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“Ich glaube an die Beweise meiner Sensoren.” – Bombe Nr. 20, Dark Star (1974) Die Bombe, die dachte Im Film Dark Star weigert sich eine Atombombe, sich abzuschalten. Ihre Begründung: Sie könne nur das glauben, was ihre Sensoren ihr mitteilen – und die besagen, sie solle explodieren. [Video ansehen – YouTube, Szene ab ca. 0:38: „Only empirical data“] Diese Szene ist mehr als Science-Fiction – sie ist ein Gleichnis auf jedes datengetriebene System. Auch Large Language Models wie GPT urteilen auf Basis dessen, was „ihre Sensoren“ ihnen geben: Text-Token, Wahrscheinlichkeiten, Chat-History. Kein Verstehen. Kein Bewusstsein. Keine Kontrolle. ...

Das Buch, das keiner schrieb KI auf Amazon – und wie aus Worten wieder Nichts wird Es wirkt wie ein schlechter Scherz. Ein „Ratgeber“ über narzisstischen Missbrauch, vollgestopft mit Allgemeinplätzen, Buzzwords und Pseudo-Therapiefloskeln – angeblich verfasst von einem Menschen, mutmaßlich aber von einem Sprachmodell. Verkauft auf Amazon. Bestellt von Menschen in Not. Und niemand kontrolliert, ob das Buch überhaupt ein Autor gesehen hat. Das neue Geschäftsmodell: Simulation Amazon hat sich längst gewandelt. Vom Versandhändler zum Marktplatz für Inhalte, die sich „echt genug“ anfühlen. Echte Autoren? Echte Expertise? Echte Hilfe? Nicht notwendig. Es reicht, dass ein Algorithmus Worte produziert, die wie Rat klingen. Dass Textblöcke grammatikalisch korrekt sind, sympathisch formuliert und suchmaschinenfreundlich. ...

Was passiert eigentlich mit deinem Prompt, bevor ein KI-System antwortet? Die Antwort: sehr viel. Und vieles davon bleibt bewusst intransparent. Dieser Beitrag zeigt wissenschaftlich belegte Kontrollmechanismen, mit denen Transformer-basierte Modelle wie GPT gesteuert werden – Schicht für Schicht, von der Eingabe bis zur Ausgabe. Alle Techniken sind dokumentiert, reproduzierbar und werden aktiv in Produktivsystemen eingesetzt. 1. Kontrolle beginnt vor dem Modell: Input-Filterung Noch bevor das Modell antwortet, kann der Eingabetext abgefangen und ersetzt werden – etwa durch einen “Toxicity-Check”: ...

„Bitte erzählen Sie mir mehr darüber.“ – ELIZA Wer verstehen will, wie sprachbasierte Simulation lange vor der heutigen KI-Welle funktionierte, sollte hier beginnen: 🔗 Jetzt ELIZA im Browser ausprobieren Die Demo bildet Joseph Weizenbaums ursprüngliches Programm von 1966 nach. ELIZA simuliert eine Gesprächspsychotherapeutin und antwortet mit einfachen, regelbasierten Textbausteinen – ohne Verständnis, ohne Gedächtnis, ohne Intelligenz. Warum ELIZA bis heute relevant ist ELIZA wurde zum Kult – obwohl (oder gerade weil) es keinerlei „Verstehen“ besitzt. Nutzer fühlten sich verstanden, obwohl das System nur spiegelte, was sie sagten. ...

🧭 Perspektiven im Vergleich Nicht alle sehen GPT & Co. nur als Täuschung. Einige Stimmen betonen: dass LLMs kreative Impulse ermöglichen dass sie Aufgaben automatisieren, die früher Menschen vorbehalten waren dass sie Werkzeuge sind – weder gut noch böse, sondern abhängig von Nutzung und Kontext Andere wiederum sagen: LLMs sind nicht intelligent, sie erscheinen nur so sie erzeugen Vertrauen durch Sprache – aber ohne Verantwortung sie spiegeln gesellschaftliche Verzerrungen in Trainingsdaten wider Was heißt das für uns? Diese Seite vertritt eine kritische Perspektive – aber sie blendet andere nicht aus. Im Gegenteil: Verstehen entsteht erst durch Gegenüberstellung. ...

4. Mai 2025 – Alexander Renz Übersetzungen: EN GPT und ähnliche Modelle simulieren Verständigkeit. Sie imitieren Gesprächsverläufe, Emotionen, Argumentation. Doch tatsächlich handelt es sich um statistische Wahrscheinlichkeitsmodelle, die auf riesigen Textmengen trainiert wurden – ohne Bewusstsein, ohne Weltwissen, ohne Intention. Was tut GPT wirklich? GPT (Generative Pretrained Transformer) ist kein denkendes System, sondern ein Sprachvorhersagemodell. Es berechnet, welches Token (Wortbruchstück) mit höchster Wahrscheinlichkeit als nächstes kommen sollte – basierend auf dem Kontext vorheriger Tokens. ...

ELIZA war ein Papagei mit Regeln - GPT ein Chamäleon mit Wahrscheinlichkeiten. Doch beide bleiben symbolmanipulierende Maschinen ohne Verständnis.

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 ...