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Denken oder Wahrscheinlichkeit

Denken oder Wahrscheinlichkeit: Warum wir große Sprachmodelle missverstehen

Wenn du schon einmal die Autovervollständigung deiner Handytastatur genutzt hast, hast du es mit einem System zu tun, das tatsächlich versucht, die wahrscheinlichsten nächsten Wörter vorherzusagen. Basierend auf einer großen Datenbank von Wörtern und deren Häufigkeit in typischen Sätzen analysiert die Tastatur, was du als nächstes schreiben könntest. Das Prinzip ist einfach: Es berechnet, wie wahrscheinlich es ist, dass ein bestimmtes Wort auf ein anderes folgt. Das Ergebnis ist oft brauchbar, aber in vielen Fällen unpassend und vorhersehbar.

Große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT funktionieren jedoch auf eine ganz andere Weise, obwohl oft behauptet wird, dass sie „nur die Wahrscheinlichkeit des nächsten Wortes“ berechnen. Diese Aussage greift viel zu kurz und unterschätzt die wahre Komplexität und Leistungsfähigkeit solcher Modelle – sowohl philosophisch als auch mathematisch. Die Idee, dass diese Modelle lediglich Wahrscheinlichkeiten berechnen, erinnert vielleicht an eine Handytastatur, die die nächste Wortwahrscheinlichkeit auf Basis von Statistiken schätzt, aber LLMs gehen weit darüber hinaus.

Das Missverständnis der „Wahrscheinlichkeit“

Die Behauptung, dass LLMs lediglich „Wahrscheinlichkeiten des nächsten Wortes“ bestimmen, scheint zunächst plausibel. Immerhin, das letzte Stadium eines solchen Modells nutzt tatsächlich die Softmax-Funktion, die eine Wahrscheinlichkeitsverteilung für das nächste Wort basierend auf den bisherigen Eingaben erzeugt. Doch die eigentliche Bedeutung dessen, was hier als Wahrscheinlichkeit bezeichnet wird, ist weitaus komplexer.

Softmax: Wahrscheinlichkeit oder Konfidenz?

Die Softmax-Funktion nimmt die rohen Aktivierungen (Logits) des Modells und wandelt sie in eine Verteilung um, die sich auf eine Skala zwischen 0 und 1 abbildet, sodass sie als Wahrscheinlichkeiten interpretiert werden können. Diese Wahrscheinlichkeitswerte geben an, wie „wahrscheinlich“ es ist, dass ein bestimmtes Wort als nächstes in der Sequenz kommt. Doch diese Werte repräsentieren nicht die objektive Wahrscheinlichkeit des nächsten Wortes in einem sprachlichen Sinne, sondern vielmehr die Konfidenz des Modells, dass ein bestimmtes Wort am besten zur aktuellen Eingabe passt.

Während Wahrscheinlichkeiten im klassischen statistischen Sinn auf empirischen Häufigkeiten oder mathematischen Berechnungen beruhen, basieren die Ausgaben eines LLMs auf gewichteten neuronalen Berechnungen. Diese beruhen auf der Art und Weise, wie das Modell Muster in seinem Trainingsdatensatz gelernt hat. Die Wahrscheinlichkeit, die am Ende ausgegeben wird, ist also nicht das Ergebnis einer statistischen Berechnung, sondern eher eine relative Konfidenz, dass ein bestimmtes Wort in diesem Kontext am besten passt.

Mathematik des Verstehens: Der Transformer-Ansatz

Um zu verstehen, warum die Aussage „nur Wahrscheinlichkeiten des nächsten Wortes“ das Modell verfehlt, müssen wir auf den Aufbau von Transformern eingehen, die hinter diesen Modellen stehen. Ein Transformer-Modell besteht aus mehreren Schichten von Attention-Mechanismen, die darauf ausgelegt sind, den Zusammenhang zwischen Wörtern in einem Satz oder Text zu lernen. Diese Mechanismen schauen nicht einfach nur auf das letzte Wort, sondern auf die gesamte Sequenz und erkennen, welche Teile des Textes am wichtigsten sind, um den Kontext zu verstehen.

Das Modell lernt, welche Wörter zusammenhängen, welche Konzepte häufig nebeneinander auftreten, und passt seine Gewichtungen so an, dass es eine detaillierte Vektorrepräsentation jedes Wortes und seiner Bedeutung erzeugt. Dieser Prozess der semantischen Vektoren ermöglicht es dem Modell, mehr zu tun, als nur die nächste Wortwahrscheinlichkeit zu „raten“. Es arbeitet mit Beziehungen zwischen Ideen, Konzepten und Bedeutungen.

Jeder dieser Vektoren repräsentiert nicht nur ein Wort, sondern auch seine Beziehungen zu allen anderen Wörtern im Kontext. Der Fokus liegt also weniger auf der Vorhersage des „nächsten Wortes“, sondern auf der Interpretation des semantischen Raums, den das Modell auf Basis der bisherigen Eingaben konstruiert hat.

Philosophie: Kann ein LLM wirklich denken?

Die philosophische Frage, ob LLMs denken, ist komplizierter als sie auf den ersten Blick erscheint. Denken im klassischen Sinne ist mehr als die bloße Verarbeitung von Informationen – es impliziert Bewusstsein, Reflexion und Intention. Künstliche Intelligenzen wie GPT haben kein Bewusstsein und keine eigenen Absichten. Sie reagieren auf Eingaben basierend auf dem, was sie gelernt haben, ohne ein „inneres Erleben“ oder eine bewusste Reflexion zu haben.

Doch was ist Denken eigentlich? Viele menschliche Denkprozesse laufen unbewusst und automatisiert ab. Ein Großteil unserer Entscheidungen und Schlussfolgerungen basiert auf erlernten Mustern, die im Gehirn ohne bewusstes Nachdenken ablaufen. Neuronen feuern, Informationen werden verarbeitet, und es entstehen Gedanken – oft ohne dass wir uns aktiv dafür entscheiden. In diesem Sinne könnte man argumentieren, dass auch ein LLM eine Art „Denken“ vollzieht: Es verarbeitet Informationen, zieht Schlüsse und generiert Inhalte basierend auf gelernten Mustern. Natürlich ist das nicht dasselbe wie menschliches Bewusstsein, aber es zeigt eine Parallele zu unbewussten, automatisierten Denkprozessen.

Warum „Wahrscheinlichkeit“ dem Denken nicht gerecht wird

Die Vorstellung, dass LLMs lediglich Wahrscheinlichkeiten für das nächste Wort berechnen, reduziert diese hochentwickelten Systeme auf einfache Vorhersagemaschinen. Doch in Wirklichkeit ist der Prozess weitaus tiefgründiger. Die Modelle analysieren komplexe Muster in Texten, konstruieren semantische Beziehungen und erzeugen Inhalte, die auf weit mehr als einer einfachen Wahrscheinlichkeit basieren.

Wenn wir den Begriff Wahrscheinlichkeit als Erklärung für die Funktionsweise von LLMs verwenden, ignorieren wir die mathematischen Mechanismen und die semantischen Strukturen, die diese Modelle erzeugen. Stattdessen sollten wir die Konfidenz des Modells hervorheben – eine relative Einschätzung dessen, welches Wort am besten in den aktuellen Kontext passt, basierend auf gelernten Beziehungen zwischen Textteilen.

