ConlangCrafter lässt KI Sprachen mit eigener Grammatik entwerfen

Ein Forschungsteam hat ein System entwickelt, das nahezu von Grund auf eine Kunstsprache beschreiben kann: Lautinventar, Wortbildungsregeln, Satzstellung, Wortschatz und übersetzte Beispiele. ConlangCrafter wurde auf der ACL 2026 vorgestellt, einer bedeutenden Konferenz für Computerlinguistik.

Dabei handelt es sich nicht um eine geheime Sprache, die spontan zwischen Maschinen entstanden ist. ConlangCrafter ist ein bewusst entworfener Arbeitsablauf, der vortrainierte Sprachmodelle koordiniert. Der entscheidende Ansatz besteht darin, ein komplexes Sprachprojekt in überprüfbare Schritte zu zerlegen und Widersprüche zwischen den Ergebnissen zu verringern.

Zuerst Laute, dann Grammatik und Wortschatz

Das System beginnt mit einer „Sprachskizze“, einem Referenzdokument, das während der Erzeugung wächst. Zunächst wird die Phonologie festgelegt: verfügbare Laute, mögliche Kombinationen und Aussprachebeschränkungen. Danach folgen Morphologie und Syntax sowie ein erster Wortschatz, der zu diesen Regeln passen soll.

Die Reihenfolge ist wichtig. Wortformen müssen das Lautsystem beachten, Beispielsätze die festgelegte Grammatik. Ein einzelner allgemeiner Auftrag an ein Sprachmodell erzeugt dagegen häufig eine ansprechend wirkende, aber lückenhafte, repetitive oder widersprüchliche Beschreibung.

In einer zweiten Phase führt das System „konstruktive Übersetzungen“ aus. Fehlt für einen neuen Satz ein Wort oder eine Regel, kann es die Ergänzung vorschlagen, in die Sprachskizze aufnehmen und später wiederverwenden.

Zufall soll typische Modellgewohnheiten durchbrechen

Ohne zusätzliche Vorgaben greifen große Modelle häufig auf Strukturen zurück, die in ihren Trainingsdaten besonders oft vorkommen. ConlangCrafter lässt deshalb Listen möglicher typologischer Eigenschaften erstellen. Ein Zufallsgenerator wählt daraus Optionen aus, bevor Phonologie und Grammatik ausgearbeitet werden.

So entstehen weniger erwartbare Kombinationen: ungewöhnliche Reihenfolgen von Subjekt, Verb und Objekt, Tonsysteme, unterschiedliche grammatische Ausrichtungen oder seltene Lautkontraste. Das Modell muss die Sprache um diese Auswahl herum konstruieren, statt sein bevorzugtes Muster zu wiederholen.

Ein Kritiker findet Fehler, ein Editor überarbeitet

Nach jedem Schritt sucht eine Revisionsschleife nach Mehrdeutigkeiten und Widersprüchen. Das Basismodell übernimmt abwechselnd zwei Rollen: Ein Kritiker benennt Probleme, anschließend überarbeitet ein Editor die Beschreibung. Der Zyklus endet, wenn keine weiteren Fehler gefunden werden oder die festgelegte Höchstzahl an Durchläufen erreicht ist.

Die Forschenden testeten die Methode mit DeepSeek-R1 sowie den Flash- und Pro-Versionen von Gemini 2.5. Pro Konfiguration wurden ungefähr zwanzig Sprachen erstellt und jeweils zehn Kontrollsätze übersetzt.

Mehr Vielfalt, aber noch keine perfekte Sprache

Die Studie bewertet Vielfalt anhand von sechzehn Merkmalen aus dem World Atlas of Language Structures. Innerhalb genau dieser Messung erreicht ConlangCrafter Werte von 0,56 bis 0,60. Bei einer Erzeugung in nur einem Schritt liegen sie zwischen 0,25 und 0,35. Für eine Referenzmenge von 1.874 natürlichen Sprachen wurde ein Wert von 0,43 berechnet.

Das bedeutet nicht, dass die erzeugten Sprachen insgesamt reicher als menschliche Sprachen sind. Es zeigt lediglich, dass die Stichprobe auf den sechzehn ausgewählten Dimensionen mehr typologische Kombinationen abdeckt.

Die interne Konsistenz bleibt die größte Schwäche. Je nach Modell lag der automatisch bestimmte Anteil vollständig regelkonformer Übersetzungen nur zwischen 0,38 und 0,54. Die Methode übertrifft damit die Vergleichsbasis, doch umfangreiche Sprachbeschreibungen enthalten weiterhin Regeln, die nicht durchgehend korrekt angewendet werden.

Zwei Doktoranden der Linguistik investierten rund 35 Stunden in eine kleinere manuelle Prüfung. Ihre Bewertungen bestätigen den grundsätzlichen Nutzen der automatischen Messung, verdeutlichen aber auch, wie schwierig die Beurteilung einer neu geschaffenen Sprache ohne feste Referenz ist.

Kreativwerkzeug und linguistischer Prüfstand

ConlangCrafter kann die Entwicklung fiktionaler Welten beschleunigen, beim Ausbau einer Grammatik helfen oder ungewöhnliche Fälle erzeugen, an denen sich das metalinguistische Denken von Modellen prüfen lässt. Die Autoren nennen zudem mögliche Anwendungen für digital wenig ausgestattete Sprachen. Dafür wären jedoch eigene Prüfungen gemeinsam mit den betroffenen Gemeinschaften und Fachleuten erforderlich.

Auf der Projektseite von ConlangCrafter lassen sich erzeugte Sprachen, Lautsysteme und Beispiele erkunden. Der Fachartikel beschreibt Methode, Experimente und Grenzen.