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Trier: Pragmatische Kompetenz zwischen Mensch und Maschine

24.02.2026

ALP-Jahrestagung "Pragmatik & Kuenstliche Intelligenz: Pragmatische Kompetenz zwischen Mensch und Maschine"

Jahrestagung Linguistische Pragmatik 2026

Pragmatik & Künstliche Intelligenz:
Pragmatische Kompetenz zwischen Mensch und Maschine

Universität Trier
Dienstag, den 24. Februar 2026

Die jüngsten Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz, insbesondere der ra-
pide Fortschritt Großer Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT und Gemini, haben den lang-
jährigen und fruchtbaren Dialog zwischen Pragmatik und Computerlinguistik neu entfacht.
Dieses produktive Spannungsverhältnis fordert beide Disziplinen heraus, die Grenzen und
Gemeinsamkeiten von menschlicher und maschineller Kommunikation neu zu definieren
(vgl. die algorithmic pragmatics bei Jones 2020 und Grundlagen bei Bender & Lascarides
2020). Die KI-Pragmatik-Schnittstelle findet schon seit einiger Zeit zunehmend Eingang in
Standardwerke der Pragmatik (vgl. Cummings 2013, Kap. 8) oder in Ansätze der computa-
tional pragmatics (z. B. Bunt/Black 2000; Jokinen/De Smedt 2012), während die KI-For-
schung selbst erkennt, dass ihre zentralen Themen – Problemlösung, Wissensrepräsenta-
tion, Schlussfolgern, Planen, Kommunizieren und Handeln (vgl. Russell & Norvig 2023)– tief
in der pragmatischen Kompetenz verwurzelt sind.

Die Modellierung pragmatischer Phänomene hat sich dabei erheblich gewandelt: Während
frühe Arbeiten auf symbolische, regelbasierte Ansätze setzten (vgl. Gillis/Daelemans/De
Smedt 2009), verschiebt sich der Fokus über pragmatisch-probabilistische Modelle mit ex-
pliziter Inferenz-Architektur (vgl. Franke/Jäger 2016; Goodman/Frank 2016) hin zu heute
dominanten sub-symbolischen, distributionellen Ansätzen mit Transformer-Modellen, die
pragmatische Muster aus großen Datenmengen extrahieren (vgl. Erk 2022). Vor diesem
Hintergrund wird LLMs zunehmend die Fähigkeit zugeschrieben, intelligente, d. h. men-
schenähnlich wirkende Dialoge mit menschlichen Nutzer:innen zu führen (vgl. Brom-
mer/Dürscheid 2021; Bubenhofer 2024, S. 89f.), die oft eine erstaunliche pragmatische und
semantische Angemessenheit zeigen (vgl. Bunt/Petukhova 2023, S. 1). Gleichzeitig bleibt
das „Verständnis“ solcher Systeme fundamental begrenzt, da es sich um eine „dumme Be-
deutung“ handelt (Bajohr 2024), die sich grundlegend von einer intentionalistisch-gricea-
nischen Auffassung von Bedeutung unterscheidet. Statt intentionalem Sprachgebrauch re-
konstruieren LLMs lediglich jene pragmatischen Muster, die in den Trainingsdaten enthal-
ten sind (vgl. Fried et al. 2023). Ihre Leistung variiert dabei erheblich zwischen unterschiedlichen pragmatischen Phänomenen und zeigt oft Defizite etwa bei der Registerwahl oder der Umsetzung von Höflichkeitsstrategien (Barattieri di San Pietro et al. 2023; Lee/Cook 2024). Besonders deutlich treten Schwächen bei der Produktion und Verarbeitung von In-
ferenzen und Implikaturen zutage (u. a. Ruis et al. 2023; Lee/Wang 2023). Dennoch zeigen
sich hier Fortschritte: Bojic et al. (2025) dokumentieren eine klare Entwicklung von
No matter how good your elegant theory of syntax and semantics is, theres always this annoying residue of pragmatics, which ends up being the lower 99% of the iceberg.
– Doug Lenat (2017), Entwickler der CYC-Wissensdatenbank für KI-Systeme
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Modellen wie GPT-2 – mit nahezu keinem pragmatischen Verständnis – hin zu GPT-4, das
in der Lage ist, implizite Bedeutungen nicht nur korrekt zu identifizieren, sondern auch die zugrundeliegenden Mechanismen (etwa „ambiguous language“) explizit zu benennen.

