Frank-L
Das ist auch meiner Sicht nur teilweise richtig. Es ist wie mit den Übersetzern. Ich benutze die auch, um mir Texte in Deutsche übersetzen zu lassen, um eigene Texte übersetzen zu lassen. Rein aus Bequemlichkeit. Ohne sich lächerlich zu machen kann man diese Übersetzer, auch Deepl, nicht nutzen, wenn man nicht von den zu übersetzenden Sprachen zumindest so gute Kenntnisse, dass man erkennt "Also DAS ist völliger Mist."
Nein. Die Funktionsweise der aktuellen generativen KI-Modelle (wie z.B. ChatGPT oder Midjourney) beruht fundamental auf statistischen Mustern und Wahrscheinlichkeiten, nicht auf einem echten Verständnis oder kausaler Logik.
Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) wie GPT arbeiten auf Basis der prädiktiven Vervollständigung von Sequenzen. Sie sind darauf trainiert, das wahrscheinlichste nächste Wort in einer Sequenz vorherzusagen.
Ein Satz wie "Ich esse Eis." muss nicht zwingend exakt so im Trainingsdatensatz gestanden haben. Die KI hat gelernt, dass nach den Wörtern "Ich esse" die Kombinationen mit "Eis", "Pizza" oder "Apfel" statistisch signifikant wahrscheinlicher sind als z.B. "Ich esse Baum". Sie generiert Text durch die Rekombination von Mustern aus Milliarden von Texten.
Wahrheit vs. Muster: Die KI kann sehr wohl einfache Arithmetik wie 1+1=2 korrekt ausführen, da diese Information regelmäßig und konsistent in den Trainingsdaten vorkommt. Sie weiß aber nicht, warum es zwei ist, basierend auf mathematischen Axiomen, sondern dass die Ziffernsequenz "2" die mit Abstand wahrscheinlichste und korrekte Fortsetzung der Eingabe "1+1=" darstellt.
Modelle zur Bildgenerierung (wie Stable Diffusion oder DALL-E) arbeiten ähnlich, indem sie statistische Beziehungen zwischen Text-Prompts und visuellen Pixelmustern gelernt haben. Das Uhren-Beispiel: Das ist ein perfektes Beispiel für die Grenzen der Mustererkennung. Wenn die KI angewiesen wird, ein Zifferblatt zu zeichnen, generiert sie ein Bild, das dem häufigsten oder prominentesten visuellen Muster in ihren Trainingsdaten entspricht. Da viele Stockfotos und Beispielbilder von Uhren im Internet rein ästhetisch auf 10:10 Uhr oder 10:15 Uhr stehen, reproduziert das Modell dieses Muster. Es versteht nicht das Konzept einer Uhrzeit oder die Funktion eines Ziffernblatts als Darstellung variabler Zeit. Es weiß nur, wie ein Bild mit der Beschreibung „Uhr“ statistisch gesehen am häufigsten aussieht.
Existiert kein passender oder konsistenter Content (oder wenn der Prompt sehr komplex/spezifisch ist), greift das Modell auf die statistisch nächstbesten, aber faktisch falschen oder unsinnigen Muster zurück. Diesen Vorgang nennt man Halluzination. Die KI füllt die Lücke mit plausibel klingendem, aber erfundenem Output, um die Aufforderung zu erfüllen und eine kohärente Sequenz zu erzeugen – selbst wenn die Datenbasis dafür fehlt.
Aktuelle KI ist ein leistungsstarkes statistisches Werkzeug zur Mustererkennung und -reproduktion, aber sie verfügt nicht über menschliches Denkvermögen, kausales Verständnis oder Bewusstsein. Ihre "Intelligenz" ist rein datengesteuert.
