Organisation für islamische Kultur und Beziehungen Spektrum Iran 0934-358X 39 1 2026 01 01 Semantic sovereignty in large language models: Auditing the representation of persianate and Shi‘i meanings across languages Semantische souveränität in großen Sprachmodellen: Prüfung persianischer und schiitischer Bedeutungen über Sprachgrenzen hinweg 159 190 248477 10.22034/spektrum.2026.587146.1069 DE Hamed Zarabi Doktorand der Angewandten Linguistik, Universität Hakim Sabzevari, Sabzevar, Iran 0009-0009-9218-9341 Aysheh Mohammadzadeh Assistenzprofessorin, Abteilung für Englischdidaktik, Zweigstelle Gonbad Kavoos, Islamische Azad-Universität, Gonbad Kavoos, Iran Journal Article 2025 08 27 Large language models increasingly translate, summarize, and explain traditions they have not inherited. This study develops semantic sovereignty as a framework for testing whether multilingual models preserve Persianate and Shi‘i meanings or relocate them into dominant Anglophone interpretive regimes. A bounded cross-lingual mixed-method audit examined 120 purposively selected units from Rumi, Hafez, Ferdowsi, and Shi‘i hermeneutics. Four model systems, blinded during expert scoring, were tested under Persian-only, English-only, cultural-context, and expert-context conditions, with two runs per prompt, yielding 3,840 outputs. A three-member disciplinary panel applied a 0–4 Semantic Preservation Scale and a multi-label error taxonomy; mutually exclusive percentages summarize each output’s adjudicated dominant error. Across 16 model-by-domain cells, the mean score was 2.53/4.00 (SD = 0.38). Rumi was frequently psychologized into global spirituality, Hafez was over-clarified, Ferdowsi was depoliticized into leadership language, and Shi‘i concepts were flattened into generic religious vocabulary. Expert-context prompts produced the strongest descriptive means, but displacement persisted. Because product identities, exact access dates, complete raw transcripts, and output-level scores were not retained, the analysis is descriptive and bounded rather than inferential or product-reproducible. Multilingual AI should therefore be evaluated not only for linguistic performance or cultural bias, but for hermeneutic accountability: preserving metaphor, doctrine, ambiguity, register, authority, and civilizational memory. The study contributes a culturally grounded audit framework for identifying subtle semantic loss across languages. Große Sprachmodelle übersetzen, verdichten und erläutern zunehmend Traditionen, deren historische Träger oder Erben sie nicht sind. Diese Studie entwickelt semantische Souveränität als Rahmen, um zu prüfen, ob multilinguale Modelle persianische und schiitische Bedeutungen bewahren oder in dominante anglophone Interpretationsordnungen verlagern. Ein begrenztes, sprachübergreifendes Mixed-Methods-Audit untersuchte 120 gezielt ausgewählte Einheiten aus Rumi, Hafis, Ferdowsi und der schiitischen Hermeneutik. Vier während der Expertenbewertung verblindete Modellsysteme wurden unter vier Bedingungen getestet: nur Persisch, nur Englisch, kultureller Kontext und Expertenkontext. Jeder Prompt wurde zweimal ausgeführt, wodurch 3.840 Ausgaben entstanden. Ein dreiköpfiges Fachgremium verwendete eine Skala der semantischen Bewahrung von 0 bis 4 sowie eine mehrdimensionale Fehlertaxonomie; die sich gegenseitig ausschließenden Prozentwerte fassen den jeweils adjudizierten dominanten Fehler zusammen. Über 16 Modell-Domänen-Zellen betrug der Mittelwert 2,53 von 4,00 Punkten (SD = 0,38). Rumi wurde häufig zu globaler, psychologisierter Spiritualität verengt, Hafis übermäßig vereindeutigt, Ferdowsi in moderne Führungssprache entpolitisiert und schiitische Begriffe auf allgemeines religiöses Vokabular reduziert. Expertenkontext erzeugte die höchsten deskriptiven Mittelwerte, doch semantische Verschiebung blieb bestehen. Da Produktidentitäten, genaue Zugriffsdaten, vollständige Rohprotokolle und Bewertungen auf Ausgabenebene nicht aufbewahrt wurden, ist die Analyse deskriptiv und begrenzt; sie beansprucht weder statistische Inferenz noch produktspezifische Reproduzierbarkeit. Multilinguale KI sollte daher nicht nur nach sprachlicher Leistung oder kultureller Verzerrung, sondern auch nach hermeneutischer Verantwortlichkeit beurteilt werden: nach der Bewahrung von Metapher, Doktrin, Mehrdeutigkeit, Register, Autorität und zivilisatorischem Gedächtnis. Die Studie bietet damit einen kultursensiblen Audit-Rahmen zur Erkennung subtiler Bedeutungsverluste zwischen Sprachen. https://www.spektrumiran.com/article_248477_be35438c6a51b681c8defdaacaec390a.pdf