Was sie können und was nicht

Große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT haben sich als faszinierende und leistungsstarke Werkzeuge etabliert, die mittlerweile einen festen Platz in unserem Arbeitsalltag und persönlichen Leben eingenommen haben. Diese künstlichen Intelligenzsysteme unterstützen uns bei verschiedensten Aufgaben, von der Textverarbeitung bis hin zur Analyse komplexer Informationen. Allerdings ist es wichtig zu verstehen, dass diese Technologie, trotz ihrer beeindruckenden Fähigkeiten, auch deutliche Limitierungen aufweist. Um das volle Potenzial dieser Modelle ausschöpfen zu können und gleichzeitig realistische Erwartungen zu haben, ist es unerlässlich, diese Grenzen zu kennen und zu verstehen. In diesem Artikel werden wir uns eingehend damit beschäftigen, wie LLMs im Detail funktionieren, welche spezifischen Einschränkungen sie haben und welche praktischen Hinweise ihr bei der Nutzung dieser Technologie beachten solltet.

Problemstellung oder Kontext: Können LLMs denken?

LLMs wurden entwickelt, um menschliche Sprache zu verstehen und darauf basierend plausible und kontextbezogene Antworten zu generieren. Diese KI-Systeme arbeiten dabei auf der Grundlage hochentwickelter Mustererkennung, indem sie enorme Mengen an Textdaten analysieren und die darin erkannten sprachlichen und inhaltlichen Muster nutzen, um ihre eigenen Antworten zu formulieren. Doch trotz dieser beeindruckenden Fähigkeiten ist eines unmissverständlich klar: Sie verfügen nicht über ein menschenähnliches Denkvermögen.

Im Gegensatz zu Menschen, die in der Lage sind, kreativ und flexibel an Problemlösungen heranzugehen und dabei komplexe logische Schlussfolgerungen zu ziehen, sind LLMs im Kern darauf beschränkt, erkannte Muster zu reproduzieren und neu zu kombinieren. Diese fundamentale Limitation wird besonders deutlich, wenn es darum geht, vielschichtige Zusammenhänge zu analysieren, kausale Beziehungen zu verstehen oder neu erlerntes Wissen in unterschiedlichen Kontexten adaptiv anzuwenden. In solchen Szenarien stoßen die Modelle regelmäßig an ihre technologischen und konzeptionellen Grenzen.

Die Fähigkeiten und Grenzen von LLMs

LLMs sind keine Denkmaschinen im eigentlichen Sinne, sondern hochentwickelte Systeme zur Mustererkennung und -verarbeitung. Während sie in der Lage sind, beeindruckend flüssige und kontextbezogene Texte zu generieren und auf einfache Fragen überzeugende Antworten zu liefern, basiert ihre Funktionsweise ausschließlich auf der Analyse und Rekombination bekannter Muster. Diese Systeme können zwar natürlich wirkende Gespräche führen und bei bestimmten Aufgaben erstaunliche Ergebnisse erzielen, stoßen jedoch an ihre Grenzen, wenn es um tiefergehende logische Schlussfolgerungen, kausales Verständnis oder die gezielte Fokussierung auf wesentliche Informationen in komplexen Zusammenhängen geht. In solchen Fällen wird deutlich, dass ihnen das echte Verständnis und die Fähigkeit zum abstrakten Denken fehlen.

Beispiele aus der Praxis

  1. Mathematische Aufgaben:Ein bekanntes Beispiel ist die Frage: „Ein Bauer hat 10 Hühner, jedes Huhn legt 3 Eier am Tag. Wie viele Eier legen die Hühner in einer Woche?“ Obwohl die Aufgabe mehrere Zwischenschritte erfordert, scheitern LLMs oft daran, sie korrekt zu lösen. Sie versuchen, bekannte Muster anzuwenden, statt echte logische Schlüsse zu ziehen. Das führt häufig zu falschen oder unvollständigen Antworten.
  2. Irrelevante Informationen (GSM-NoOp Test):Hier wird getestet, ob ein Modell wesentliche Informationen von unwesentlichen trennen kann. Beispiel: „Ein Zug hat 5 Waggons, jeder Waggon hat 10 Fenster, aber nur 3 Türen sind geöffnet. Wie viele Fenster hat der Zug insgesamt?“ Obwohl die Information über die Türen irrelevant ist, verarbeiten LLMs sie oft mit und liefern dadurch fehlerhafte Antworten.

Diese Beispiele zeigen, dass LLMs zwar leistungsfähig sind, aber ihre Grenzen bei logischem Schlussfolgern und Kontextfokussierung deutlich werden.

Call-to-Action: Wie ihr LLMs sinnvoll nutzen könnt

Damit ihr das Beste aus ChatGPT und anderen LLMs herausholen könnt, ist ein bewusster Umgang wichtig:

  • Prüft den Kontext: Überlegt, ob die Antwort des Modells inhaltlich korrekt ist und zum Kontext eurer Frage passt.
  • Hinterfragt komplexe Antworten: Gerade bei logischen oder kreativen Aufgaben solltet ihr die Ergebnisse des Modells kritisch überprüfen.
  • Kombiniert mit anderen Quellen: Verwendet LLMs als Hilfsmittel, aber stützt euch nicht ausschließlich auf ihre Antworten, insbesondere bei wichtigen Entscheidungen.
  • Setzt die Modelle gezielt ein: Nutzt sie für Textentwürfe, erste Ideen oder zur Informationssuche, nicht als Ersatz für fundiertes Fachwissen.

Fazit und Ausblick

LLMs wie ChatGPT sind beeindruckende Technologien, die unser Arbeiten und Lernen bereichern können. Doch sie haben klare Grenzen, insbesondere wenn es um logische Schlussfolgerungen oder tiefes Verständnis geht. Wenn ihr diese Grenzen kennt, könnt ihr die Modelle bewusster einsetzen und ihre Stärken optimal nutzen.

  1. Warum können LLMs keine logischen Schlüsse ziehen?Sie basieren auf Mustererkennung und nicht auf logischen Denkprozessen.
  2. Wie überprüfe ich die Antworten eines LLMs?Achtet darauf, ob die Antwort im Kontext eurer Frage Sinn ergibt und nutzt zusätzliche Quellen.
  3. Wie kann ich irrelevante Informationen im Prompt vermeiden?Formuliert eure Fragen klar und gebt nur die wesentlichen Informationen an.
  4. Weitere Informationen:

Für Rückfragen stehe ich gerne unter cp@dialoglabor.solutions zur Verfügung.