LLMs

Die Illusion von Intelligenz: Warum Deep Learning allein nicht reicht Im Zeitalter des KI-Hypes wird Deep Learning oft als das magische Element hinter der „Intelligenz“ großer Sprachmodelle (LLMs) wie GPT, Gemini oder Claude dargestellt. Doch hier kommt ein notwendiger Realitätscheck: Deep Learning allein reicht nicht. Die wahre Macht liegt im Internet. Die Architektur mag hochentwickelt sein – aber es sind die Daten, die diesen Systemen ihre scheinbare Brillanz verleihen. Deep Learning: Ein statistischer Spiegel Selbst mit modernen Transformer-Architekturen ist Deep Learning im Kern Mustererkennung. Was wir als „Intelligenz“ in LLMs wahrnehmen, ist in Wahrheit nur das statistische Wiedergeben von Mustern, die in gewaltigen Textsammlungen gefunden wurden. Dazu gehören Wikipedia, Reddit, StackOverflow, Nachrichtenportale, digitalisierte Bücher und vieles mehr. ...

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. ...