Linguagens Tonais Inventadas por IA: Evitando uma Língua Franca Máquina Além da Compreensão Humana

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

March 2, 2025

Autores: David Noever

cs.AI

Resumo

Este artigo investiga o potencial de modelos de linguagem de grande escala (LLMs) para desenvolver linguagens tonais privadas para comunicação máquina-a-máquina (M2M). Inspirados pela criptofasia em gêmeos humanos (que afeta até 50% dos nascimentos de gêmeos) e por linguagens tonais naturais como o mandarim e o vietnamita, implementamos um sistema preciso de mapeamento de caracteres para frequências que codifica todo o conjunto de caracteres ASCII (32-126) usando semitons musicais. Cada caractere é atribuído a uma frequência única, criando uma progressão logarítmica que começa com o espaço (220 Hz) e termina com o til (50.175,42 Hz). Isso abrange aproximadamente 7,9 oitavas, com caracteres mais altos deliberadamente mapeados para frequências ultrassônicas além da percepção humana (>20 kHz). Nosso protótipo de software implementado demonstra essa codificação por meio de visualização, reprodução auditiva e notação musical ABC, permitindo a análise da densidade de informação e da velocidade de transmissão. Testes revelam que a codificação tonal pode alcançar taxas de informação superiores à fala humana enquanto opera parcialmente fora dos limites de percepção humana. Este trabalho responde diretamente às preocupações sobre sistemas de IA desenvolverem catastróficamente linguagens privadas nos próximos cinco anos, fornecendo um exemplo concreto de protótipo de software de como tal comunicação poderia funcionar e a base técnica necessária para seu surgimento, detecção e governança.

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.