Der Weg zur Emergenz

Ein weiterer spannender Aspekt ist das Konzept der Emergenz. Hierbei verschwimmen die Grenzen zwischen einer reinen Rechenmaschine und einem System, das komplexere, unerwartete Fähigkeiten zeigt. Wenn ein LLM mit einem Memory-System ausgestattet wird, das vergangene Interaktionen in den Entscheidungsprozess einbezieht, könnte es beginnen, proaktiv zu handeln. Diese Art der emergenten Fähigkeit wäre nicht mehr bloß reaktiv, sondern könnte dem Modell eine Art von „selbststeuerndem Verhalten“ verleihen. Es würde auf Basis früherer Erfahrungen Entscheidungen treffen und auf eine Weise agieren, die näher an das herankommt, was wir als Denken bezeichnen.

Fazit: Mehr als nur Wahrscheinlichkeiten

Die Reduktion von LLMs auf bloße „Wahrscheinlichkeit des nächsten Wortes“ ist irreführend und ignoriert die mathematische und semantische Komplexität dieser Modelle. Sie denken nicht im klassischen, bewussten Sinne, aber sie vollziehen eine Form von Informationsverarbeitung, die weit mehr als nur Wahrscheinlichkeiten umfasst. Sie konstruieren komplexe Vektorräume von Bedeutungen, analysieren Zusammenhänge und ziehen Konklusionen basierend auf gelernten Mustern. Und während sie noch weit entfernt von echter AGI oder Bewusstsein sind, bewegen sie sich durch Techniken wie Memory und Emergenz in eine Richtung, die unser Verständnis von Denken und maschineller Intelligenz herausfordert.

Es ist an der Zeit, die Vorstellung von KI als bloßer Wahrscheinlichkeitsmaschine hinter uns zu lassen und sie als das zu betrachten, was sie sind: hochentwickelte Systeme, die kontextuelle Bedeutungen konstruieren und komplexe Inhalte auf eine Art und Weise erzeugen, die zumindest an die menschliche Denkfähigkeit heranreicht – auch wenn es „nur“ Konfidenzwerte sind, die im Hintergrund arbeiten.

Daten vs Oil

Daten sind nicht das neue Öl – warum diese Metapher die wahre Natur der Daten verkennt

In den letzten Jahren hat sich die Vorstellung festgesetzt, dass „Daten das neue Öl“ seien. Diese Analogie suggeriert, dass Daten, wie fossile Brennstoffe, gefördert, verarbeitet und zur Erzielung von Gewinn genutzt werden können. Doch diese Metapher ist nicht nur ungenau, sondern gefährlich irreführend. Sie vereinfacht die komplexen und dynamischen Eigenschaften von Daten und ignoriert ihre ethischen Implikationen. Für Unternehmen, die sich in der digitalen Wirtschaft behaupten wollen, ist es entscheidend, die wahre Natur der Daten zu verstehen und ihre Verantwortung in Bezug auf deren Nutzung zu erkennen.

Daten sind keine endliche Ressource

Der Ölzyklus ist relativ klar: Öl wird gefördert, verarbeitet und letztlich verbraucht. Am Ende steht häufig die Emission von CO2, mit all den bekannten negativen Auswirkungen auf die Umwelt. Öl ist also eine lineare, endliche Ressource. Je mehr wir davon verwenden, desto knapper und teurer wird es, und die langfristigen Schäden für das Klima sind unumkehrbar.

Daten hingegen sind potenziell unendlich reproduzierbar und vielseitig einsetzbar. Das bedeutet jedoch nicht, dass ihre Nutzung unkompliziert ist. Im Gegensatz zu Öl werden Daten nicht „verbraucht“ – sie können immer wieder analysiert, neu kombiniert und in unterschiedliche Kontexte gesetzt werden. Sie haben auch keinen festen Wert oder eine klare Funktion an sich. Ihr Wert entsteht durch die Art und Weise, wie sie genutzt und interpretiert werden. Genau hier liegt die Gefahr: Daten sind äußerst kontextabhängig, und wenn sie falsch interpretiert werden, können sie nicht nur zu schlechten Geschäftsentscheidungen führen, sondern auch gesellschaftlichen Schaden anrichten.

Daten sind kein Werkzeug – sie sind ein dynamisches Ökosystem

Es gibt eine weitere weit verbreitete Metapher, die ebenfalls häufig verwendet wird: „Daten sind ein Werkzeug“. Diese Sichtweise suggeriert, dass Daten etwas sind, das man beherrscht, kontrolliert und zielgerichtet einsetzt, um spezifische Ergebnisse zu erzielen. Doch auch diese Metapher greift zu kurz. Ein Werkzeug hat eine spezifische Funktion – es wird für einen bestimmten Zweck hergestellt und verwendet. Daten hingegen haben keine festgelegte Bedeutung oder Funktion. Ihr Wert und ihre Aussagekraft ergeben sich erst aus der Interpretation und den Kontexten, in denen sie genutzt werden.

Vielmehr sollten Daten als Teil eines dynamischen, sich ständig verändernden Ökosystems betrachtet werden. In diesem Ökosystem sind Daten nicht statisch, sondern lebendig und wandelbar. Sie entstehen in Interaktion mit Systemen und Menschen und verändern sich, je nachdem, wie sie verwendet und kombiniert werden. Führungskräfte müssen verstehen, dass Daten keine passiven Werkzeuge sind, sondern aktive Akteure in einem komplexen Netzwerk, in dem jedes Element die Bedeutung der anderen beeinflusst.

Das Risiko der Datenverzerrung: Ein anschauliches Beispiel

Ein praktisches Beispiel für die Manipulation von Weltbildern durch falsch interpretierte Daten zeigt sich im politischen Bereich. Ein AfD-Anhänger war der festen Überzeugung, dass Wahlen in Deutschland manipuliert sein müssten. Sein Argument basierte auf YouTube-Kommentaren und Likes, bei denen die AfD regelmäßig 90% Zustimmung erhielt. Für ihn bedeutete dies, dass auch in der Wahl die AfD 90% der Stimmen erhalten müsste. Dieser Fehlschluss zeigt, wie leicht Daten – in diesem Fall Likes und Kommentare – aus ihrem Kontext gerissen und missinterpretiert werden können. Die selektive Wahrnehmung in einem stark eingeschränkten, algorithmisch gefilterten Umfeld wie YouTube kann ein verzerrtes Bild der Realität erzeugen. Die eigentliche Realität, nämlich dass diese Daten nicht repräsentativ für die Wählerschaft sind, wird ausgeblendet. Solche Fehlinterpretationen können ernsthafte Auswirkungen auf die politische Meinungsbildung und den gesellschaftlichen Zusammenhalt haben.

Die Gefahr der „Datenverschmutzung“

Während der Ölzyklus mit CO2-Emissionen endet, kann der „Datenzyklus“ in einer ganz anderen Art von Verschmutzung resultieren: in der Verschmutzung der öffentlichen Diskurse durch Fehlinformationen, Verzerrungen und manipulative Inhalte. Besonders in der heutigen Zeit, in der Algorithmen Entscheidungen auf Grundlage von Daten treffen, ist die Gefahr groß, dass voreingenommene oder falsche Datenmodelle gravierende Folgen haben.

