KI und Pragmatik: Folgen Chatbots den Maximen der Sprechakte? Bewertung KI-generierter Gespräche anhand der Pragmatik

Der zunehmende Einsatz von KI-Chatbots in der menschlichen Kommunikation wirft wichtige Fragen zu ihrer Fähigkeit auf, pragmatische Prinzipien einzuhalten, insbesondere die Sprechakttheorie (Searle, 1969) und Grices Kooperationsprinzip (Grice, 1975). Diese Studie untersucht, ob KI-generierte Gespräche erfolgreich angemessene Sprechakte erzeugen und Grices Maximen einhalten. Außerdem wird untersucht, wie diese KI-generierten Dialoge im Hinblick auf pragmatische Kompetenz im Vergleich zu menschlichen Gesprächen abschneiden. Ein Datensatz bestehend aus 120 KI-generierten Antworten (von ChatGPT, Google Bard, Alexa, Siri und Cohere) und 120 menschlichen Gesprächen wurde analysiert, um die Verteilung der Sprechakte, die Einhaltung der Gesprächsmaximen und pragmatische Inkonsistenzen zu bewerten. Die Ergebnisse zeigten, dass KI-Chatbots Representative Sprechakte (faktische Aussagen) und Direktive (Befehle, Bitten, Ablehnungen) übermäßig verwenden, im Gegensatz zu Expressiven (Entschuldigungen, Dank, Humor) und Kommissiven (Versprechen, Verpflichtungen). Somit wirken KI-generierte Gespräche mechanisch und es fehlt ihnen sowohl an emotionaler Intelligenz als auch an relationaler Tiefe. Aufgrund von Grices Maximen verletzen KI-Antworten häufig die Maximen der Qualität (falsche oder nicht verifizierte Informationen), Relation (Irrelevanz), Art und Weise (Mehrdeutigkeit) und Quantität (entweder Übererklärung oder Weglassen wichtiger Details). Im Gegensatz dazu balancieren menschliche Sprecher Sprechakte auf natürliche Weise aus und halten sich an die Gesprächsmaximen, um Klarheit, Kohärenz und Engagement zu gewährleisten. Obwohl KI in der syntaktischen Flüssigkeit Fortschritte gemacht hat, zeigen die Ergebnisse eine mangelnde pragmatische Anpassungsfähigkeit und kontextuelle Wahrnehmung. Mit anderen Worten führt dies zu dialogischen Störungen und einer verringerten Nutzerbeteiligung. Dementsprechend sollte die Verbesserung der pragmatischen Kompetenz von KI auf der Erweiterung der Vielfalt der Sprechakte, der Minimierung von Maximenverletzungen sowie der Verbesserung des Gesprächsgedächtnisses für eine kontextuelle Anpassung beruhen.