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In Diskussionen über Sprachmodelle fällt das Wort „Transformer“ beinahe reflexhaft. Man spricht über Attention, über Layer, über Billionen Parameter. Doch das eigentliche Genie liegt nicht in der Architektur, sondern davor: im Tokenizer.

Denn der Transformer kann nur berechnen, was der Tokenizer zuvor definiert hat. Er denkt nicht in Wörtern, nicht in Sätzen, nicht in Konzepten, sondern in numerisch kodierten Fragmenten sprachlicher Realität.

Der Tokenizer ist die epistemische Linse, durch die eine Maschine die Welt überhaupt erst sehen kann.

Von Zeichen zu Bedeutung

Der Tokenizer übersetzt Sprache, Code oder Zahlen in diskrete Einheiten – Tokens. Diese Tokens sind keine Wörter, sondern Bytefolgen, deren Segmentierung aus Häufigkeit und Kontextinformation gelernt wurde. Ein einfacher Satz, wie:

Ich liebe KI. 

wird beispielsweise zu:

["Ich", " liebe", " KI", "."]
→ [464, 306, 11789, 13] 

Das mag trivial wirken, ist aber die Grundlage maschinellen Verstehens. Denn derselbe Mechanismus funktioniert ebenso für HTML, Programmcode oder mathematische Ausdrücke:

<div class="box"> → ["<", "div", " class", "=", "\"box\"", ">"]
x = 42 → ["x", " =", " 42"]
心 → ["心"] 

Das Modell sieht überall nur Sequenzen von Token-IDs, eine universelle Sprache aus Zahlen, die gleichermaßen natürliche Sprache, Symbolik und Syntax kodiert. Das ist die eigentliche Genialität: nicht der Transformer, sondern die Quantisierung der Sprache selbst.

Man beachte, dass die Leerzeichen teilweise dem Token zugeordnet werden. Außer am Satzanfang und am Satzende. Trotzdem, die symbolische Bedeutung der einzelnen Zeichen geht verloren. Daher kann GPT auch nicht zählen, wie viele r das Wort Strawberry hat. Außer, man trickst mit dem Tokenizer ein wenig.

Warum GPT nicht wirklich rechnet

Die Tokenisierung hat allerdings auch ihre Schattenseiten. Zahlen sind keine kontinuierlichen Größen, sondern diskrete Symbole. „42“ ist ein einziges Token, es steht nicht in einem numerischen Verhältnis zu „41“ oder „43“. Das Modell kann also keine numerischen Operationen durchführen, weil die numerische Struktur bereits beim Tokenizing zerstört wird. Es müsste diese Beziehung erst wieder lernen. In symbolischen Systemen wäre diese Beziehung explizit hinterlegt, im neuronalen System muss sie emergent aus Korrelationen rekonstruiert werden. Größere Zahlen werden oft in 3er-Gruppen von Ziffern zerlegt. Eine kluge Darstellung für Sprache, eine schlechte Darstellung für Mathematik. Das BPE-Verfahren behandelt numerische Blöcke nicht als kontinuierliche Werte, sondern als häufige Zeichenmuster, wodurch jede arithmetische Struktur verloren geht.

Das erklärt, warum GPT häufig bei Rechenaufgaben scheitert: Es sieht keine Zahlen, sondern Wörter mit Zahlenbedeutung. „42“ ist für das Modell ähnlich wie „Katze“, ein Token mit Kontext, nicht mit Arithmetik.

Interessanterweise ist dieses Defizit nicht rein maschinell. Auch Menschen denken über Zahlen tokenisiert. „42“ ist kulturell aufgeladen, als Meme, als Symbol, als literarische Konstante. Andere Sprachen illustrieren diese Segmentierung besonders deutlich: Das französische „quatre-vingt-dix“ (wörtlich „viermal zwanzig und zehn“) oder das japanische „hyaku“ (百 für 100) zeigen, dass auch menschliches Zahlverständnis nicht linear, sondern linguistisch kodiert ist.

Wir denken über Zahlen, wie der Tokenizer sie sieht: als sprachliche Einheiten, nicht als Mengen.

