Können Menschen hören, wie sich ein Schwein fühlt?

Menschen und künstliche Intelligenz (KI) erkennen ähnliche Muster in Schweinelauten, besonders in Belastungssituationen. Aus einem einzelnen Laut lässt sich jedoch weder die genaue Situation noch der Gefühlszustand eines Schweins zuverlässig ableiten.

Die Tierwohlforschung versucht zunehmend, akustische Signale aus Schweineställen für die Überwachung des Tierwohls zu nutzen. Dafür werden Schweinelaute oft anhand des Kontexts, in dem sie aufgenommen wurden, als positiv oder negativ klassifiziert. So gelten Laute während einer Kastration beispielsweise als negativ, während Laute beim Säugen einer positiven Situation zugeordnet werden. Doch wie aussagekräftig sind solche Zuordnungen tatsächlich? Erkannte die KI Hinweise auf den affektiven Zustand der Tiere, allgemeine Unterschiede in den Lauten oder lediglich die Kategorien, mit denen sie trainiert worden war? Und wie sehr deckt sich das mit menschlichen Beobachtungen?

Wir untersuchten, wie Menschen Schweinelaute wahrnehmen, wenn jegliche Kontextinformationen fehlen. Dazu nutzten wir über 2’000 Aufnahmen mit bekanntem Aufnahmekontext aus einer Online-Datenbank. Die Teilnehmenden sahen kein Video und wussten nicht, wo oder wann die Laute aufgenommen worden waren. In einem ersten Online-Experiment klassifizierten 224 Personen 40 Aufnahmen in selbst gewählte Gruppen. In einem zweiten Experiment ordneten 159 Personen 25 Aufnahmen einem von 18 Kontexten oder «keine Ahnung» zu und bewerteten sie anschliessend von “sehr negativ” bis “sehr positiv”. Wir verglichen anschliessend, ob sich diese Einteilungen mit der akustischen Struktur, die ein neuronales Netzwerk aus Spektrogrammen gelernt hatte, deckte.

Menschen und KI erkennen ähnliche Muster

Die Teilnehmenden gruppierten die Laute nicht zufällig. Es entstand eine breite, reproduzierbare akustische Struktur, die sich bei Personen mit und ohne Schweineexpertise nahezu deckte. Die Erfahrung beeinflusste vor allem, wie die Teilnehmenden die Gruppen beschrieben. Schweinehalter wählten häufiger schweinespezifische Beschreibungen, während gefühlsbezogene Begriffe insgesamt selten waren. Nur etwa jede fünfte selbst gewählte Gruppenbezeichnung bezog sich auf ein Gefühl.

Die menschlichen Gruppierungen stimmten auch eng mit der Struktur überein, die das neuronale Netzwerk fand. Schweinelaute enthalten somit echte, wiederholbare akustische Informationen, die sowohl Menschen als auch Computer erkennen können. Die erkannten Muster zeigen zwar, dass Schweinelaute akustische Informationen enthalten. Welche biologische oder emotionale Bedeutung diese Informationen genau haben, bleibt jedoch unklar.

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Die genaue Bedeutung bleibt schwer erkennbar

Bei der Auswahl aus 18 Aufnahmekontexten waren nur 8,0 % der Antworten korrekt, was nur leicht höher ist als durch Zufall (5,6 %). Die Teilnehmenden lagen bei der Einschätzung „positiv“ oder „negativ“ in 60,1 % der Fälle richtig. Dieser Wert wurde jedoch vor allem durch deutlich belastende Situationen wie Kastration, Fixierung oder Kämpfe geprägt. Wenn man diese extremen Situationen ausschloss, verschwand diese Übereinstimmung.

Laute aus einer Bucht mit Stroh und einer kargen Bucht mit Betonboden wurden kaum unterschieden; letztere wurde im Mittel sogar etwas positiver bewertet. Die Laute verrieten in diesem Fall weder den ursprünglichen Kontext noch die vermutete Affektkategorie zuverlässig.