Künstliche Intelligenz – insbesondere sogenannte Large Language Models (LLMs) – mag beeindruckend erscheinen, aber das zugrunde liegende Prinzip ist einfach: Sie sind eigentlich nur so etwas wie stochastische Papageien. Auf eine Eingabe reagieren sie mit dem jeweils wahrscheinlichsten Kontext, basierend auf ihren Trainingsdaten. Doch dahinter steckt kein echtes „Verstehen“.
Die KI-Debatte dreht sich oft um Superintelligenz und die Sorge vor einem „Denken“ auf maschineller Seite. Doch neue Forschungsergebnisse zeigen: Die wahre Gefahr liegt nicht in raffinierter Intelligenz – sondern in deren völligem Fehlen.
Eine aktuelle Studie der Charles Darwin University beschreibt KI-Systeme als technische Meisterleistung – aber nicht als kognitive. Sie „hat keine Ahnung, was sie tut oder warum“, betont Dr. Maria Randazzo; es existiere kein Gedankenprozess im menschlichen Sinne, sondern nur Mustererkennung ohne Körperlichkeit, Empathie oder Weisheit. Genau darin liegt die Tücke: Wenn Systeme ohne Verständnis über menschliche Schicksale entscheiden, wird der Mensch zur Datenmasse. Die Studie identifiziert vier konkrete Gefahren: das Blackbox-Problem, Verletzung der Privatsphäre, die Verstärkung von Vorurteilen und mangelnde Anfechtbarkeit automatisierter Entscheidungen. Rechtliche Gegenwehr erfolgt etwa durch den EU AI-Act und Konzepte des digitalen Konstitutionalismus.
In dieselbe Richtung argumentieren Forscher der Arizona State University (ASU), die sich kritisch mit dem behaupteten Reasoning von LLMs auseinandersetzen. Sie kommen zu dem Schluss: LLMs sind hochentwickelte Formen struktureller Mustererkennung – aber keine logischen Inferenzmaschinen.
Das Phänomen, das sich dahinter verbirgt, lässt sich prägnant zusammenfassen: LLMs agieren als „stochastische Papageien“ – auf einen Input hin liefern sie den wahrscheinlichsten Kontext aus ihren Trainingsdaten. Für uns Menschen erscheint das oft sinnvoll – wenn das System jedoch versagt (etwa bei kniffligen Puzzles oder überraschenden Fragen), wird klar: Es versteht nichts wirklich.
Ein Beispiel für solche Fehlleistungen ist die Anfrage „Wie viele E gibt es im Wort ‚Erdbeere‘?“ – eine Frage, die LLMs anfangs nicht vernünftig beantworten konnten. Solche Irrtümer zeigen, dass das vermeintliche Reasoning auf wackeligen Füßen steht. Obwohl Entwickler*innen kontinuierlich daran arbeiten, LLMs „Reasoning“ beizubringen – durch gezieltes Training, Chain-of-Thought, Prompt-Engineering – ändert sich der grundlegende Mechanismus kaum: Es bleibt ein statistisches Musterverständnis.
LLMs sind daher hervorragend geeignet, um Kontexte zu erzeugen: ein schnelles Angebot ausformuliert, eine Idee in ein Konzept verwandelt – das gelingt beeindruckend. Aber als Entscheidungsgrundlage oder gar als Instanz für Urteile sind sie derzeit höchstens bedingt verwendbar.
Fazit: LLMs sind kraftvolle Tools für die Unterstützung kreativer Prozesse. Als autonome Beurteilungsinstanzen sind sie jedoch ungeeignet. Sie liefern plausible Antworten – aber kein echtes Verstehen. Und genau deshalb dürfen wir ihnen nicht zu viel Verantwortung übertragen.