Die Bezeichnung „KI“ erzeugt beim Verbraucher ein Bild von Denkfähigkeit, Verstehen, sogar Bewusstsein.
LLMs wie GPT erfüllen keines dieser Kriterien – und trotzdem werden sie als „intelligent“ beworben.

Kernprobleme:

• Semantische Täuschung: Der Begriff „Intelligenz“ suggeriert menschliche Kognition, während LLMs lediglich große Textmengen statistisch auswerten. Sie simulieren Sprache, ohne Bedeutungen zu verstehen oder eigene Ziele zu verfolgen. Das Modell hat kein Weltwissen im eigentlichen Sinn, sondern „Vorhersagefähigkeiten“ auf Basis vergangener Trainingsdaten.

Transformermodelle „denken“ nicht – sie optimieren Wahrscheinlichkeiten.
Ihr Output ist beeindruckend, aber völlig nicht-konzeptuell.

Warum Transformer nicht denken

Trotz aller Begeisterung fehlt Transformer-basierten Modellen (wie GPT) das, was echte Denkprozesse ausmacht:

• Kein echtes Weltwissen
• Kein Verständnis von Ursache und Wirkung
• Keine Intentionen oder Ziele
• Kein Selbstmodell oder Modell anderer
• Keine echte Abstraktion oder symbolische Verankerung
• Kein mentales Zeiterleben (Gedächtnis/Planung)

Sie sind statistische Spiegel, keine kognitiven Agenten.

Ein Transformer ist kein Geist – nur ein ausgeklügelter Papagei mit riesigem Echo.

Ich will niemanden von etwas überzeugen, das für ihn oder sie nicht zutrifft – das bringt nichts.
Aber ich halte es für wertvoll, eine eigene Meinung zu haben. Und dafür braucht es Zugang zu alternativen Perspektiven, die oft untergehen, weil Marketing oder technische Euphorie dominieren.

Hier sind zentrale Stimmen führender KI-Expert:innen, die sich kritisch mit der Bezeichnung „Künstliche Intelligenz“ und den damit verbundenen Risiken auseinandersetzen:

Emily M. Bender: „Stochastic Parrots“ – Sprachmodelle ohne Verständnis

Emily Bender prägte den Begriff „Stochastic Parrots“, um zu verdeutlichen, dass große Sprachmodelle wie ChatGPT lediglich statistisch plausible Texte erzeugen, ohne tatsächliches Verständnis.
👉 ai.northeastern.edu
👉 The Student Life

Warum LLMs keine Intelligenz besitzen

Was ist ein LLM?

Ein Large Language Model (LLM) wie GPT-4 ist eine riesige statistische Maschine, die das wahrscheinlich nächste Wort in einem Satz auf Basis von Trainingsdaten vorhersagt.
Es denkt nicht. Es versteht nichts. Es vervollständigt lediglich Muster.

Wie funktionieren Transformer?

• Eingaben (Tokens) werden in Vektoren umgewandelt.
• Selbst-Attention-Schichten berechnen die Beziehungen zwischen Tokens.
• Das Modell sagt das nächste Token mit statistischer Gewichtung voraus.

Es existiert kein Weltmodell, kein Bewusstsein, keine Logik-Instanz.

Was ist „KI“ wirklich?

Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ suggeriert Denkfähigkeit, Bewusstsein und Verstehen. Doch Modelle wie GPT sind lediglich statistische Mustervervollständiger – sie verstehen nichts.

Statistik ≠ Denken

GPT wählt das nächste Wort nicht, weil es passt, sondern weil es wahrscheinlich ist. Was dabei entsteht, ist sprachliche Oberfläche ohne Tiefe – überzeugend, aber leer.

ELIZA vs. GPT – Symbolmanipulation in großem Maßstab

Sowohl ELIZA (1966) als auch GPT-4 (2023) basieren auf Symbolverarbeitung ohne Bedeutung. Die Illusion entsteht durch plausible Sprache – nicht durch Verständnis.