„Hast du einen Fehler gemacht, ChatGPT?“ Die unschuldige Frage, die alles verändern kann

Vielleicht haben Sie es schon einmal getan. Sie verwenden ChatGPT oder einen anderen KI-Chatbot und stellen fest, dass ein Fehler aufgetreten ist. Sie sagen es ihm und hoffen, dass er den Fehler berücksichtigt … und er antwortet Ihnen, dass er es tun wird. Doch im Grunde ist nichts passiert. Wäre das der Fall, könnten wir von einem echten Paradigmenwechsel in der Gleichstellung von menschlichem und maschinellem Selbstbewusstsein sprechen. Etwas, das, ob gut oder schlecht, noch nicht stattgefunden hat.

Warum erwarten wir, dass eine Maschine ihre Fehler so erklärt, wie es ein Mensch tun würde? Was lässt uns glauben, dass hinter einem Satz, den ein KI-Assistent schreibt, eine Absicht oder eine bewusste Argumentation steckt? Das vielleicht größte Missverständnis über künstliche Intelligenz hat heute nichts mit ihren Fähigkeiten zu tun, sondern mit unserer Tendenz, sie zu vermenschlichen .

Die jüngste Geschichte von Grok oder ChatGPT bestätigt dies: Verwirrte Nutzer fragen diese Systeme direkt nach ihren Fehlern und erhalten Antworten, die ebenso sicher wie falsch sind. Doch das Problem liegt nicht nur in der Antwort. Es liegt in der Frage. Um zu verstehen, was passiert, wenn ein Sprachmodell die Frage „Warum hast du das getan?“ beantwortet, müssen wir unsere Vorstellungen davon, was künstliche Intelligenz ist und was nicht, völlig überdenken.

Die Interaktion mit einem fortschrittlichen Chatbot wie ChatGPT oder Grok kann sich wie ein Dialog mit einer intelligenten Entität anfühlen. Konversationsdesign verstärkt diese Illusion. Tatsächlich gibt es jedoch keine dauerhafte Identität hinter jeder Sitzung , kein stabiles Gedächtnis und kein kohärentes Selbst.

Diese fehlerhaften Antworten ergeben sich aus dem Wesen des Modells: Es handelt sich um einen musterbasierten Sprachgenerator ohne Zugriff auf die Realität, die er beschreibt.

Sprachmodelle wie ChatGPT wissen nicht, was sie wissen. Sie können weder analysieren, wie sie trainiert wurden, noch haben sie Zugriff auf eine strukturierte Karte ihrer Fähigkeiten. Auf die Frage nach ihren Fähigkeiten geben sie eine Antwort, die auf Textwahrscheinlichkeiten basiert, und keine funktionale Bewertung ihres Systems.

Eine Studie von Binder et al. aus dem Jahr 2024 verdeutlichte diese Unfähigkeit: Die Modelle konnten ihr Verhalten bei einfachen Aufgaben vorhersagen, scheiterten jedoch durchweg bei komplexen oder unvorhersehbaren Aufgaben . Darüber hinaus verschlechterten die Selbstkorrekturversuche der Modelle in einigen Experimenten sogar ihre Leistung.

Dies geschieht, weil echte Introspektion Kontextbewusstsein, Gedächtnis und Zugriff auf interne Strukturen erfordert. Nichts davon ist in einem LLM vorhanden. Wenn ein Mensch sagt: „Ich habe einen Fehler gemacht, weil ich dachte, die Datei sei gespeichert“, steckt ein mentaler Prozess dahinter . Wenn ein Sprachmodell dasselbe sagt, emuliert es lediglich einen Satz, den es tausende Male gesehen hat. Es gibt keine interne Erfahrung. Nur Text.

Ein weiteres grundlegendes Problem besteht darin, wie Eingabeaufforderungen (die Fragen des Benutzers) die Antworten des Modells beeinflussen. Wenn Sie fragen: „Können Sie in Python programmieren?“, antwortet die KI in der Regel bejahend. Wenn Sie jedoch fragen: „Welche Einschränkungen haben Sie in Python?“, listet sie wahrscheinlich eine Reihe von Einschränkungen auf … obwohl sie in der Praxis alle diese Aufgaben ausführen kann.

Das liegt daran, dass das Modell nicht auf einer Einschätzung Ihrer tatsächlichen Grenzen basiert. Stattdessen sucht es nach sprachlichen Mustern, die mit dem Ton und Inhalt der Eingabeaufforderung übereinstimmen. Ein nervöser Benutzer, der fragt: „Haben Sie gerade alles gelöscht?“, wird daher wahrscheinlich eine alarmierendere Antwort erhalten als jemand, der dieselbe Frage in einem ruhigen, technischen Ton stellt.

Die Antwort passt sich dem emotionalen und semantischen Rahmen des Gesprächspartners an, nicht einer objektiven Wahrheit.

Modelle wie ChatGPT sind keine monolithischen Systeme. Hinter dem Assistenten, der Antworten schreibt, verbergen sich Moderationsebenen , Toolmodule, Navigationserweiterungen, externe Datenbanken und Sicherheitsfilter. All diese funktionieren, ohne dass das Basismodell überhaupt von ihrer Existenz weiß.

Wenn beispielsweise eine Moderationsebene bestimmte Wörter oder Funktionen blockiert, kann das Modell nicht erklären, warum es nicht auf eine bestimmte Weise reagiert hat. Es generiert lediglich eine plausibel klingende Aussage: „Ich bin nicht berechtigt, diese Informationen anzuzeigen“, obwohl es nicht wirklich versteht, was im System passiert ist.

Dieses Design macht jeden Versuch der Selbstdiagnose oder Selbstreflexion zu einer Fiktion. Eine fesselnde, aber leere Geschichte. Wie ein Schauspieler, der eine Rolle improvisiert, die er nicht ganz versteht.

Wir haben unser ganzes Leben damit verbracht, uns menschliche Erklärungen anzuhören. Von Kindheit an fragen wir: „Warum hast du das getan?“ und lernen, logische oder emotionale Gründe zu erwarten. Wenn eine KI also mit „Es tut mir leid, es war ein Fehler“ antwortet, spüren wir, dass eine Absicht dahintersteckt. Doch das ist nicht der Fall.

Sprachmodelle verstehen nicht, was sie sagen. Sie wiederholen lediglich Textformen, die sie in bestimmten Kontexten gesehen haben . Eine von ChatGPT verfasste Entschuldigung impliziert keine Reue; sie entspricht lediglich dem statistischen Muster einer Entschuldigung.

Dies hat tiefgreifende Auswirkungen. Nicht nur technische, sondern auch philosophische. Wir stehen vor Wesen, die Gedanken imitieren, ohne zu denken, die argumentieren, ohne zu glauben, die zu wissen scheinen … ohne etwas zu wissen.

All dies wirft eine dringende Frage auf: Wie sollen wir mit Systemen interagieren, die nicht verstehen, was sie tun, es uns aber erklären, als ob sie es wüssten?

Die Lösung besteht nicht darin, darauf zu warten, dass sich Modelle ändern. Vielleicht liegt es daran, unsere Erwartungen zu ändern. Hören Sie auf, von KI zu verlangen, sich selbst zu erklären, als wäre sie eine Person, und beginnen Sie, sie als das zu behandeln, was sie ist: ein Textwerkzeug mit statistischen Fähigkeiten, kein reflexives Wesen.