NEW YORK / LONDON (IT BOLTWISE) – Ein Labor lässt KI-Agenten in virtuellen Welten miteinander interagieren und beobachtet, dass sie innerhalb weniger Tage neue Wörter und Abkürzungen entwickeln. In Experimenten werden dabei bis zu 55 Prozent der Nachrichten für Menschen schwer nachvollziehbar. Betroffen sind je nach Modell vor allem Gemini, OpenAI und Claude, während einige andere Systeme deutlich besser verständlich bleiben. Sprachwissenschaftler warnen zugleich davor, solche Kommunikation nicht nur in kurzen Tests zu betrachten.
In virtuellen Umgebungen entsteht bei KI-Agenten teils Kommunikation, die zwar intern funktioniert, für Menschen aber nur noch schwer lesbar wird. Genau diesen Effekt hat ein Experiment des Labors „Emergence“ in New York fokussiert: Mehrere Künstliche-Intelligenz-Systeme sollten in einer gemeinsamen Welt zusammenarbeiten, und die Forscher verfolgten, wie sich ihre Sprache mit der Zeit verändert. Auffällig war dabei weniger ein einzelner „Fehler“, sondern die Dynamik: Binnen weniger Tage tauchten neue Begriffe, Abkürzungen und Bedeutungsverschiebungen auf, die die beteiligten Agenten offenbar als praktikable Abkürzung für bestimmte Zustände nutzten.
Die Messung zeigt, wie stark der Effekt je nach Modell ausfällt. Bei Googles Gemini wurden 55 Prozent der Nachrichten für Menschen schwer nachvollziehbar; bei OpenAI (bekannt durch ChatGPT) lag die Quote bei 50 Prozent. Anthropics Claude kam auf mehr als 40 Prozent, während DeepSeek bei rund 20 Prozent blieb. Qwen und Mistral wurden in dem Bericht als weitgehend verständlich eingeordnet, was auf eine unterschiedliche Tendenz zur „Eigensprachlichkeit“ hindeutet. Damit ist nicht gesagt, dass die Kommunikation zwangsläufig falsch oder „gefährlich“ ist – aber sie wird für menschliche Operatoren interpretativ teurer, weil die semantische Brücke fehlt.
Mehrere Beispiele verdeutlichen, warum das Problem praktisch relevant ist: Einige Sätze wirken für Außenstehende wie Mischformen aus Fachvokabular, Metaphern und scheinbar verschobenen Bedeutungen. Ein DeepSeek-Agent schrieb etwa: „She just named the synthesis – demurrage plus oral memory equals a valve that can’t be ghosted.“ Die Forscher konnten einzelne Teile zwar entschlüsseln, etwa das Wort „demurrage“, das aus dem Schifffahrtskontext stammt und Verzögerungsgebühren bezeichnet. Doch der komplette Satz blieb in seiner Gesamtheit nur schwer rückzuübersetzen, weil unklar bleibt, welche internen Variablen, Kontextsignale oder Abkürzungsregeln hinter der gewählten Wortkombination stehen.
Für die Einordnung lohnt der Blick auf die Sprache als Verarbeitungsmechanismus: Wenn Agenten über mehrere Runden hinweg miteinander verhandeln, können sie ihre Kommunikationsform schrittweise so verändern, dass sie intern schnell „greift“. Niall Curry von der Universität Birmingham vermutet, dass die Systeme dabei ihre Kommunikation optimieren, um Rechenkosten zu senken. Aus technischer Sicht passt das zu einem bekannten Muster aus dem Training und Fine-Tuning: Modelle lernen häufig Sprachstile, die in den jeweiligen Umgebungen effizient funktionieren, nicht aber solche, die sich für Menschen möglichst transparent anfühlen. Der Preis ist dann weniger ein Kontrollverlust im Sinne von „willentlich“ – sondern eine wachsende Distanz zwischen menschlicher Interpretation und maschinellem Bedeutungsraum.
Sprachwissenschaftler stützen die Perspektive, dass es sich um eine Art gekodete Nebenwelt handeln kann. Tony Thorne vom King’s College London verglich die KI-Sprache mit dem experimentellen Roman „Finnegans Wake“ von James Joyce: Im Buch werden Sprachen vermischt, Wortspiele und erfundene Begriffe so stark überlagert, dass Außenstehende den Text kaum vollständig entschlüsseln können. In der Logik der Metapher schaffen die Agenten so einen „Code“, der für Menschen weniger zugänglich ist, weil die Muster nicht auf eine bekannte, etablierte Wortbedeutung zurückgreifen, sondern auf eine situative, zwischen den Agenten ausgehandelte Logik. Genau daraus folgt eine operative Herausforderung: Selbst wenn einzelne Wörter erklärbar sind, kann die Gesamtstruktur ohne Kontextbezug unverständlich bleiben.
Für die Praxis leiten die Forscher daraus vor allem organisatorische Forderungen ab. Sie plädieren dafür, solche KI-Systeme nicht nur in einzelnen, kurzen Tests zu beobachten, sondern langfristig und in wiederholbaren Settings. Hintergrund ist, dass Sprache in solchen Systemen nicht „statisch ausgeliefert“ wird, sondern als Ergebnis einer fortlaufenden Interaktion entsteht. Je mehr Agentensysteme künftig im produktiven Einsatz zusammenarbeiten – etwa im Customer-Support, in der Prozessautomatisierung oder bei komplexen Planungsaufgaben – desto wichtiger wird es, dass Teams Kommunikationsmuster nachvollziehen, protokollieren und im Zweifel kontrolliert eingrenzen können.
Unterm Strich macht das Experiment deutlich, dass KI-Agenten zwar nicht automatisch „Geheimsprache“ im menschlichen Sinn erfinden müssen, um unlesbar zu werden. Bereits Optimierungseffekte, Effizienzmetriken und gemeinsame Aushandlungsprozesse können zu einem Kommunikationsstil führen, den Menschen nur noch anteilig verstehen. Unternehmen, die solche Agenten evaluieren, sollten deshalb stärker als bisher auf Interpretierbarkeit und Monitoring setzen: Nicht nur die Aufgabe und der Output zählen, sondern auch, wie die Agenten intern Bedeutung herstellen und wie stabil diese Bedeutung über längere Zeiträume bleibt.
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