Eine zentrale Herausforderung bleibt die adäquate Dialogmodellierung (z. B. Zaris-
heva/Scheffler 2015; Scheffler 2017) indexikalischer pragmatischer Phänomene, aber auch
interaktionaler Aspekte wie Anschlussfähigkeit und Kooperation (vgl. Schlangen 2005, S.
1). Die weiterhin bestehenden pragmatischen Lücken sind wesentlich auf das fehlende
Grounding zurückzuführen – also auf die mangelnde Verankerung sprachlicher Akte in ei-
nem multimodalen, interaktiven und sozialen Kontext (vgl. Fried et al. 2023; aber auch Ken-
nington/Schlangen 2025). Dies führt zur kritischen Frage, ob pragmatische Kompetenz al-
lein durch Skalierung emergent entstehen kann oder ob ein Paradigmenwechsel hin zu ei-
ner expliziten, neuro-symbolischen Modellierung notwendig ist (vgl. Cambria 2025).
Neben diesen allgemeineren Tendenzen an der KI-Pragmatik-Schnittstelle, fokussieren sich
bisherige Studien zur pragmatischen Kompetenz auf verschiedene zentrale Bereiche: das
Zusammenspiel menschlicher Prompts und KI-generierter Antworten (vgl. Dynel 2023);
darunter fallen etwa die Einhaltung von Konversationsmaximen (Barattieri di San Pietro et
al. 2023; Kasirzadeh/Gabriel 2023; Miehling et al. 2024), das Verarbeiten von Inferenzen
(Barattieri di San Pietro et al. 2023; Gubelmann et al. 2024), pragmatischen Implikaturen
(Lee/Wang 2023; Yue et al. 2024) sowie die Realisierung von Sprechakten (Kasirza-
deh/Gabriel 2023; Schmidt et al. 2023; Sherstinova et al. 2024). Weitere Arbeiten widmen
sich spezifischen Sprachhandlungen wie Entschuldigungen, Bitten und Ablehnungen
(Lee/Cook 2024) oder untersuchen die situative bzw. kontextuelle Angemessenheit von KI-
generierten Äußerungen (Bunt/Petukhova 2023; Lee/Wang 2023; Tao et al. 2024). Auch
gesprächslinguistische Phänomene wie Alignment (Kasirzadeh/Gabriel 2023; Ster-
ken/Kirkpatrick 2025), Common Ground, Kooperation und Recipient Design (Dombi/Sydo-
renko/Timpe-Laughlin 2022), (Un-)Höflichkeitsstrategien (Lee/Wang 2023; Anders-
son/McIntyre 2025; Quan/Chen 2025; Zhao/Hawkins 2025), Informationsstruktur (Gerhal-
ter 2024; Lee/Cook 2024) sowie Humor, Ironie und Sarkasmus im Diskurskontext (Hessel
et al. 2023; Robrecht et al. 2024; Lee et al. 2025) stehen im Fokus aktueller Forschung. Modelle wie ChatGPT zeigen textpragmatische Kompetenzen in spezifischen Genres wie Liebes-
oder Dankesbriefen (Ortner 2024), die mitunter zu stilistischer Übertreibung neigen, etwa
durch eine Häufung von Metaphern (Burschik 2023), während das Erkennen von Meta-
phern selbst eine Herausforderung bleibt (Reimann/Scheffler 2025).
Dieser Call for Papers zur Jahrestagung 2026 der ALP lädt dazu ein, diese interdiszipli-
näre Forschungslandschaft neu zu vermessen sowie aktuelle Tendenzen und Herausforde-
rungen der pragmatisch fokussierten Erforschung von Kommunikation mit bzw. von KI zu
diskutieren. Wir suchen theoretische, konzeptionelle und empirische Beiträge zu u. a. fol-
genden Schwerpunkten:

(1) Pragmatische Kompetenzen von KI-Systemen, also die methodische Analyse und das
Benchmarking pragmatischer Fähigkeiten von LLMs, etwa bei der Erkennung von Sprech-
akten (Sherstinova et al. 2024), bspw. der Interpretation von Implikaturen (Qiu/Duan/Cai
2023; Hu et al. 2023), der Wahrung von Register und Höflichkeit (Andersson/McIntyre
2025) oder im Umgang mit Bullshitting oder Täuschung (Deck 2023).