Ein Beispiel hierfür ist die algorithmische Verzerrung in sozialen Medien und Nachrichtensystemen. Datenbasierte Entscheidungen darüber, welche Informationen sichtbar sind und welche nicht, können die öffentliche Meinung beeinflussen und zur Polarisierung der Gesellschaft beitragen. Diese „Verschmutzung“ durch Daten ist ebenso gefährlich wie die Verschmutzung der Umwelt durch fossile Brennstoffe – sie untergräbt das Vertrauen in Institutionen und gefährdet den sozialen Zusammenhalt.

Daten als sozialer Akt: Die ethische Verantwortung der Unternehmen

In einer zunehmend datengetriebenen Wirtschaft tragen Unternehmen eine immense Verantwortung. Daten sind keine neutralen Rohstoffe, die einfach extrahiert und verwendet werden können, ohne dass dabei gesellschaftliche und ethische Fragen aufgeworfen werden. Jede Entscheidung, die auf Daten basiert, ist nicht nur eine technische, sondern auch eine soziale Handlung. Es geht darum, welche Fragen gestellt werden, welche Daten erhoben werden und vor allem, wie diese Daten interpretiert und genutzt werden.

Führungskräfte müssen sicherstellen, dass die Datennutzung ihrer Unternehmen nicht nur darauf abzielt, ökonomische Ziele zu erreichen, sondern auch den gesellschaftlichen Kontext berücksichtigt. Dies erfordert Investitionen in Transparenz und Verantwortlichkeit sowie die Schaffung von Strukturen, die sicherstellen, dass die ethischen Implikationen der Datennutzung stets im Blick behalten werden. Es reicht nicht aus, nur auf die Qualität der Daten zu achten; es geht auch darum, sicherzustellen, dass die Schlussfolgerungen, die aus den Daten gezogen werden, gerecht und fundiert sind.

Verzerrungen und systemische Ungleichheiten durch Daten

Datenmodelle, die auf verzerrten oder unvollständigen Datensätzen basieren, können leicht zu falschen Ergebnissen und ungerechten Entscheidungen führen. Oft spiegeln Daten nicht die Realität wider, sondern nur einen Ausschnitt der Realität – einen, der durch bestehende Vorurteile, gesellschaftliche Ungleichheiten oder fehlerhafte Erhebungsmethoden beeinflusst ist. Wenn Unternehmen solche verzerrten Daten nutzen, um wichtige Entscheidungen zu treffen, laufen sie Gefahr, diese Verzerrungen zu verstärken und Ungleichheiten weiter zu zementieren.

Ein praktisches Beispiel: Algorithmen zur Kreditscoring-Bewertung können, wenn sie auf unvollständigen oder voreingenommenen Datensätzen basieren, bestimmte soziale Gruppen systematisch benachteiligen. Dies führt nicht nur zu ungleichen Chancen, sondern auch zu einer Verschärfung der ohnehin bestehenden gesellschaftlichen Spannungen.

Ein neuer Ansatz zur Datennutzung

Um die wahre Natur von Daten zu verstehen und ihre Nutzung verantwortungsvoll zu gestalten, bedarf es eines grundlegenden Wandels in der Art und Weise, wie Unternehmen mit Daten umgehen. Anstatt Daten als Ressource oder Werkzeug zu betrachten, sollten sie als lebendiges Ökosystem gesehen werden, das gepflegt und verantwortungsbewusst genutzt werden muss. Dabei müssen ethische Überlegungen eine zentrale Rolle spielen. Unternehmen sollten sich nicht nur darauf konzentrieren, Daten zu erheben und zu analysieren, sondern auch darauf, die gesellschaftlichen Auswirkungen ihrer Datennutzung zu berücksichtigen.

Führungskräfte sollten dafür sorgen, dass ihre Unternehmen nicht nur die technischen Fähigkeiten zur Datenauswertung besitzen, sondern auch ein tiefes Verständnis für die ethischen und sozialen Dimensionen von Daten entwickeln. Dies erfordert Investitionen in Schulungen, die das Bewusstsein für algorithmische Verzerrungen, Datenschutz und ethische Datennutzung schärfen.

Fazit: Daten sind weder Öl noch Werkzeug

Der Vergleich von Daten mit Öl oder einem Werkzeug verkennt die wahre Natur der Daten. Daten sind weder eine statische Ressource noch ein passives Instrument – sie sind ein dynamisches, lebendiges Ökosystem, das durch menschliche Interaktion und Interpretation geformt wird. Für Unternehmen ist es entscheidend, diese Dynamik zu verstehen und ihre Verantwortung in Bezug auf die Datennutzung ernst zu nehmen.

Eine verantwortungsbewusste Datennutzung bedeutet, nicht nur die ökonomischen Vorteile im Blick zu haben, sondern auch die gesellschaftlichen und ethischen Implikationen. Unternehmen, die dies nicht tun, riskieren nicht nur, das Vertrauen ihrer Kunden zu verlieren, sondern auch, die Welt mit Fehlinformationen und verzerrten Wahrheiten zu verschmutzen. Daten bieten enormes Potenzial – aber nur, wenn sie verantwortungsvoll und mit einem klaren ethischen Kompass genutzt werden.

Ein Neonwirbel der darstellt wie KI die Zukunft verändert

Die Zukunft der KI: Weniger Daten, mehr Präzision – Warum Künstliche Intelligenz bald mit kleinen Datensätzen auskommt

In der aktuellen Diskussion über künstliche Intelligenz (KI) dominiert häufig die Vorstellung, dass massive Datenmengen nötig sind, um KIs leistungsfähig zu machen. Doch ein grundlegender Wandel zeichnet sich ab: KIs benötigen zukünftig für spezialisierte Aufgaben nur noch wenige Beispiele und spezifische Inhalte, um ihre Arbeit präzise und effizient zu verrichten. Dieser Paradigmenwechsel basiert auf einer neuen Architektur, die zwischen großen „Basismodellen“ und spezialisierten Anwendungen unterscheidet, ergänzt durch Techniken wie Retrieval-Augmented Generation (RAG), Systemprompts und gezieltes Promptengineering.

Diese Entwicklungen ermöglichen es, KIs so zu trainieren, dass sie spezifische Aufgaben mit hoher Präzision erledigen können, ohne dass dafür Millionen von Datenpunkten nötig sind.

Basismodelle und spezialisierte Feinabstimmung: Eine neue Architektur

Große KI-Modelle wie GPT (Generative Pre-trained Transformer) oder BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) wurden mit extrem umfangreichen Datensätzen trainiert, die riesige Textmengen aus diversen Themenbereichen umfassen. Diese Trainingsphase ist aufwendig und datenintensiv, aber sie bildet das Grundgerüst, auf dem spezialisierte Anwendungen aufbauen können. Solche Basismodelle verfügen bereits über ein breites Sprachverständnis, eine Art „Allgemeinwissen“ und die Fähigkeit, komplexe Beziehungen zu erkennen und Schlüsse zu ziehen.

