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Künstliche Intelligenz, gefangen in der Welt der Sprache
Redakteur
Kurator'in für: Volk und Wirtschaft Medien und Gesellschaft Technologie und Gesellschaft Fundstücke
Leitet das Digital-Team im Wirtschaftsressort der Süddeutschen Zeitung, was nicht heißt, dass er nur Nerd-Kram piqt. Studierte in Erlangen und Portland Politikwissenschaft und Amerikanistik, schrieb in Nürnberg, Berlin, New York und München. Interessiert an allem Politischen. Am Absurden sowieso. Süchtig nach Longreads.
Die Chatbots sind beeindruckend, aber wie geht es nun weiter? Können Chat-GPT und Konsorten wirklich irgendwie alles?
Dieser Text klärt noch einmal, wie beschränkt die Large Language Models (LLMs) trotz ihrer elektrisierenden Wirkung auf Beobachter tatsächlich sind. Facebooks KI-Guru Yann LeCun und KI-Forscher Jacob Browning erklären in diesem Essay noch einmal verständlich (auch wenn der Text – wie die meisten im Noema-Magazin des Berggruen-Instituts – recht anspruchsvoll geschrieben ist), wo die Grenze der Möglichkeiten für LLMs liegt: am Ende der Sprache. Zwar sind LLMs bemerkenswert gut darin, Kontext miteinzubeziehen (was die ältere "symbolische KI" nie konnte), doch Sprache ist eben nur ein Teil echten Verstehens, ein Teil der Intelligenz:
A system trained on language alone will never approximate human intelligence, even if trained from now until the heat death of the universe. This is just the wrong kind of knowledge for developing awareness or being a person.
Die beiden Fachleute stimmen den Kritikern zu, die sagen: Die modernen KIs betätigen sich in Mimikry, sie ahmen nach, ohne wirklich zu wissen, wovon sie reden. Vor allem verfügen sie nicht über Know-How – wie man Dinge tut. Sie sind einfach Schwätzer.
Quelle: Jacob Browning und Yann LeCun Bild: Merijn Hos for No... EN www.noemamag.com
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