(2) Architekturen pragmatischer KI, etwa die Frage, wie pragmatisches Wissen in KI-Ar-
chitekturen entsteht bzw. modelliert und implementiert wird/werden sollte, beispiels-
weise durch probabilistische Ansätze (s. Degen 2023), Systemprompts, gezieltes Alignment
(Yu et al. 2025; Sterken/Kirkpatrick 2025), bestimmte Trainingsmethoden (Wu et al. 2024)
oder die explizite Integration von bestimmten Ontologien (Deck et al. 2025) und Weltwis-
sen (Jurafsky 2006).
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(3) Interaktionspraktiken mit und von KI, z. B. die empirische Untersuchung neuer
sprachlicher und multimodaler Praktiken, die in der Interaktion zwischen Mensch und KI-
basierten Maschinen entstehen, etwa bei neuen Praktiken des Promptings oder Program-
mierens, denen bestimmte Kommunikationsideologien zugrunde liegen (Schuster/Buben-
hofer 2025, S. 15), in unterschiedlichen Rollenspiel-Genres (Persona-Prompting), der Aus-
handlung von Turn-Taking (Bae/Bennett 2025), Reparaturmechanismen (Thaler 2024)
oder der Nutzung von Smart Replies (Hohenstein et al. 2023) und anderen Affordanzen be-
stimmter Interfaces (vgl. Hector 2024).

(4) KI als Werkzeug der pragmatischen Forschung, also der Einsatz von KI als methodi-
sches Instrument, etwa zur Skalierung der Analyse durch automatisierte Annotation von
Sprechakten (Reinig/Rehbein/Ponzetto 2024) und dem Erkennen variantenreicher prag-
malinguistischer Phänomene wie dem Entschuldigen (Yu et al. 2024). Machine-Learning-
Ansätze zur Detektion soziopragmatischer Phänomene (Bender 2023) wie Hate Speech
oder Candy Speech (Scheffler et al. 2018; Scheffler/Solopova/Popa-Wyatt 2021; Clau-
sen/Scheffler/Wiegand 2025), zur Generierung von Korpora und Stimulusmaterial
(Chen/Li/Yuting Ye 2024), zur Durchführung neuer experimenteller Designs mittels geziel-
ten Promptings sowie zur Bewertung pragmatischer Angemessenheit als LLM-as-a-judge
(Wu et al. 2024), wobei auch die Anwendung von KI-Tools im (pragma-)didaktischen Kon-
text und die kritische Reflexion der methodischen Grenzen (Becker 2025, S. 199–203) von
Interesse sind.

(5) Algorithmische Pragmatik und gesellschaftliche Folgen, z. B. die Analyse der tief-
greifenden Veränderungen, die entstehen, wenn Algorithmen als soziale Akteure bzw. mit
AI agency (vgl. Kang/Lou 2022) nicht mehr nur Kommunikation vermitteln, sondern aktiv
in sie eingreifen und die Fragen lauten wie „algorithms do things with people“ (Jones 2020, S. 24) bzw. was passiert, wenn Menschen Algorithmen in ihrem Namen sprechen lassen
(Hohenstein et al. 2023, S. 1). Weiter stehen dabei die Anpassung des menschlichen Sprach-
gebrauchs an (vermutete) algorithmische Gesetzmäßigkeiten (z. B. Algospeak, s. Wampfler
2025) im Fokus, ebenso wie die Entwicklung neuer pragmatischer Kompetenzen (als Teil
von KI-Literacy) zur Navigation in diesen opaken Umgebungen, die auch die Auswirkungen
von algorithmischen Akten (vgl. die spec acts bei Kirschenbaum 2024) in den Blick nimmt.
Als Untersuchungsgegenstände kommen dabei unterschiedlichste KI-basierte bzw. ge-
stützte Technologien wie KI-Sprachassistenten, verkörperte KI, KI-Chatbots und
Large Language Models (LLMs) sowie die in (sozialen) Plattformen integrierten KI-Algo-
rithmen bzw. KI-Funktionen in ihrer gesamten Variation in Frage. Untersuchungen kön-
nen die Analyse von mündlicher, schriftbasierter und multimodaler Kommunikation
umfassen. Dabei sind sowohl Untersuchungen zu dezidiert pragmatischen Phänomenen
im engeren Sinne (z.B. Implikaturen) willkommen, als auch Arbeiten, die die Pragmatik
im weiteren Sinne fassen (z. B. Gesprächslinguistik, Medienlinguistik, Diskurslinguistik,
Textlinguistik sowie der Deutsch-/Fremdsprachen-Didaktik). (2017)

Keynotes: Tatjana Scheffler (Bochum) und David Schlangen (Potsdam)
Wir möchten Sie herzlich dazu einladen, Ihren Beitragsvorschlag als Abstract (max. 350
Wörter, exklusive Literaturverzeichnis) bis zum 14. November 2025 an <141>kontakt@alp-verein.de zu schicken. Weitere Informationen zur Tagung und zur ALP e.V.
finden Sie rechtzeitig auf unserer Internetseite (Link.
Tagungsorganisation: Susanne Kabatnik (Trier), Sebastian Zollner (Greifswald)

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