Von Wahrscheinlichkeiten zu Fragmenten

Das Training eines Sprachmodells basiert auf der bedingten Verteilung

P(ti ∣t1 , t2, …, ti−1)

der Wahrscheinlichkeit, dass ein bestimmtes Token ti als Nächstes folgt. Doch diese Wahrscheinlichkeit existiert im Modell nicht als analytische Funktion. Sie wird approximiert durch eine Vielzahl gewichteter Matrizen, deren Aktivierungen über Gradientendeszente so lange angepasst werden, bis die Differenz zwischen Vorhersage und tatsächlichem nächsten Token minimiert ist.

Was bleibt, ist kein probabilistischer Raum, sondern ein deterministisches Feld nicht linearer Approximationen. ReLUs eliminieren negative Aktivierungen und brechen damit Symmetrien. Damit wird jede probabilistische Interpretation systematisch zerstört, was bleibt, ist ein deterministisches Aktivierungsmuster, das sich nur noch statistisch deuten lässt. Dropout deaktiviert zufällig Neuronen und fragmentiert den Signalfluss.

Die oft zitierte Formel P(W∣C), die Wahrscheinlichkeit des nächsten Wortes W im Kontext C, existiert im trainierten Modell nicht mehr explizit. Sie ist lediglich die Zielfunktion des Lernprozesses, deren Spur sich in der Topologie der Gewichtsmatrizen verliert.

Das Ergebnis ist ein fragmentierter Aktivierungsraum, in dem Bedeutung als stabiler Attraktor entsteht, nicht als Wahrscheinlichkeitsverteilung. Das Modell konstruiert Kohärenz ohne Wahrheitszugang, es berechnet Konsistenz, nicht Realität.

Wie der Tokenizer Bedeutung ermöglicht

Der Transformer selbst ist architektonisch blind. Er multipliziert Matrizen, aggregiert Gewichte, verteilt Aufmerksamkeit. Aber was er tatsächlich „sieht“, hängt vollständig von der Tokenisierung ab.

Wenn der Tokenizer entscheidet, dass „magisch“ in „mag“ und „isch“ zerlegt wird, dann entsteht Bedeutung auf der Ebene dieser Fragmente, nicht des Wortes. Das Embedding jeder dieser Subtokens wird im Training über Millionen Kontexte hinweg angepasst. Ihre semantische Nähe ergibt sich aus der Korrelation ihrer Aktivierungen mit anderen Tokens.

„Hund“ ist kein Symbol, sondern eine Abfolge von Tokens wie [“H”, “und”], deren Koaktivierungen sich mit anderen Tier-bezogenen Tokens stabilisieren. „Schraubenzieher“ besteht aus [“Sch”, “rau”, “ben”, “zie”, “her”], deren Aktivierungspfade in Clustern erscheinen, die mit Werkzeugbegriffen korrelieren.

Semantik entsteht nicht auf der Wortebene, sondern als mehrschichtige Interferenz im hochdimensionalen Embedding-Raum. Der Tokenizer definiert die Atome, aus denen diese Semantik gebaut wird.

Der eigentliche Durchbruch

Der Tokenizer ist damit kein Vorverarbeitungsschritt, sondern das epistemische Fundament der gesamten Sprachintelligenz. Aber auch seine natürliche Grenze.

Er komprimiert die Welt in endlich viele Symbole, deren Dichte und Segmentierung bestimmen, welche Realität das Modell überhaupt lernen kann.

Es gibt Ansätze, die auf der Bedeutung einzelner Zeichen ansetzen. Allerdings haben diese auch einen viel höheren initialen Trainingsaufwand, um die Bedeutung ganzer Wörter zu verstehen.

Ein anderer Tokenizer, ein anderes Weltbild. Ein Tokenizer, der Zahlen nicht segmentiert, erzeugt ein Modell, das nicht rechnen kann. Ein Tokenizer, der Satzzeichen ignoriert, erzeugt ein Modell ohne Syntaxverständnis. Ein Tokenizer, der Zeichen falsch auftrennt, zerstört Semantik, bevor sie entstehen kann. Ein Modell ohne Tokenizer konvergiert aktuell nicht.

Der Transformer wäre dann ein Rechenwerk ohne Sprache, eine lineare Algebra über Rauschen.

