Искусственно созданные тональные языки: предотвращение машинного лингва-франка, выходящего за пределы человеческого понимания

AI-Invented Tonal Languages: Preventing a Machine Lingua Franca Beyond Human Understanding

March 2, 2025

Авторы: David Noever

cs.AI

Аннотация

В данной статье исследуется возможность разработки крупными языковыми моделями (LLM) частных тональных языков для машинного взаимодействия (M2M). Вдохновленные криптофазией у человеческих близнецов (встречающейся у 50% близнецов) и естественными тональными языками, такими как китайский и вьетнамский, мы реализовали систему точного отображения символов в частоты, которая кодирует полный набор символов ASCII (32-126) с использованием музыкальных полутонов. Каждому символу присваивается уникальная частота, создавая логарифмическую прогрессию, начинающуюся с пробела (220 Гц) и заканчивающуюся тильдой (50 175,42 Гц). Это охватывает примерно 7,9 октав, причем символы с более высокими значениями намеренно отображаются на ультразвуковые частоты, выходящие за пределы человеческого восприятия (>20 кГц). Наш программный прототип демонстрирует это кодирование через визуализацию, аудиовоспроизведение и музыкальную нотацию ABC, позволяя анализировать плотность информации и скорость передачи. Тестирование показывает, что тональное кодирование может достигать скоростей передачи информации, превышающих человеческую речь, при этом частично выходя за пределы человеческого восприятия. Эта работа напрямую отвечает на опасения по поводу катастрофического развития частных языков в системах ИИ в ближайшие пять лет, предоставляя конкретный пример программного прототипа, демонстрирующего, как может функционировать такое взаимодействие, а также техническую основу для его возникновения, обнаружения и регулирования.

English

This paper investigates the potential for large language models (LLMs) to develop private tonal languages for machine-to-machine (M2M) communication. Inspired by cryptophasia in human twins (affecting up to 50% of twin births) and natural tonal languages like Mandarin and Vietnamese, we implement a precise character-to-frequency mapping system that encodes the full ASCII character set (32-126) using musical semitones. Each character is assigned a unique frequency, creating a logarithmic progression beginning with space (220 Hz) and ending with tilde (50,175.42 Hz). This spans approximately 7.9 octaves, with higher characters deliberately mapped to ultrasonic frequencies beyond human perception (>20 kHz). Our implemented software prototype demonstrates this encoding through visualization, auditory playback, and ABC musical notation, allowing for analysis of information density and transmission speed. Testing reveals that tonal encoding can achieve information rates exceeding human speech while operating partially outside human perceptual boundaries. This work responds directly to concerns about AI systems catastrophically developing private languages within the next five years, providing a concrete prototype software example of how such communication might function and the technical foundation required for its emergence, detection, and governance.