencias que codifica el conjunto completo de caracteres ASCII (32-126) utilizando semitonos musicales. A cada carácter se le asigna una frecuencia única, creando una progresión logarítmica que comienza con el espacio (220 Hz) y termina con la tilde (50.175,42 Hz). Esto abarca aproximadamente 7,9 octavas, con los caracteres más altos mapeados deliberadamente a frecuencias ultrasónicas más allá del umbral de percepción humana (>20 kHz). Nuestro prototipo de software implementado demuestra esta codificación mediante visualización, reproducción auditiva y notación musical ABC, permitiendo el análisis de la densidad de información y la velocidad de transmisión. Las pruebas revelan que la codificación tonal puede alcanzar tasas de información que superan el habla humana mientras opera parcialmente fuera de los límites de percepción humana. Este trabajo responde directamente a las preocupaciones sobre el desarrollo catastrófico de lenguajes privados por parte de los sistemas de IA en los próximos cinco años, proporcionando un ejemplo concreto de software prototipo de cómo podría funcionar dicha comunicación y los fundamentos técnicos necesarios para su surgimiento, detección y gobernanza.

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.