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Einleitung: Das große Missverständnis Seit dem Hype rund um ChatGPT, Claude, Gemini & Co. ist Künstliche Intelligenz zum Alltagsbegriff geworden. Marketingmaterialien versprechen Assistenten, die verstehen, lernen, argumentieren, schreiben, analysieren. Startups schreiben „AI-powered“ auf jede zweite Website. Milliardenbeträge wechseln die Seiten. Ganze Industrien bauen sich um die Illusion auf. Und trotzdem gilt für die überwiegende Mehrheit der Anwendungen: Es handelt sich nicht um intelligente Systeme. Es handelt sich um statistisch trainierte Textgeneratoren, die auf Plausibilität optimiert sind – nicht auf Wahrheit, nicht auf Verständnis, nicht auf Bedeutung. ...

Einleitung: Die Matrix ist da – sie sieht nur anders aus KI ist nicht die Matrix aus dem Film. Sie ist viel gefährlicher – weil sie nicht als Täuschung erkannt wird. Sie wirkt durch Vorschläge, durch Text, durch Tools – nicht durch Virtualität, sondern durch Normalisierung. KI simuliert keine Welt – sie strukturiert unsere. Und niemand merkt es, weil alle glauben, es sei produktiv. 1. Unsichtbar, aber überall – die neue Allgegenwart Die Integration von KI in den Alltag ist total – aber leise: ...

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. ...

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