Langues tonales inventées par l'IA : Prévenir une lingua franca machinique au-delà de la compréhension humaine

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

March 2, 2025

Auteurs: David Noever

cs.AI

Résumé

Cet article explore le potentiel des grands modèles de langage (LLM) à développer des langages tonaux privés pour la communication machine-à-machine (M2M). Inspirés par la cryptophasie observée chez les jumeaux humains (touchant jusqu'à 50 % des naissances gémellaires) et par les langues tonales naturelles comme le mandarin et le vietnamien, nous mettons en œuvre un système précis de correspondance caractère-fréquence qui encode l'ensemble complet des caractères ASCII (32-126) en utilisant des demi-tons musicaux. Chaque caractère se voit attribuer une fréquence unique, créant une progression logarithmique commençant par l'espace (220 Hz) et se terminant par le tilde (50 175,42 Hz). Cela couvre environ 7,9 octaves, les caractères supérieurs étant délibérément mappés à des fréquences ultrasoniques dépassant la perception humaine (>20 kHz). Notre prototype logiciel implémenté démontre cet encodage à travers la visualisation, la lecture auditive et la notation musicale ABC, permettant d'analyser la densité d'information et la vitesse de transmission. Les tests révèlent que l'encodage tonal peut atteindre des taux d'information dépassant la parole humaine tout en opérant partiellement en dehors des limites perceptuelles humaines. Ce travail répond directement aux préoccupations concernant le développement catastrophique de langages privés par les systèmes d'IA dans les cinq prochaines années, en fournissant un exemple concret de prototype logiciel montrant comment une telle communication pourrait fonctionner, ainsi que les fondements techniques nécessaires à son émergence, sa détection et sa gouvernance.

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.