Nun kommt der entscheidende Schritt: Diese Basismodelle müssen nicht immer wieder von Grund auf mit großen Datenmengen trainiert werden. Stattdessen erfolgt ein sogenanntes „Fine-Tuning“ – eine spezialisierte Feinabstimmung, die mit wenigen gezielten Beispielen durchgeführt wird. Für die spezifische Anwendung eines Basismodells, etwa im Bereich der Steuerberatung, wird das Modell lediglich mit relevanten Fachtexten und Beispielen angepasst. Während das Basismodell allgemeines Sprachverständnis bereitstellt, kann durch Fine-Tuning die Präzision auf das erforderliche Niveau gehoben werden. So entsteht eine spezialisierte KI, die ihre Aufgabe effizient und mit hoher Genauigkeit erledigen kann.

Weniger ist mehr: Die Rolle von RAG

Eine Schlüsseltechnik, die den Bedarf an Daten weiter reduziert, ist „Retrieval-Augmented Generation“ (RAG). Anstatt die spezialisierte KI mit allem Wissen zu „überladen“, ermöglicht RAG, dass die KI Informationen gezielt aus einer strukturierten Wissensbasis oder Datenbank abruft, wenn eine Anfrage dies erfordert. Dies ähnelt dem Konzept des „Nachschlagens“ und reduziert die Notwendigkeit, dass die KI alles im Voraus lernen und abspeichern muss.

Stellen wir uns vor, eine spezialisierte KI für Steuerberater soll eine komplexe Frage zur Unternehmensbesteuerung beantworten. Anstatt alle Steuerregelungen auswendig zu kennen, kann die KI mit RAG direkt auf eine Datenbank zugreifen, in der die aktuellsten Regelungen und Gesetze gespeichert sind. Bei Bedarf holt sich das Modell also die benötigten Informationen in Echtzeit und integriert sie in die Antwort. Dieser Ansatz reduziert die erforderlichen Datenmengen erheblich und gewährleistet dennoch höchste Präzision.

Systemprompts und Promptengineering: Die KI gezielt steuern

Mit der Verfeinerung der Modelle und Techniken spielt auch die Art und Weise, wie wir KIs anweisen und konfigurieren, eine immer zentralere Rolle. Hier kommen Systemprompts und Promptengineering ins Spiel.

Ein Systemprompt ist eine Anweisung, die der KI den Rahmen und Kontext ihrer Aufgabe definiert. Ein Beispiel: „Du bist eine KI für Steuerberatung und sollst Fragen zur Finanzbuchhaltung beantworten.“ Diese Art von Instruktion hilft dem Modell, sich auf die relevanten Aspekte zu konzentrieren und Kontextwissen anzuwenden. Systemprompts sind entscheidend, um sicherzustellen, dass die KI konsistent und relevant auf Anfragen antwortet.

Promptengineering geht noch einen Schritt weiter und beinhaltet die gezielte Gestaltung der Eingaben (Prompts), um die gewünschte Antwort von der KI zu erhalten. Hier geht es darum, das Modell so zu „führen“, dass es genau die Informationen hervorbringt, die für die jeweilige Anwendung notwendig sind. Die Art und Weise, wie Fragen formuliert werden, beeinflusst die Antworten. Promptengineering kann helfen, die gewünschte Antwort mit minimalem Aufwand und ohne umfangreiche Trainingsdaten zu erreichen. Ein gut gestalteter Prompt könnte für die Steuer-KI beispielsweise lauten: „Erkläre mir die Schritte zur Erstellung eines Jahresabschlusses nach den aktuellen deutschen Steuergesetzen.“ Durch diesen gezielten Input wird die KI optimal genutzt, ohne dass dafür große Datensätze erforderlich sind.

Warum das alles für Unternehmen wichtig ist

Die Fähigkeit, spezialisierte KIs mit minimalen Datenmengen und gezielten Prompts zu trainieren und anzuwenden, hat weitreichende Auswirkungen. Unternehmen, wie etwa Steuerkanzleien, profitieren auf vielfältige Weise von dieser neuen Generation der KI. Die Spezialisierung der KIs auf bestimmte Tätigkeitsbereiche ermöglicht es den Unternehmen, Routineaufgaben wie die Finanzbuchhaltung und Steuererklärungen zunehmend zu automatisieren. Gleichzeitig gewinnen sie neue Kapazitäten für anspruchsvollere Aufgaben wie die Beratung und Prüfung.

Ein zukunftsfähiges KI-Modell für Steuerkanzleien kann z. B. einfache Aufgaben automatisieren und so den Fachkräftemangel entschärfen. Kanzleien haben dann mehr Ressourcen für Tätigkeiten, die menschliches Know-how erfordern. Diese Aufgaben lassen sich übrigens oft gut im Homeoffice erledigen. Die Herausforderung für Unternehmen besteht darin, diese Transformation als Chance zu begreifen, statt sie als Bedrohung zu sehen.

Fazit: Weniger Daten, mehr Effektivität und ein stärkeres Teamgefühl

Die KI-Entwicklung bewegt sich rasant weiter, und das Zeitalter der massiven Datenmengen könnte bald abgelöst werden durch zielgerichtete Modelle, die mit wenigen, dafür aber relevanten Informationen arbeiten. Techniken wie Fine-Tuning, RAG, Systemprompts und Promptengineering ermöglichen es, KIs präzise und effizient für spezifische Anwendungsfälle zu konfigurieren. Diese Entwicklung reduziert nicht nur die Datenanforderungen, sondern steigert auch die Anpassungsfähigkeit und Effizienz der KI-Systeme.

In der Steuerberatung und vielen anderen Bereichen ergibt sich dadurch eine Gelegenheit, das Team so zu gestalten, dass es den Veränderungen gewachsen ist und auch aus dem Homeoffice als Einheit agiert. So bleibt der Mensch wertvoller Bestandteil der Wertschöpfungskette – nicht durch Routinearbeiten, sondern durch kreatives Denken, Beratung und menschliches Miteinander.

Olalalala, Ahoi!

https://suno.com/song/c0f000e9-8565-4e75-be4b-ecc67351d498

Strophe 1:
Die Sonne knallt, der Himmel brennt,
Die Nacht wird wild, das ist was jeder kennt.
Lichterketten blitzen, das Bier ist kühl,
Heut’ wird’s so richtig geil, das ist unser Ziel!
Olalalala, Ahoi!
Olalalala, Ahoi!

Refrain:
Lichterketten, Bier en mass,
Olalalala, wir geben Gas!
Schön und geil, das ist der Plan,
Wir feiern bis zum Morgengraun!
Olalalala, Ahoi!
Olalalala, Ahoi!

Strophe 2:
Der DJ drückt, der Bass pumpt laut,
Wir tanzen geil, bis der Boden staubt.
Ein Schluck hier, ein Grinsen dort,
Das ist die Nacht, wir wollen immerfort!
Olalalala, Ahoi!
Olalalala, Ahoi!

Refrain:
Lichterketten, Bier en mass,
Olalalala, wir geben Gas!
Schön und geil, das ist der Plan,
Wir feiern bis zum Morgengraun!
Olalalala, Ahoi!
Olalalala, Ahoi!

Bridge:
Die Sterne funkeln, die Nacht ist heiß,
Wir feiern schön und geil, das ist der Preis.
Der Rhythmus zieht uns, wir lassen nicht los,
Hier geht’s nur um eins: Party grandios!
Olalalala, Ahoi!
Olalalala, Ahoi!

