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KI und LLMs kritisch betrachtet - Eine nüchterne Perspektive

Die aktuelle Diskussion um Künstliche Intelligenz (KI) und Large Language Models (LLMs) ist geprägt von überzogenen Erwartungen und missverständlichen Metaphern. Ein kritischer Blick auf die Technologie zeigt: Wir müssen differenzierter über die Möglichkeiten und Grenzen von KI-Systemen nachdenken.

Die Geschichte wiederholt sich

Bereits in den 1950er Jahren prägte John McCarthy den Begriff “Künstliche Intelligenz” - bewusst als Marketingbegriff, um Forschungsgelder zu akquirieren. Seither wiederholt sich ein Muster: Bei jedem technologischen Durchbruch werden überzogene Erwartungen geweckt. So sagte etwa KI-Pionier Marvin Minsky 1970 voraus, dass es bis 1978 Maschinen mit menschlicher Intelligenz geben würde. Diese Vorhersagen haben sich nie bewahrheitet.

Der Eliza-Effekt lebt

Schon 1966 zeigte sich beim Chatbot ELIZA unsere Tendenz, Computerprogrammen menschliche Eigenschaften zuzuschreiben. Dieser “Eliza-Effekt” ist heute bei modernen LLMs wie ChatGPT noch stärker zu beobachten. Dabei handelt es sich letztlich um Wahrscheinlichkeitsautomaten, die auf Basis großer Textmengen die jeweils wahrscheinlichste Fortsetzung generieren - nicht um “intelligente” Systeme im menschlichen Sinne.

Probleme bei der Codegenerierung

Aktuelle Studien zeigen: KI-generierter Code enthält oft mehr Bugs als menschlich geschriebener Code. Zudem verlieren Entwickler, die stark auf KI-Assistenten setzen, mit der Zeit ihre kritische Distanz und Problemlösungsfähigkeiten. Das ist besonders problematisch bei der Codegenerierung:

• Die Systeme produzieren zwar kompilierfähigen Code, aber oft mit versteckten Fehlern
• Eine manuelle Überprüfung bleibt zwingend notwendig
• Das Debuggen von KI-generiertem Code kann aufwändiger sein als eigenes Schreiben
• Bei Legacy-Systemen und komplexen Anforderungen stoßen die Systeme schnell an Grenzen

Keine neue Abstraktionsebene

Anders als oft behauptet stellen KI-Systeme keine neue Abstraktionsebene wie der Übergang von Assembler zu höheren Programmiersprachen dar. Der generierte Code muss weiterhin vollständig verstanden und verifiziert werden. Die natürliche Sprache als Interface birgt sogar Risiken, da sie weniger präzise ist als Programmiersprachen.

Fazit: Kritische Distanz bewahren

KI-Systeme können als Assistenten nützlich sein, sollten aber mit der nötigen kritischen Distanz eingesetzt werden:

• Die Ergebnisse müssen immer verifiziert werden können
• Die Verantwortung liegt weiterhin beim Menschen
• Wichtige Fähigkeiten wie kritisches Denken dürfen nicht verlernt werden
• Der Einsatz sollte auf sinnvolle Anwendungsfälle beschränkt bleiben

Die aktuelle KI-Entwicklung bietet Chancen, birgt aber auch Risiken. Ein nüchterner, kritischer Blick auf die Technologie ist wichtiger denn je. Nur so können wir ihren Nutzen realisieren und gleichzeitig die notwendigen Kompetenzen für die Zukunft bewahren.