Große Sprachmodelle sind faszinierende Artefakte, scheinen sie doch in der Lage, in erstaunlich allgemeiner Weise linguistisches Verhalten kompetenter Sprachverwender vorherzusagen. Eine Frage, die man aus pragmatischer Perspektive an sie stellen kann ist, in welchem Maße sie pragmatische -- z.B. kontext-sensitive -- Phänomene modellieren. Dies ist eine berechtigte Frage, die zu interessanter Forschung geführt hat und bisher auch noch nicht konklusiv beantwortet ist. In ihrer Form als "chatbots", als künstliche Gesprächs"partner", werfen sie aber auch eine ganz andere Art von Frage auf, die sich nicht auf ihre Eigenschaft als Modell, sondern auf ihre Verwendung als die modellierte Entität bezieht: Lassen sich die Produktionen dieser Chatbots in der Interaktion als sprachliche Handlungen verstehen mit demselben Instrumentarium, mit dem menschliche sprachliche Handlungen in der Pragmatik beschrieben werden? Die Beantwortung dieser Frage hat konkrete ethische Relevanz, denn an dem richtigen Verständnis hängen persönliche (für den Chatbot-Benutzer relevante) wie gesellschaftliche (für deren epistemische Basis relevante) Auswirkungen.

In meinem Vortrag mochte ich diese Frage beleuchten, durch einen Blick darauf, in welchen Relationen der Chatbot durch sein Werden und sein Sein steht nicht nur zu seinem jeweiligen menschlichen Gesprächspartner, sondern auch zur Welt, in der er produziert und produziert wurde. "Wer spricht da?" -- eine künstliche Person, eine Menge von Trainingsdaten, das kulturelle Unterbewusstsein einer linguistischen Gemeinschaft, das Kapital?

Viele linguistische Analysen, selbst solche, die bis vor kurzem als äußerst schwierig galten, können aktuelle LLMs gut durchführen. Sie übertreffen dabei oft naive menschliche Annotator*innen. In der Ebene von Diskurses und Pragmatik kommen jedoch zusätzliche Faktoren hinzu, um zu entscheiden, ob und wann LLMs für linguistische Aufgaben eingesetzt werden können. Einerseits hat die pragmatische Ebene den Ruf, „weniger streng” und subjektiver zu sein als andere linguistische Fragestellungen. Daher mögen viele LLM-Annotationen und -Reaktionen oberflächlich betrachtet angemessen erscheinen. Andererseits sind Diskursphänomene selbst in großen Korpora in der Regel selten (da sie sich über große Textabschnitte hinweg manifestieren), und pragmatische Phänomene existieren an der Schnittstelle zwischen Sprache und Gesellschaft (d. h. Sprache als Kommunikationssystem, nicht nur als grammatikalisches System) und hängen daher oft entscheidend von menschlicher Interaktion, den Intentionen der Diskursteilnehmenden und anderen nicht-linguistischen Aspekten ab, die für Sprachmodelle nicht transparent sind (das Grounding-Problem). Aufgrund dieser Faktoren sind die Reaktionen von LLMs im Bereich Diskurs/Pragmatik häufig noch immer nicht menschenähnlich. Anhand von Beispielen aus der aktuellen Forschung zur Erkennung und Interpretation von bildlicher Sprache, zur Semantik und Pragmatik von Emojis sowie zur Erkennung von Hass- und "Flausch"-Rede werden wir die pragmatischen Fähigkeiten von LLMs diskutieren, um herauszuarbeiten, unter welchen Umständen LLMs zur Unterstützung linguistischer Analysen eingesetzt werden können.