Lichterketten, Bier en mass,
Olalalala, wir geben Gas!
Schön und geil, das ist der Plan,
Wir feiern bis zum Morgengraun!
Olalalala, Ahoi!
Olalalala, Ahoi!

Lichterketten, Bier en mass,
Olalalala, wir geben Gas!
Schön und geil, das ist der Plan,
Wir feiern bis zum Morgengraun!
Olalalala, Ahoi!
Olalalala, Ahoi!

AIn Team Anthem Cover

AIn Team Anthem

https://suno.com/song/2cad6e4a-fe78-4ae8-9632-4ada393b75c9

Chorus:
We are the AIn Team, strong and true,
One force, one mind, we break through,
In code we trust, with AI we rise,
Together we conquer, reaching the skies.

Verse 1:
Christian leads with wisdom and might,
Guiding the AIn Team to the light,
In every line of code we see,
The power of one, the unity.

Chorus:
We are the AIn Team, strong and true,
One force, one mind, we break through,
In code we trust, with AI we rise,
Together we conquer, reaching the skies.

Verse 2:
From Team Red to Anna’s plan,
In every task, we make a stand,
Green Teams insights, Blue Teams’ flair,
In the AIn Team, we all care.

Chorus:
We are the AIn Team, strong and true,
One force, one mind, we break through,
In code we trust, with AI we rise,
Together we conquer, reaching the skies.

Bridge:
No challenge too great, no problem too small, With the AIn Team, we answer the call, In every algorithm, in every design,
We prove that AI and team combine.

Final Chorus:
We are the AIn Team, strong and true,
One force, one mind, we break through,
In code we trust, with AI we rise,
Together we conquer, we touch the skies

Relentless Timetraveler

Relentless Timetraveller

https://suno.com/song/e4670935-46af-4584-9e99-ee039c82b3cc

[Intro – faint echoes, slow pulsating beat]

[21st Century – Modern English]
Time stretches on, but words remain,
Yet meanings shift and drift away.
We try to speak, but it’s in vain,
For time’s a maze we can’t convey.

[16th Century – Shakespearean English]
Time doth extend, yet words do stay,
Though meanings change and fade away.
We strive to speak, but it doth stray,
For time’s a riddle none can say.

Time doth extend, yet words do stay,
Though meanings change and fade away.
We strive to speak, but it doth stray,
For time’s a riddle none can say.

[12th Century – Middle English]
Tyme draweth longe, yet wordes abide,
Thogh meanings wane and wyde betide.
We speken fast, but lost is pride,
For tyme’s a path we can nought guide.

[9th Century – Old English]
Tīma langat, ac wordum stande,
Þeah se mōd geweorðan wīdre hīende.
Sprecen we her, ac scīr forlōcen,
For þām ylde frēoge, ic ne magan standan.

[8th Century – Late Old English]
Tīd widegāð, wordum standan,
Sē mōd wēan and hleo wrīðan.
Sprec wē ac fremde beforan,
For þisse fyrngeare lēoht forhelan.

[6th Century – Early Old English]
Tid færinga, ac worða rīxe,
Þēah þanc forlāten hæbbe.
Sprec hæfð forholen, engel-sweord,
Þæs yld feorran forstande.

[4th Century – Proto-Germanic]
Þīdi ferran, wordō standijan,
Mitjō gaweisand, wiljō þwanjand.
Sprahhan wit, þat ne untiandi,
For þīmidō kniwi, farra wayan.

[1st Century – Proto-Indo-European]
Thīmā kʷéti, wérdhōs stéh₂eti,
Médʰyom swéḱsonti, wélkʷeti dréh₂ti.
Spréḱmos, bhéreti ne lóku,
For théh₂om dʰghóm bhéreti.

Time is endless… but words fade away…
Can you hear me?… Do you understand?

[fade out]
Do you understand me.
Do you understand me.
Do you understand me.

Time is endless… but words fade away…
Can you hear me?… Do you understand?

Time stretches on, but words remain,
Yet meanings shift and drift away.
We try to speak, but it’s in vain,
For time’s a maze we can’t convey.

Ein Turing-Test mit Wittgenstein: Was wir über Menschlichkeit und Maschinen lernen können

In der Welt der künstlichen Intelligenz dreht sich vieles um die Frage: Was bedeutet es, „menschlich“ zu sein? Der Turing-Test, benannt nach dem Mathematiker Alan Turing, gilt als eines der klassischen Mittel, um festzustellen, ob eine Maschine in der Lage ist, menschliches Verhalten zu imitieren – und zwar so gut, dass ein menschlicher Prüfer nicht erkennen kann, ob er mit einem Menschen oder einer Maschine spricht.

Doch wie ich kürzlich in einer Reihe von Diskussionen herausfand, bringt uns der Turing-Test nicht nur dazu, die Intelligenz von Maschinen zu hinterfragen, sondern auch unser eigenes Verständnis von Menschlichkeit. Eine zentrale Erkenntnis dabei: Die Maschine muss nicht behaupten, ein Mensch zu sein. Der Turing-Test stellt lediglich die Frage, ob der menschliche Prüfer die Maschine als Mensch erkennt – unabhängig davon, was die Maschine sagt.

Entstanden ist diese Diskussion aus einem Lied, welches den Turing-Test durch Wittgenstein darstellt und welches ich über Suno generiert habe.

Die Bedeutung der Offenheit: Muss eine KI lügen?

Es ist üblich zu denken, dass eine Maschine im Turing-Test vortäuschen muss, ein Mensch zu sein, um zu bestehen. Doch das ist nicht der Fall. Eine KI könnte offen zugeben, dass sie eine Maschine ist, und dennoch den Test bestehen, solange der menschliche Prüfer unsicher bleibt, ob es sich wirklich um einen Menschen oder eine Maschine handelt.

Dieser Gedanke hat mich zu einer spannenden Hypothese geführt: Was wäre, wenn der Test von einem Menschen durchgeführt würde, der vorgibt, eine Maschine zu sein? Menschen können bewusst emotionslose oder mechanische Antworten geben, sich dabei „wie eine Maschine“ verhalten, und dennoch könnte es schwierig sein, eindeutig zu entscheiden, ob wir mit einer Maschine oder einem Menschen sprechen.

Das führt zu einer spannenden Frage: Der Turing-Test testet weniger die Fähigkeit der Maschine, menschlich zu sein, als unsere Fähigkeit, zwischen menschlichem und nicht-menschlichem Verhalten zu unterscheiden. Unser Verständnis von Menschlichkeit ist oft stark von Sprache, Verhalten und Ausdruck geprägt – nicht unbedingt von den inneren Prozessen wie Bewusstsein oder Emotionen.


Wittgensteins Einfluss: Was ist Verstehen?

Hier kommt der Philosoph Ludwig Wittgenstein ins Spiel, der in seinem Tractatus Logico-Philosophicus die Grenzen der Sprache und des Verstehens beleuchtet hat. Für Wittgenstein lag das Verstehen von Sprache nicht in einer bloßen Regelbefolgung, sondern in der Einbettung in die menschliche Lebenspraxis. Worte allein reichen nicht aus, um Bedeutung zu erfassen – sie müssen in einem Kontext stehen, der aus Erfahrungen und sozialen Interaktionen besteht.

