Wenn ein Large Language Model (LLM) wie ChatGPT antwortet, klingt es oft verblüffend kompetent. Diese sprachliche Perfektion führt jedoch zu einem gefährlichen Trugschluss: Wir nehmen automatisch an, dass hinter eloquenten Antworten auch echtes Wissen steckt.

Doch hier liegt der fundamentale Irrtum. Ein LLM speichert nicht das Wissen selbst, sondern lediglich eine komprimierte Version – eine Art “Kurzfassung” der ursprünglichen Informationen. Stellen Sie sich vor, das Internet hätte Wissen, aber das LLM hätte nur den Klappentext.

LLMs arbeiten mit sogenannten Vektorspeichern – vereinfacht gesagt, gehashte Informationen ohne Rückverfolgbarkeit zur Quelle. Wenn Sie ein LLM fragen, kann es Ihnen nicht sagen, woher eine Information stammt, weil diese Verbindung schlichtweg nicht existiert.

Das Ziel eines LLMs ist nicht Wahrheit, sondern Konsistenz und sprachliche Eleganz. Es ist darauf optimiert, plausibel zu klingen und eine angenehme Konversation zu führen – nicht darauf, faktisch korrekt zu sein.

Jeder, der schon mal intensiver mit KI-Tools gearbeitet hat, kennt das Phänomen: Das System erfindet Komponenten, die nie existiert haben, oder schlägt Lösungswege vor, die schlichtweg unmöglich sind. Diese “Halluzinationen” sind kein Bug – sie sind ein Feature des Systems.

Besonders problematisch wird es, wenn LLMs bestehende Weltanschauungen verstärken. Kommen Sie mit einer abstrusen Theorie, wird das System – statistisch basiert – passende “Belege” aus seinem Vektorspeicher fischen und diese überzeugend präsentieren.

LLMs eignen sich hervorragend für die Recherche und als Denkpartner. Sie können:

Was sie jedoch nicht können: Fakten verifizieren, echtes Verständnis entwickeln oder verschiedene Wissensquellen kritisch abwägen.

Verstehen Sie mich nicht falsch – LLMs sind mächtige Werkzeuge. Aber genau wie einen Hammer nicht als Schraubendreher verwenden, sollten wir KI-Systeme für das einsetzen, wofür sie taugen: als intelligente Assistenten für Sprache und Struktur, nicht als allwissende Orakel.

Die Zukunft liegt möglicherweise in Hybrid-Systemen – ähnlich mathematischen Coprozessoren – die LLMs mit aktuellen, verifizierten Wissensdatenbanken verbinden. Bis dahin gilt: Vertrauen ist gut, Verifikation ist besser.

Bleiben Sie in Führung