Store språkmodeller tar et sprang inn i kjernefaget lingvistikk. Ny forskning viser at én AI-modell analyserer språk på linje med erfarne lingvister. Resultatene kan endre synet på hva maskiner faktisk forstår.

Et gjennombrudd i metalingvistikk

I en ny studie ledet av lingvisten Gašper Beguš ved University of California, Berkeley, sammen med Maksymilian Dąbkowski og Ryan Rhodes, ble flere store språkmodeller (LLM-er) testet i avanserte lingvistiske oppgaver. Målet var å undersøke metalingvistiske evner – ikke bare språkbruk, men evnen til å reflektere over språkets struktur og regler.

Slik ble modellene testet

For å hindre at modellene bare gjenga memorisert kunnskap, konstruerte forskerne kunstige språk og ba modellene generalisere regler ut fra begrensede eksempler. Dette presset systemene til å resonnere, ikke bare gjenkjenne mønstre fra trening.

o1-modellen skilte seg ut

De fleste modellene feilet. Én modell – OpenAIs o1 – utmerket seg påfallende og løste oppgavene på nivå med en doktorgradsstudent i lingvistikk.

• Diagrammatiserte setninger
• Løste tvetydigheter
• Håndterte komplekse fenomener som rekursjon

Forskerteamet konkluderer med at o1-modellen ikke bare imiterer, men faktisk resonnerer om språkets regler.

Faglig uenighet og betydning

Resultatene utfordrer etablerte oppfatninger i faget. I 2023 hevdet Noam Chomsky og kolleger at AI ikke kan forstå språk på et dypt nivå, fordi dette krever kompliserte forklaringer som ikke kan læres fra store datamengder alene.

Resultatene er «veldig viktige», og lingvistisk analyse er det perfekte testmiljøet for å vurdere AIs menneskelignende resonneringsevner. – Tom McCoy, beregningslingvist ved Yale University

Mulige bruksområder – og åpne spørsmål

Metalingvistiske evner kan åpne for mer sofistikerte applikasjoner enn dagens samtaleverktøy, som:

• Automatisert oversettelse av sjeldne språk
• Analyse av historiske tekster

Samtidig reiser funnene viktige spørsmål: Forstår AI kontekst og kultur på menneskelig vis? Etter hvert som samfunnet blir mer avhengig av teknologien, blir det avgjørende å kjenne både styrker og svakheter for å unngå feilslutninger.

Publisert og omtalt

Arbeidet til Beguš og kolleger er publisert nylig i Quanta Magazine og trekkes fram som et mulig vendepunkt i forståelsen av hva AI kan oppnå innen språkvitenskap.

Konklusjon: AI rykker inn i lingvistikkens kjerne og utfordrer hva vi anser som unikt menneskelig. Funnene rundt o1-modellen peker mot en ny æra der maskiner ikke bare snakker, men tenker om språk. Fremtidig forskning vil vise om dette er starten på en dypere integrasjon mellom AI og humaniora.