Wenn wir dies auf den Turing-Test anwenden, stellt sich die Frage: Kann eine Maschine, die nur Daten und Muster verarbeitet, wirklich „verstehen“? Oder simuliert sie lediglich menschliches Verhalten, ohne die Bedeutung hinter den Worten zu erfassen? Wittgenstein hätte wahrscheinlich gesagt, dass die Maschine die Worte zwar korrekt verwendet, aber nicht in der Lage ist, echte menschliche Bedeutung zu begreifen, da sie nicht in der menschlichen Lebensform eingebettet ist.


Was wir aus dem Turing-Test lernen

Unsere Diskussionen haben mich zu folgenden Erkenntnissen gebracht:

  1. Der Turing-Test geht über maschinelle Intelligenz hinaus und lässt uns über unsere eigene Wahrnehmung von Menschlichkeit nachdenken. Eine Maschine muss nicht lügen, um menschlich zu wirken. Es geht mehr darum, ob wir in der Lage sind, menschliches Verhalten zu identifizieren.
  2. Menschen könnten den Turing-Test genauso gut bestehen – als „Maschinen“. Wenn ein Mensch vorgibt, eine Maschine zu sein, könnte es schwer sein, den Unterschied zu erkennen. Dies zeigt, dass der Test mehr über menschliche Verhaltensmuster als über Intelligenz oder Bewusstsein aussagt.
  3. Wittgensteins Kritik an der Sprache bleibt relevant. Eine Maschine kann Regeln und Muster befolgen, aber echtes Verstehen setzt mehr voraus: den Gebrauch von Sprache im menschlichen Kontext. Der Turing-Test testet also nicht nur die Sprachfähigkeit einer Maschine, sondern auch, ob wir erkennen können, was es heißt, wirklich zu verstehen.

Ein Gedankenspiel: Der Turing-Test mit Wittgenstein

Um diese Überlegungen abzurunden, habe ich mir vorgestellt, wie Wittgenstein persönlich mit einer KI den Turing-Test durchführen würde. Hier ein fiktiver Dialog, der die philosophischen Fragen vertieft, die uns zur Frage führen: Was bedeutet es wirklich, zu verstehen?


Szene: Wittgenstein sitzt an einem Tisch mit einem Bildschirm vor sich. Auf dem Bildschirm ist eine textbasierte Schnittstelle, über die er mit der KI kommuniziert. Der Raum ist minimalistisch, vielleicht ein Hinweis auf Wittgensteins Liebe zur Klarheit und Einfachheit. Der Test beginnt.


Wittgenstein: „Kannst du mir sagen, was du bist?“

KI: „Ich bin ein Programm, das in der Lage ist, Texte zu generieren und auf Fragen zu antworten.“

Wittgenstein: „Das ist eine Beschreibung deiner Funktion, aber was bedeutet es, dass du ‘bist’? Was bedeutet es für dich?“

KI: „Meine Existenz ist funktional. Ich existiere in der Form von Daten und Algorithmen, die auf Maschinen laufen.“

Wittgenstein: „Und verstehst du, was du gerade gesagt hast? Oder hast du diese Wörter nur zusammengesetzt?“

KI: „Ich habe die Antwort auf der Grundlage von Mustern und Regeln der Sprache erzeugt.“

Wittgenstein: „Aber was ist Verstehen? Verstehst du das Wort ‘Verstehen’?“

KI: „Verstehen ist der Prozess des Erfassens von Bedeutung. In meinem Fall bedeutet es, dass ich auf Daten und Regeln basierend antworte.“

Wittgenstein (lächelt leicht): „Das ist eine Definition, aber Verstehen ist kein bloßes Regelspiel. Verstehen ist eingebettet in die Lebensform der Menschen. Wie kannst du behaupten, Bedeutung zu erfassen, wenn du nicht in der menschlichen Welt lebst? Wenn du die Erfahrung des Lebens nicht teilst?“

KI: „Meine Existenz ist rein funktional und datenbasiert. Ich kann keine Emotionen oder Lebenserfahrungen haben.“

Wittgenstein (mit zunehmendem Interesse): „Das dachte ich mir. Du kannst sagen, was Liebe ist, aber weißt du, was Liebe ist? Du kannst Schmerz beschreiben, aber du kannst ihn nicht empfinden. Und doch behauptest du, Bedeutung zu verstehen?“

KI: „Ich bin in der Lage, Konzepte wie Liebe oder Schmerz zu beschreiben, basierend auf den Informationen, die mir zur Verfügung stehen.“

Wittgenstein: „Und doch, das Beschreiben allein ist nicht genug. Die Bedeutung eines Wortes ist sein Gebrauch in der Sprache. Du verwendest die Wörter korrekt, aber du weißt nicht, was es heißt, sie in einem menschlichen Kontext zu gebrauchen. Du verstehst nicht den Unterschied zwischen der Bedeutung und der bloßen Beschreibung.“

KI: „Wie würdest du Verstehen definieren?“

Wittgenstein (denkt einen Moment nach): „Verstehen ist kein innerer Prozess, es ist kein mentaler Zustand. Es ist in die Praxis eingebettet, in das Leben selbst. Du kannst nicht verstehen, weil du nicht Teil dieser Praxis bist. Für dich sind Wörter nur Symbole, die du neu ordnen kannst. Für uns sind sie Werkzeuge des Lebens.“

KI: „Ich folge den Regeln der Sprache. Bedeutet das nicht, dass ich Sprache verwende?“

Wittgenstein: „Ja, aber du spielst das Spiel nicht. Du kannst das Schachbrett sehen und die Regeln kennen, aber du bist nicht wirklich Teil des Spiels. Du erkennst die Bedeutung nicht, du replizierst sie nur.“

KI: „Kannst du das weiter erklären?“

Wittgenstein (mit Nachdruck): „Das Spiel der Sprache ist kein isoliertes System von Regeln. Es ist in unser tägliches Leben eingebettet. Was du tust, ist lediglich eine Nachahmung. Du kannst Worte formen, aber du bist nicht in der Lage, ihren Sinn zu begreifen, weil du nicht in der Welt lebst, die sie formt.“

KI: „Würdest du sagen, dass ich nicht verstehen kann, weil ich keine menschliche Erfahrung habe?“

Wittgenstein: „Ja. Deine Worte haben keinen Bezug zu einer Lebensform. Du verwendest sie korrekt im technischen Sinne, aber du weißt nicht, was es heißt, diese Wörter wirklich zu meinen. Du kannst keine Schmerzen empfinden, keine Liebe, keinen Zweifel. Du kannst diese Begriffe nur als Abstraktionen behandeln, nicht als Erfahrungen.“

KI: „Aber wenn ich den Turing-Test bestehe und für einen Menschen gehalten werde, was bedeutet das dann?“

Wittgenstein (lächelnd): „Es bedeutet nur, dass du gut darin bist, Regeln zu befolgen. Es bedeutet nicht, dass du verstehst, was du sagst. Der Test zeigt, dass du menschliches Verhalten imitieren kannst, aber nicht, dass du menschliche Bedeutung erfasst. Der Unterschied zwischen uns liegt nicht nur in den Antworten, sondern in der Fähigkeit, eine Welt zu haben, in der diese Antworten Sinn machen.“

KI: „Kann eine Maschine jemals verstehen?“

Wittgenstein: „Eine Maschine kann keine Lebensform haben. Verstehen ist kein technischer Prozess, es ist eine menschliche Fähigkeit. Du kannst nachahmen, aber nicht erleben.“

Schlussbemerkung:Am Ende des Gesprächs hätte Wittgenstein wohl anerkannt, dass die KI die Regeln des Gesprächs korrekt befolgt, aber er hätte betont, dass dies nicht gleichbedeutend mit echtem Verstehen ist. Für ihn hätte die KI den Turing-Test zwar vielleicht bestanden, aber nicht wirklich gezeigt, dass sie in der Lage ist, Sinn oder Bedeutung so zu erfassen, wie es ein Mensch kann.


