Hier eine Definition , die den Begriff „Intelligenz“ im technischen Kontext klar vom alltagssprachlichen Verständnis abgrenzt:
Ein Large Language Model (LLM) ist ein rechnergestütztes Sprachmodell, das mithilfe neuronaler Netze auf der Grundlage großer Textmengen trainiert wurde, um menschliche Sprache zu verarbeiten und zu erzeugen. Es basiert auf statistischen Wahrscheinlichkeiten und erkennt Muster in Sprache, um passende Antworten zu generieren.
⚠️ Intelligenz ≠ Verstehen
Obwohl LLMs oft als „künstliche Intelligenz“ bezeichnet werden, ist ihre Intelligenz funktional und nicht bewusstseinsbasiert:
- Sie simulieren sprachliche Kompetenz, besitzen aber kein Verständnis, keine Absichten und kein Weltwissen im menschlichen Sinne.
- Ihre „Intelligenz“ besteht darin, Wahrscheinlichkeiten für Wortfolgen zu berechnen – nicht darin, Bedeutungen zu erfassen oder logisch zu denken.
- Sie können keine eigenen Erfahrungen machen, keine Ziele verfolgen und keine echten Schlussfolgerungen ziehen.
⠀📌 Vergleich: Alltagsverständnis vs. technische Intelligenz
Aspekt | Menschliche Intelligenz | LLM-„Intelligenz“ |
Bewusstsein | vorhanden | nicht vorhanden |
Verständnis | semantisch, kontextuell | statistisch, oberflächlich |
Lernen | erfahrungsbasiert, adaptiv | vortrainiert, nicht selbstlernend |
Logik | flexibel, kreativ | regelbasiert, fehleranfällig |
Motivation | zielgerichtet | nicht existent |
🧩 Fazit
Ein LLM ist ein leistungsfähiges Werkzeug zur Sprachverarbeitung, aber kein denkendes Wesen. Die Bezeichnung „künstliche Intelligenz“ ist technisch korrekt im Sinne von „automatisierter Mustererkennung“, aber missverständlich, wenn man darunter menschliche Fähigkeiten wie Verstehen, Lernen oder Urteilen erwartet.
Was bedeutet das in der Praxis? Lesen Sie dazu das Psychogramm Lazy Lieschen Müller