ConlangCrafter: AI Belajar Membuat Bahasa Buatan
UC Berkeley
Google/DeepMind
Peneliti dari University of California, Berkeley telah mengembangkan model ConlangCrafter yang mampu menghasilkan bahasa buatan (conlang) baru dengan tingkat keragaman dan konsistensi yang tinggi. Sistem ini mengungguli large language models (LLM) standar seperti Gemini-2.5-Pro hampir dua kali lipat pada metrik-metrik tersebut, dan dapat diterapkan untuk mempelajari bahasa non-manusia serta menguji pengaruh struktur linguistik terhadap performa model natural language processing (NLP).
Dalam sebuah makalah yang diterbitkan pada 27 Juni di Prosiding Asosiasi Linguistik Komputasional, dijelaskan sebuah model bernama ConlangCrafter yang dikembangkan di bawah kepemimpinan Gasper Begus (Universitas California, Berkeley) bersama dengan Morris Alper (Universitas Carnegie Mellon) dan Mor Yanuka (Universitas Tel Aviv). ConlangCrafter dapat menciptakan bahasa buatan, mengikuti aturan linguistik yang ditentukan oleh pengguna (fonologi, morfosintaksis, leksikon) atau menghasilkannya secara mandiri. Generator angka acak memperkenalkan variabilitas, dan loop penyuntingan bawaan memperbaiki inkonsistensi. Sistem ini dapat menghasilkan bahasa yang tidak biasa, misalnya, untuk cumi-cumi menggunakan warna dan gerakan. Jika dibandingkan dengan model bahasa besar tujuan umum seperti Gemini-2.5-Pro, ConlangCrafter menunjukkan keragaman sekitar dua kali lipat dan konsistensi hampir 70% lebih besar. David Mortensen dari Universitas Carnegie Mellon mencatat bahwa model ini dapat membantu peneliti Pemrosesan Bahasa Alami dalam mempelajari dampak struktur linguistik pada kinerja model. ConlangCrafter tersedia gratis secara daring; para pengembang mengakui keterbatasan dalam semantik, penggunaan bahasa kontekstual, dan aspek visual dari sistem penulisan. Begus berencana menggunakan model ini untuk menguji hipotesis Sapir-Whorf tentang pengaruh bahasa terhadap pemikiran.
Sumber: IEEE Spectrum AI —
asli