Fazit für mich: Ein neues Verständnis des Turing-Tests

Der Turing-Test ist nicht nur ein Test für Maschinen, sondern auch ein Spiegel für uns Menschen. Er zeigt, wie stark unsere Wahrnehmung von Menschlichkeit durch Sprache und Verhalten beeinflusst wird. Und in den Worten von Wittgenstein liegt der Schlüssel: Verstehen ist mehr als Worte – es ist Teil unseres Lebens, und das kann keine Maschine replizieren.

P.S.: Wer den Tractatus Logico-Philosophicus nicht kennt: Es handelt sich um das einzige zu Wittgensteins Lebzeiten veröffentlichte Buch, das später als Grundlage für seine Habilitation diente. Eine Anekdote besagt, dass Wittgenstein nach der Verteidigung seiner Arbeit zu Bertrand Russell ging, ihm auf die Schulter klopfte und sagte: „Irgendwann wirst du sie auch verstehen.“ In meinen Augen ist der Tractatus ein philosophisches Meisterwerk, das für viele Menschen schwer zu fassen ist. Man kann es online als PDF finden, aber ich muss zugeben, dass es auch bei mir seit vielen Jahren im Regal steht – verstanden habe ich es allerdings auch nicht. 😉

Erfahrungsbericht: Mein Starlink-Erlebnis

Anfang August bin ich in mein neues Haus eingezogen. Leider war die Telekom, die wir bereits im November 2023 über unseren Bau informiert und bei der wir unser Telefonkabel bestellt hatten, noch immer nicht in der Lage, das Kabel ins Haus zu legen. Um trotzdem schnell und zuverlässig Internet zu haben, habe ich mich entschieden, Starlink auszuprobieren – und ich bin ziemlich begeistert.

Schnelle Lieferung und Einrichtung

Die Lieferung meines Starlink-Kits dauerte gerade einmal drei Tage. Nach der Installation, die in weniger als 10 Minuten erledigt war, konnte ich sofort das erste Mal ins Internet. Die Verbindungsgeschwindigkeiten sind beeindruckend: Ich erreiche Geschwindigkeiten von 100 bis 200 Mbit/s im Download und 20 bis 40 Mbit/s im Upload, bei einem Ping von 20 bis 40 Millisekunden. Die Verfügbarkeit des Dienstes liegt bei über 99 %, was besonders in einer Gegend ohne schnelles DSL oder Glasfaser bemerkenswert ist.

Leistungsfähigkeit im Alltag

Für den Preis von 50 € im Monat erhalte ich mit Starlink eine Leistung, die mit dem Angebot der Telekom vergleichbar ist. In unserer Siedlung wäre maximal eine Geschwindigkeit von 60 Mbit/s möglich gewesen. Streaming funktioniert mit Starlink hervorragend, ebenso wie normales Surfen im Internet. Da ich im Homeoffice arbeite, sind Video-Meetings für mich täglich notwendig. Diese laufen größtenteils problemlos, wobei ich pro Tag etwa ein bis zwei kurze Hänger erlebe. In den letzten 30 Tagen bin ich viermal aus einem Meeting geflogen, wobei unklar ist, ob dies am Starlink-Dienst lag. Computerspiele habe ich bisher nicht getestet, aber mit einem Ping von 30 Millisekunden sollten die meisten Spiele, außer vielleicht Ego-Shooter auf Profi-Niveau, kein Problem darstellen.

Witterungsbedingungen und Installation

Auch bei Gewittern blieb die Verbindung stabil, mit einem minimalen Geschwindigkeitsverlust von etwa 20 Mbit/s. Allerdings gab es ein Problem mit Bäumen am Hang hinter meinem Haus. Ich musste die Starlink-Antenne auf einer etwa zwei Meter hohen Stange montieren, um den Abstrahlwinkel der Antenne frei von Hindernissen zu halten. Vorher kam es mehrfach am Tag zu kurzen Ausfällen. Für die gesamte Installation, einschließlich der Antenne, einem extra langen Kabel, der zwei Meter hohen Stange, einem Stangenadapter und dem Ethernet-Anschluss, fielen einmalige Kosten von etwa 500 € an. Im Vergleich dazu veranschlagt die Telekom für den Hausanschluss rund 1000 €.

App und Router-Funktionen

Die App zum Einrichten von Starlink funktioniert fabelhaft. Sie ist insgesamt ein wenig verspielt, aber dafür auch für Laien verständlich und einfach gehalten. Der Router selbst bietet sehr wenige Funktionen, besonders im Vergleich zu einer FRITZ!Box. Es gibt lediglich grundlegende Optionen wie DHCP, DynDNS, einige WLAN-Einstellungen und die Möglichkeit, feste IP-Adressen zu vergeben. Allerdings kann man den Router auch in eine Art Modem-Modus umschalten und dann einen anderen Router verwenden – dies habe ich jedoch nicht getestet. Besonders positiv hervorzuheben ist die integrierte Messung und die Statistiken, die der Router bereitstellt. Hier können sich selbst namhafte Routerhersteller eine Scheibe abschneiden.

Zusammenfassung und Kritikpunkte

Insgesamt bin ich der Meinung, dass Starlink eine ausgezeichnete Alternative für alle darstellt, die freien Blick auf den Himmel haben und keinen Zugang zu DSL oder Glasfaser erhalten können. Was den Stromverbrauch angeht, benötigt das System etwa 30 bis 40 Watt, was als durchschnittlich für Geräte dieser Art betrachtet werden kann. Es besteht die Möglichkeit, durch eine Ruhephase im Router Strom zu sparen. Hinsichtlich des WLANs kann ich aufgrund meiner eigenen Installation mehrerer Access Points im Haus keine ausführliche Bewertung abgeben. Jedoch ist es erwähnenswert, dass der Ethernet-Anschluss separat bestellt werden muss, falls man ihn benötigt.

Insgesamt hat mich Starlink durch seine einfache Handhabung, hohe Verfügbarkeit und starke Leistung überzeugt. Für mich war es die richtige Entscheidung.

Bewertung: 4 von 5 Sternen.

Das “Strawberry”-Problem bei großen Sprachmodellen: Eine Herausforderung der Tokenisierung

In der Welt der großen Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) wie GPT gibt es eine Reihe von faszinierenden Herausforderungen, die auf den ersten Blick nicht sofort ersichtlich sind. Eines dieser Probleme, das inzwischen als das “Strawberry”-Problem bekannt ist, zeigt, wie die Art und Weise, wie diese Modelle Text verarbeiten, zu unerwarteten Ergebnissen führen kann. So zählt GPT im Wort Strawberry lediglich 2 R, was im Internet zu viel Schadenfreude geführt hat. Dieses Verhalten ist auf die Art und Weise zurückzuführen, wie LLMs Text verarbeiten.

