Gpt

„Das ist, wie wenn man Äpfel mit Birnen vergleicht – aber was, wenn man nicht weiß, was beides ist? Willkommen bei GPT.“ In der Debatte um künstliche Intelligenz wird oft übersehen, dass Large Language Models wie GPT keine semantischen Konzepte begreifen. Sie simulieren Verstehen – aber sie „wissen“ nicht, was ein Apfel oder eine Birne ist. Das ist keine bloß akademische Kritik – es hat reale Folgen, wenn wir solchen Systemen Verantwortung übertragen. ...

“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. ...

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”: ...

🧭 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. ...

🧠 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. ...

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.