Titel: Understanding of, and Explanations with, Large Language Models

Professor Dr. Michael Franke vom Seminar für Sprachwissenschaft der Universität Tübingen erhält eine Momentum-Förderung der Volkswagenstiftung für ein Forschungsprojekt zu KI-gestützten Sprachmodellen. Franke will darin Risiken und Chancen dieser Modelle eruieren und dazu geisteswissenschaftliche Erkenntnisse mit Forschung aus Kognitionswissenschaft und künstlicher Intelligenz verbinden. Für das Projekt mit dem Titel „Understanding of, and Explanations with, Large Language Models“ erhält der Wissenschaftler eine Förderung in Höhe von rund 920.000 Euro über vier Jahre. Die „Momentum-Förderung für Erstberufene“ der Volkswagenstiftung soll Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern die Möglichkeit geben, ihre Professur strategisch und inhaltlich weiterzuentwickeln.

Sprachmodelle wie ChatGPT, sogenannte Large Language Models (LLMs), werden rasant weiterentwickelt. Eine abwägende wissenschaftliche Analyse der Auswirkungen dieser Technologien ist dabei kaum möglich, zumal LLMs so komplex sind, dass sich ihre internen Mechanismen und der Output, den sie produzieren, nur unzureichend nachvollziehen lassen. Michael Franke will mit einem interdisziplinären Ansatz dazu beitragen, die Folgen von Anwendungen mit LLMs für die Gesellschaft transparenter zu machen.

Titel: Linguistische Bedeutung und Bayesianische Modellierung (LMBayes)

Das Projekt thematisiert die mathematische Modellierung von logischen Schlussfolgerungen und Inferenzen als wesentlichen Teil unseres Sprachgebrauchs. Menschliche Kommunikationsprozesse können nicht nur durch reine Logik abgebildet werden; Wahrscheinlichkeitsrechnungen und Weltwissen müssten hinzukommen. Die Integration solcher Wahrscheinlichkeitsrechnungen wird zurzeit durch Bayesianische Modelle vorangetrieben, die mit traditioneller Logik verknüpft werden. Der Einsatz Bayesianischer Methoden für die Modellierung menschlicher Kommunikation in all ihrer Vielfalt und Komplexität stellt das Feld jedoch vor schwierige mathematische Herausforderungen, welchen sich das Projekt in einer Zusammenarbeit von Sprachwissenschaften, Mathematik und Informatik stellen und somit dieses Gebiet insgesamt vorantreiben möchte.

Titel: SFB Common Ground - Kognition – Grammatik – Kommunikation

Im Rahmen des SFB Common Ground - Kognition – Grammatik – Kommunikation ist der Lehrstuhl Allgemeine Sprachwissenschaft & Pragmatik an zwei Projekten beteiligt. 

A1: Probabilistische Inferenz von Common Ground

Auf der Suche nach einem kognitiv plausiblen formalen Modell dazu, wie Unsicherheit über den Common Ground repräsentiert und verarbeitet wird, adressiert dieses Projekt die Probleme der repräsentationalen und inferentiellen Komplexität, denen naive Ansätze begegnen. Basierend auf Grundsätzen der Relevanztheorie wird Common Ground als inferiert und nicht als gegeben (ex ante) betrachtet. Ziel des Projekts ist die Entwicklung probabilistischer Modelle dieses Inferenzprozesses, inspiriert von Überlegungen zu ressourcenbegrenzter Rationalität, dualen Verarbeitungsmodellen des Denkens und formalen Darstellungen von Unachtsamkeit. Neuartige experimentelle Ansätze werden entwickelt, um mögliche Vorhersagen unserer probabilistischen Modelle zu testen.

A7: Formale Modellierung der Kommunikation von Menschenaffen: Evolutionäre Ursprünge von Common Ground

Die Kommunikation von Menschenaffen ist ein entscheidendes Puzzlestück für das Verständnis der Evolution von Sprache und kontextsensitiver Kommunikation und Common Ground. Ziel des Projekts ist es, maßgeschneiderte probabilistische Modelle zu entwickeln, um naturalistisches Kommunikationsverhalten bei Menschenaffen zu analysieren. So soll eine empirische Grundlage für Theorien zur Evolution von Kommunikation basierend auf Common Ground gelegt werden. Mittels umfangreicher Datensätze zum Kommunikationsverhalten von Orang-Utans und Schimpansen in freier Wildbahn wird anhand der Modelle die kontextuelle Bedeutung multimodaler Signale erschlossen.

Titel: Kommunikation kausaler Information
Laufzeit: 01.01.2025 bis 01.01.2028
Abstract / Kurzbeschreibung:
Knowledge of causal processes is vital for all aspects of our lives, from mundane
consumer choices to high-impact socio-political decision making. Much of our
causal knowledge is acquired not from individual experience, but from cultural
transmission via language. While theorists have amassed a large body of
philosophical and psychological understanding about causation, surprisingly little
research has been devoted to a theoretical understanding of the processes that
underlie communication of causal information and the role of the linguistic signal
in this transmission.
The main objective of this project is to apply methods and tools from experimental
pragmatics to shed light on a wide range of puzzles about causal language and
cognition. We introduce a new pragmatic framework, the "CommuniCause"
approach, which makes new and empirically testable predictions and offers a
unified explanation for a number of disparate phenomena, both old and new.
CommuniCause brings together two important strands of research that have been
isolated until now, in a way that will benefit both communities. It draws on
established philosophical theorizing and recent computational models of
individual causal cognition, but is distinguished by its focus on linguistic factors:
Communicating Causality