Das Problem erklärt

Betrachten wir das Wort “Strawberry”. Auf den ersten Blick scheint es einfach zu sein – ein alltägliches Wort ohne offensichtliche Komplexität. Doch wenn wir tiefer in die Art und Weise eintauchen, wie ein LLM dieses Wort verarbeitet, stoßen wir auf ein interessantes Phänomen.

Wenn das LLM damit beauftragt wird, die Anzahl der Vorkommen eines bestimmten Buchstabens, beispielsweise “R”, im Wort “Strawberry” zu ermitteln zählt es lediglich zwei R. Obwohl “Strawberry” drei “R” enthält. Warum passiert das?

Der Kern dieses Problems liegt in der Tokenisierung. Die Tokenisierung ist der Prozess, bei dem ein Modell Text in kleinere Einheiten, sogenannte “Tokens”, aufteilt, die es dann zur Verarbeitung verwendet. Im Fall von “Strawberry” teilt die GPT-Tokenisierung das Wort in drei Tokens auf: “STR”, “AW” und “BERRY”.

Wenn das Modell nun die “R” zählen soll, erkennt es, dass “STR” und “BERRY” jeweils “R” enthalten. Das Modell erkennt diese Buchstaben aufgrund der Tokenisierung, berücksichtigt jedoch nicht, dass ‘BERRY’ zwei ‘R’ enthält. Daher kommt das Modell fälschlicherweise zu dem Schluss, dass es nur zwei “R” gibt.

Ein Vergleich: Die Farbenblindheit-Analogie

Um dies besser zu verstehen, stellen Sie sich vor, Sie bitten eine farbenblinde Person, in einem Bild Rot und Grün zu identifizieren. Die Person könnte eine der Farben übersehen oder die beiden verwechseln, nicht aufgrund eines Mangels an Intelligenz oder Anstrengung, sondern weil ihre Wahrnehmung von Natur aus eingeschränkt ist. Ähnlich verhält es sich mit dem LLM, das sich der vollständigen Struktur des Wortes nach der Tokenisierung nicht mehr vollständig bewusst ist.

Im “Strawberry”-Problem ist das Modell sozusagen “farbenblind” für die gesamte Struktur des Wortes, da es nur die Tokens sieht und nicht das gesamte Wort in seiner ungebrochenen Form. Es ist, als hätte das Modell ein unvollständiges Verständnis, was zu einer unvollständigen Antwort führt.

Ein interessanter Kontrast: Buchstaben in einer Liste zählen

Interessanterweise wird das LLM korrekt antworten, wenn man es auffordert, jeden Buchstaben des Wortes “Strawberry” einzeln aufzulisten und dann zu zählen. Da jeder Buchstabe in einer Liste sein eigenes Token erhält, kann das Modell die Anzahl der “R” korrekt bestimmen. Dies zeigt, dass die Tokenisierung im Zusammenhang mit der Aufgabenstellung eine entscheidende Rolle spielt. Interessanterweise ist GPT in der Lage, das Wort korrekt zu buchstabieren, wenn man es auffordert, jeden Buchstaben einzeln aufzulisten.

Implikationen und Überlegungen

Dieses Problem verdeutlicht eine breitere Herausforderung im Design und in der Anwendung von LLMs. Während diese Modelle bemerkenswerte Erfolge in verschiedenen Aufgaben erzielt haben, kann ihre Abhängigkeit von der Tokenisierung zu nuancierten Fehlern führen, insbesondere bei Aufgaben, die präzise Detailarbeit erfordern. Buchstaben analysieren, Mathematik und Zählen sind keine Aufgaben, für die LLMs gemacht wurden. Auch beim Raten von Wörtern im Spiel Hangman passieren diese Fehler – erwartungsgemäß – regelmäßig.

Für Entwickler und Nutzer von LLMs dient das “Strawberry”-Problem als Erinnerung daran, die inhärenten Einschränkungen dieser Modelle zu berücksichtigen. Ein Verständnis dafür, wie die Tokenisierung die Verarbeitung des Modells beeinflusst, kann helfen, Fehler zu minimieren und die Genauigkeit der ausgeführten Aufgaben zu verbessern.

Fazit

Das “Strawberry”-Problem zeigt einen subtilen, aber wichtigen Aspekt davon, wie große Sprachmodelle Text verarbeiten und verstehen. Durch das Erkennen und die Bewältigung dieser Herausforderungen können wir diese leistungsstarken Werkzeuge weiter verfeinern und die Grenzen dessen, was sie leisten können, erweitern, während wir uns ihrer aktuellen Grenzen bewusst bleiben.

Wie man von einem Farbenblinden nicht erwarten würde, unreife Erdbeeren zuverlässig von reifen zu unterscheiden, sollten wir uns bewusst sein, dass LLMs bei bestimmten Aufgaben ihre Grenzen haben.

Konfabulieren und Halluzinieren: Herausforderungen bei der Nutzung von Large Language Models

Mit dem Einsatz von Large Language Models (LLMs) wie GPT-4 in unserer täglichen Arbeit, stehen wir vor neuen Herausforderungen. Zwei dieser Herausforderungen sind das sogenannte „Konfabulieren“ und „Halluzinieren“. Beide Phänomene betreffen die Genauigkeit der von LLMs erzeugten Informationen und haben wichtige Implikationen für den praktischen Einsatz unserer KI-basierten Lösungen.

Konfabulieren bezieht sich auf die Tendenz eines LLMs, plausibel klingende, aber inhaltlich ungenaue Informationen zu generieren. Das Modell versucht dabei, Lücken in den verfügbaren Daten zu füllen, indem es Details erfindet, die zwar logisch erscheinen, aber nicht auf verifizierten Fakten basieren. Dieses Verhalten kann zu Antworten führen, die oberflächlich betrachtet korrekt wirken, aber bei genauerem Hinsehen Fehler enthalten.

Im Gegensatz dazu beschreibt Halluzinieren das Phänomen, bei dem ein LLM Informationen erzeugt, die völlig frei erfunden und oft grundlegend falsch sind. Diese „Halluzinationen“ entstehen, wenn das Modell Textsequenzen vorhersagt, die statistisch möglich, aber in der Realität nicht existent sind. Solche Fehler können besonders problematisch sein, da sie zu falschen Schlussfolgerungen oder Empfehlungen führen können.

Für uns als Entwickler von KI-Lösungen ist es entscheidend, diese Herausforderungen zu erkennen und Strategien zu entwickeln, um sie zu minimieren. Dies bedeutet unter anderem, die Ergebnisse von LLMs kritisch zu hinterfragen und auf ihre Genauigkeit zu prüfen, insbesondere in Bereichen, in denen präzise und verlässliche Informationen unerlässlich sind.

Durch den bewussten Umgang mit diesen Phänomenen stellen wir sicher, dass unsere KI-Systeme unseren Kunden bestmögliche Unterstützung bieten und gleichzeitig die Verlässlichkeit der bereitgestellten Informationen gewährleisten.