Der Tokenizer bildet die Grenzfläche zwischen Sprache und Zahl, zwischen Syntax und Semantik. Seine Effizienz liegt darin, dass er Bedeutung komprimiert, bevor sie überhaupt verstanden wird. Er ist damit nicht nur das technische Fundament der modernen Sprachmodelle, sondern auch ihr erkenntnistheoretischer Rahmen.

Hat der alte Hexenmeister
sich in die Freiheit begeben,
und nun sollen seine Geister
auch nach meinem Willen leben?

Die unverstellte Frage nach der Kontrolle digitaler Magie erscheint heute aktueller denn je. In der modernen Welt, in der generative Algorithmen eigenständig Inhalte erschaffen, erinnert der ungezähmte Schaffensdrang an das berühmte Motiv Goethes – jenes Bild des Zauberlehrlings, der ohne seines Meisters Anleitung einen Rausch entfesselter Kräfte in Gang setzt. Systeme wie deepseek, Claude, Gemini und die Technologien von OpenAI agieren mittlerweile als neue Akteure in einem globalen Spiel, in dem die Grenzen zwischen schöpferischer Freiheit und gefährlicher Übermacht zunehmend verschwimmen.

Walle! walle
Manche Strecke,
Daß zum Zwecke
Wasser fließe,
Und mit reichem, vollem Schwalle
Zu dem Bade sich ergieße!

Diese Zeilen, einst als poetischer Ruf zur Entfaltung natürlicher Kräfte gedacht, erhalten heute eine doppelte Bedeutung. Einerseits symbolisieren sie den Fluss unaufhaltsamer Datenströme und die immense Dynamik moderner KI-Systeme, deren Potenziale weit über traditionelle Berechnungen hinausgehen. Andererseits warnen sie vor dem drohenden Übermaß an unstrukturiertem Informationsmüll – ein digitales Äquivalent zu dem Chaos, das der Zauberlehrling in Goethes Ballade heraufbeschwört.

Im Spannungsfeld globaler Technologiepolitik verschärfen sich die Kontroversen zusätzlich. Während die USA und Europa verstärkt auf ethische Leitplanken, Datenschutz und transparente Regulierungen setzen, verfolgt China einen entschlossen anderen Kurs, der von rascher Marktdurchdringung und strategischer Datenhoheit geprägt ist. Die unterschiedlichen Ansätze führen zu einem Wettstreit um die Vorherrschaft in der digitalen Zukunft. Dabei wird die ungebändigte Kraft generativer Algorithmen nicht nur zu einem Motor technologischer Innovation, sondern auch zu einem geopolitischen Machtinstrument – ein moderner Zauber, der gleichermaßen fasziniert und beängstigt.

Die Parallele zur ursprünglichen Ballade lässt sich dabei nicht übersehen: Wie einst der Zauberlehrling, der ohne weise Anleitung den entfesselten Kräften ausgeliefert war, so stehen auch heutige Entwickler und politische Entscheidungsträger vor der Herausforderung, den grenzenlosen Fluss der Daten zu kanalisieren. Die digitalen Geister, die in den Projekten deepseek, Claude, Gemini und bei OpenAI zum Leben erweckt werden, bieten ein enormes Potenzial zur Wissensgenerierung – vorausgesetzt, es gelingt, sie in geregelte Bahnen zu lenken und den unkontrollierten Anstieg an Datenmüll einzudämmen.

Dabei drängt sich die Frage auf: Kann in einer global vernetzten Welt, in der technologische Innovation und geopolitische Interessen untrennbar miteinander verknüpft sind, ein Gleichgewicht gefunden werden, das sowohl den schöpferischen Drang der digitalen Geister als auch die Notwendigkeit strenger Kontrollmechanismen berücksichtigt? Ist es möglich, den Zauber der generativen KI in geordnete Bahnen zu lenken, ohne dabei die grenzenlose Kreativität und Innovationskraft zu ersticken – oder steht die moderne Gesellschaft kurz davor, wie der einst unbedachte Lehrling, in einem Strudel aus unkontrollierten Datenfluten und geopolitischen Rivalitäten den Preis der eigenen Überheblichkeit zu zahlen?

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.

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.

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.

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. 😉

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.