Der Effizienz- und Intelligenzbegriff in der Lexikographie und künstlichen Intelligenz: kann ChatGPT die lexikographische Textsorte nachbilden?

Abstract

Mittels Pilotexperimente für das Sprachenpaar Deutsch–Galicisch untersucht der vorliegende Aufsatz den Effizienz- und Intelligenzbegriff in der Lexikographie und künstlichen Intelligenz (KI). Die Experimente versuchen, empirisch und statistisch fundierte Erkenntnisse über die lexikographische Textsorte „Wörterbuchartikel” in den Antworten von ChatGPT-3.5 zu gewinnen, und darüber hinaus über die lexikographischen Daten, mit denen dieser Chatbot trainiert wurde. Zu diesem Zweck werden sowohl quantitative als auch qualitative Methoden herangezogen. Der Analyse liegt die Auswertung der Outputs von mehreren Sessions mit demselben Prompt in ChatGPT-3.5 zugrunde. Zum einen wird die algorithmische Leistung von intelligenten Systemen im Vergleich zu Daten aus lexikographischen Werken bewertet; zum anderen werden die gelieferten ChatGPT-Daten über konkrete Textteile der genannten lexikographischen Textsorte analysiert. Die Resultate dieser Studie tragen dazu bei, nicht nur den Effizienzgrad von diesem Chatbot hinsichtlich der Erstellung von Wörterbuchartikeln zu evaluieren, sondern auch in den Intelligenzbegriff, die Denkprozesse und die in beiden Disziplinen auszuführenden Handlungen zu vertiefen.

By means of pilot experiments for the language pair German–Galician, this paper examines the concept of efficiency and intelligence in lexicography and artificial intelligence (AI). The aim of the experiments is to gain empirically and statistically based insights into the lexicographical text type ”dictionary article” in the responses of ChatGPT-3.5, as well as into the lexicographical data on which this chatbot was trained. Both quantitative and qualitative methods are used for this purpose. The analysis is based on the evaluation of the outputs of several sessions with the same prompt in ChatGPT-3.5. On the one hand, the algorithmic performance of intelligent systems is evaluated in comparison with data from lexicographical works; on the other hand, the ChatGPT data supplied is analysed using specific text passages of the aforementioned lexicographical text type. The results of this study not only help to evaluate the efficiency of this chatbot regarding the creation of dictionary articles, but also to delve deeper into the concept of intelligence, the thought processes and the actions to be carried out in both disciplines.