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Die generative KI ist in aller Munde, und die Vermarkter preisen Large Language Models (LLMs) als "logische Maschinen" und "denkende Maschinen" an. Aber die Wahrheit? Diese Modelle werden anthropomorphisiert - sie werden so vermarktet, dass sie dem menschlichen Denken ähneln, damit man sie verstehen kann. In diesem Artikel entmystifizieren wir einige der Begriffe, die in LLM-zentrierten Diskussionen alltäglich geworden sind.
Argumentation durch Momentum
GPTs "argumentieren" nicht - sie erzeugen. Ein Wort nach dem anderen. Jede Ausgabe erzeugt eine Spur, die die nächste speist. Das Ergebnis ist eine Art sprachliche Eigendynamik: eine Textspur, die eine weitere Spur erzeugt, und noch eine. Aus der Ferne sieht es aus wie logisches Denken. Aber aus der Nähe betrachtet ist es Sprache, die mehr Sprache voraussagt. In Wirklichkeit müssen wir erst noch definieren und modellieren, was "echtes" logisches Denken innerhalb der Bausteine der generativen Technologie bedeutet.
Forscher haben diese Illusion sogar noch erweitert, indem sie das Modell mit Sätzen wie "Warte..." aufforderten, kurz bevor es anhält. Dieses winzige Zögern veranlasst das Modell, den "Gedanken" fortzusetzen und die Spur ein wenig zu verlängern. Nicht, weil es "noch einmal nachgedacht" hat, sondern weil die Aufforderung es zurück auf die Schienen der Generierung gebracht hat.
Wir müssen jedoch anerkennen, was wir erreicht haben. Solche Ansätze haben die Leistung bei mehreren Benchmarks verbessert - wenn auch mit erhöhtem Energieverbrauch - und sind Erkenntnisse von unbestreitbarem Wert.
Halluzinationen: Ein Merkmal, kein Versagen
Wenn ein Modell sich etwas ausdenkt, lügt es nicht, sondern es nimmt Stichproben. Es gibt keinen internen Fakten-Checker, sondern nur wahrscheinlichkeitsbasierte, plausible Fortsetzungen von Wortfolgen. Wenn man das als "Halluzination" bezeichnet, klingt es zufällig, ist es aber nicht. Es handelt sich um ein erwartetes Ergebnis, das in die Methodik der Erstellung dieser Modelle eingebettet ist.
Die Erkennung und Eindämmung von "Halluzinationen" ist ein aktiver Forschungsbereich, in dem derzeit erhebliche Anstrengungen unternommen werden, um die Zuverlässigkeit der Modelle und die sachliche Grundlage zu verbessern.
Näher dran: Weg von der Theatralik von "AGI" und Co.
Marketingspezialisten lieben es, diese Tools mit undefinierten Bezeichnungen zu versehen (z. B. Künstliche Allgemeine Intelligenz), aber solche Begriffe verfälschen das, was die Modelle tatsächlich tun. LLMs sind hochentwickelte Algorithmen, die riesige Mengen von Internetdaten komprimieren; sie sind datengesteuerte Textgeneratoren. Die Mythologisierung dieser Systeme kann nur zu Missbrauch und einem Vertrauensverlust der Nutzer führen.
Die Magie entsteht, wenn wir aufhören, übertriebenen Verkaufstaktiken Glauben zu schenken, und anfangen, die expliziten Vorteile, die diese Modelle bieten können, zu verstehen - und dafür zu entwickeln.
