KI-Modelle und die Herausforderung politischer Metaphern

LONDON (IT BOLTWISE) – Die Analyse politischer Reden, insbesondere die von Donald Trump, stellt Künstliche Intelligenz vor neue Herausforderungen. Eine aktuelle Studie zeigt, dass KI-Modelle wie ChatGPT Schwierigkeiten haben, die komplexen Metaphern in Trumps Rhetorik vollständig zu erfassen.

Die Fähigkeit von KI-Modellen, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren, wird immer wieder auf die Probe gestellt. Besonders herausfordernd sind dabei politische Reden, die oft von Metaphern und emotional aufgeladenen Ausdrücken geprägt sind. Eine kürzlich durchgeführte Studie hat sich mit der Analyse von Donald Trumps Reden befasst, um die Grenzen von KI-Systemen wie ChatGPT zu untersuchen. Diese Systeme, die auf großen Sprachmodellen basieren, sind darauf trainiert, riesige Textmengen zu analysieren und statistische Muster zu erkennen. Doch obwohl sie in der Lage sind, überzeugende Texte zu generieren, fehlt ihnen das tiefere Verständnis für die Bedeutung von Sprache, insbesondere wenn es um abstrakte oder emotional aufgeladene Inhalte geht. Die Forscher wählten vier Reden von Trump aus, die zwischen 2024 und 2025 gehalten wurden, um die Fähigkeit der KI zur Erkennung von Metaphern zu testen. Diese Reden, die über 28.000 Wörter umfassen, sind reich an ideologisch geprägter Sprache und Metaphern, die politische Themen auf eine Weise darstellen, die bei den Anhängern Anklang findet. Die Methode der kritischen Metaphernanalyse wurde verwendet, um die Texte zu untersuchen und die KI zu testen. Dabei wurde festgestellt, dass die KI zwar in der Lage war, Metaphern mit einer Genauigkeit von etwa 86 Prozent zu erkennen, jedoch häufig andere Ausdrucksformen wie Vergleiche mit Metaphern verwechselte. Ein Beispiel dafür ist die Fehlinterpretation des Ausdrucks „Washington D.C., das ein schreckliches Schlachtfeld ist“ als metaphorisch, obwohl es sich um einen wörtlichen Vergleich handelt. Auch bei der Kategorisierung von Metaphern nach Themen wie Bewegung oder Kraft zeigte die KI Schwächen, insbesondere bei weniger häufigen oder abstrakten Kategorien. Diese Ergebnisse verdeutlichen, dass KI-Modelle zwar oberflächliche Muster erkennen können, ihnen jedoch das tiefere Verständnis für den Kontext fehlt. Anders als Menschen können sie nicht auf Lebenserfahrungen, kulturelles Wissen oder emotionale Nuancen zurückgreifen, um Sprache zu verstehen. Dies wird besonders deutlich bei der Analyse politischer Rhetorik, wo Metaphern oft verwendet werden, um gemeinsame Gefühle, Geschichten und Identitäten anzusprechen. Die Studie zeigt, dass KI-Modelle zwar Potenzial bei der Analyse von Metaphern haben, aber noch weit davon entfernt sind, menschliche Expertise zu ersetzen. Ihre Tendenz, Bedeutungen zu überinterpretieren oder subtile Nuancen zu übersehen, macht sie eher zu einem Hilfsmittel für Forscher als zu einem Werkzeug für vollautomatisierte Analysen. Politische Metaphern, die oft auf gemeinsamen kulturellen Symbolen, tiefen emotionalen Resonanzen und impliziten ideologischen Rahmen beruhen, bleiben für diese Systeme schwer verständlich.

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