{"id":1501,"date":"2026-02-18T09:13:04","date_gmt":"2026-02-18T08:13:04","guid":{"rendered":"https:\/\/wildhaber.com\/?p=1501"},"modified":"2026-02-18T09:28:57","modified_gmt":"2026-02-18T08:28:57","slug":"ki-modelle-werden-immer-fehlerhaft-sein","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wildhaber.com\/index.php\/ki-modelle-werden-immer-fehlerhaft-sein\/","title":{"rendered":"KI-Modelle werden immer fehlerhaft sein!"},"content":{"rendered":"

Das Bauchgef\u00fchl sagt uns: KI-Systeme k\u00f6nnen die Realit\u00e4t nicht abbilden, deshalb liefern sie Falschinformationen oder versuchen, das „Unwissen“ zu kaschieren, indem sie etwas erfinden. Betrachtet man das Ganze etwas abstrakter, dann geht es doch um die Grundsatzfrage: Was kann man mit Modellen tats\u00e4chlich abbilden? L\u00e4sst sich die Realit\u00e4t („Wissen“) \u00fcberhaupt „mathematisch“ modellieren und wie weit kann das gehen? Zu diesem Thema hat der theoretische Physiker Ulf Danielsson ein interessantes Buch geschrieben, welches vor dem allgegnw\u00e4rtigen KI-Hype publiziert wurde: „Die Welt an sich. Und wie wir sie begreifen k\u00f6nnen.<\/a>“<\/p>\n

Fasst man die Argumente zusammen, dann kommt man zu folgenden Schl\u00fcssen (betreffend KI-Systeme):<\/p>\n

Die \"Fehlerhaftigkeit\" von KI ist also nicht prim\u00e4r eine Frage von Bugs oder unzureichendem Training, sondern eine unvermeidbare Konsequenz der Tatsache, dass formale Systeme keine eindeutige semantische Interpretation haben k\u00f6nnen. KI-Modelle bleiben prinzipiell unbestimmt in dem, was sie \"wirklich\" repr\u00e4sentieren oder \"meinen\" - sie sind gefangen in der semantischen Unbestimmtheit.<\/strong><\/em><\/pre>\n
Anwendung auf KI-Modelle<\/h2>\n
Diese Erkenntnisse haben direkte Implikationen f\u00fcr KI-Systeme wie Claude, ChatGPT oder Gemini:<\/p>\n
1. Semantische Unbestimmtheit:<\/strong> KI-Modelle arbeiten mit formalen Sprachsystemen und statistischen Mustern. Selbst wenn ein Modell perfekt alle Trainingsdaten „passt“ und alle beobachtbaren Verhaltensweisen korrekt reproduziert, bleibt die Referenz seiner Ausgaben prinzipiell unbestimmt<\/strong>. Es gibt keine eindeutige Zuordnung zwischen den Tokens, die das Modell verarbeitet, und den Bedeutungen, die wir ihnen zuschreiben.<\/p>\n
2. Multiple Interpretationen:<\/strong> Nach dem L\u00f6wenheim-Skolem-Theorem k\u00f6nnen die „\u00dcberzeugungen“ oder „Repr\u00e4sentationen“ eines KI-Modells durch radikal verschiedene semantische Modelle interpretiert werden. Was wir als „Wissen \u00fcber die Welt“ interpretieren, k\u00f6nnte ebenso gut eine v\u00f6llig andere Struktur repr\u00e4sentieren, die nur zuf\u00e4llig dieselben Vorhersagen macht.<\/p>\n
Dies bedeutet, dass auch noch so gut trainierte Modelle nie die Realit\u00e4t abbilden k\u00f6nnen, selbst wenn man die Datenbasis radikal\u00a0 reduziert und optimiert.<\/pre>\n
3. Keine privilegierte Interpretation:<\/strong> Es gibt keinen „Gottesblick“, keine externe Perspektive, von der aus wir feststellen k\u00f6nnten, was ein KI-Modell „wirklich“ meint oder repr\u00e4sentiert. Jede Interpretation ist relativ zu unserem eigenen Bezugsrahmen.<\/p>\n
Die theoretische Grundlage: Das L\u00f6wenheim-Skolem-Theorem und seine Bedeutung<\/h2>\n
Das L\u00f6wenheim-Skolem-Theorem aus der mathematischen Logik besagt im Wesentlichen: Wenn eine abz\u00e4hlbare erststellige Theorie \u00fcberhaupt ein Modell hat, dann hat sie Modelle in jeder unendlichen Kardinalit\u00e4t. Dies f\u00fchrt zum sogenannten Skolem-Paradox<\/strong>: Selbst eine Mengenlehre, die beweist, dass es \u00fcberabz\u00e4hlbare Mengen gibt, kann durch ein abz\u00e4hlbares Modell erf\u00fcllt werden.<\/p>\n
Die philosophische Konsequenz ist radikal: Erststellige formale Systeme k\u00f6nnen die Kardinalit\u00e4t ihrer Modelle nicht eindeutig festlegen<\/strong>. Es gibt keine „absolute“ Interpretation – multiple, grundlegend verschiedene Modelle k\u00f6nnen dieselbe Theorie erf\u00fcllen.<\/p>\n
Die Kombination aus L\u00f6wenheim-Skolem-Theorem und Putnams Argument zeigt:<\/p>\n
    \n
  1. Semantische Unbestimmtheit ist unvermeidbar<\/strong>: KI-Modelle k\u00f6nnen keine eindeutige Bedeutung oder Referenz haben, weil formale Systeme prinzipiell multiple Interpretationen zulassen.<\/li>\n
  2. Kein „wahres Verstehen“<\/strong>: Was als „Wissen“ oder „Verst\u00e4ndnis“ erscheint, ist nur eine von vielen m\u00f6glichen Interpretationen statistischer Muster.<\/li>\n
  3. Strukturelle Limitation<\/strong>: Dies ist keine technische Unvollkommenheit, die durch bessere Algorithmen behoben werden kann, sondern eine fundamentale logisch-philosophische Grenze formaler Systeme.<\/li>\n<\/ol>\n
    Putnams modelltheoretisches Argument<\/h2>\n
    Hilary Putnam erweiterte diese logische Einsicht zu einem Argument \u00fcber semantische Unbestimmtheit<\/strong>:<\/p>\n
    Putnams zentrale These lautet, dass operationale und theoretische Beschr\u00e4nkungen allein nicht ausreichen, um eine eindeutige Referenzbeziehung zwischen sprachlichen Ausdr\u00fccken und der Realit\u00e4t festzulegen. Jede Theorie, die unsere Beobachtungen und unser Wissen erfasst, kann durch multiple verschiedene Interpretationen erf\u00fcllt werden – es gibt keine privilegierte „beabsichtigte“ Interpretation.<\/p>\n
    Das bedeutet: Es gibt keine absolute Referenz, keine eindeutige Bedeutungszuordnung<\/strong>. Was unsere W\u00f6rter \"wirklich\" bedeuten, ist prinzipiell unbestimmt.<\/pre>\n
     <\/p>\n
    Danielssons Perspektive<\/h2>\n
    Ulf Danielsson warnt vor der „Vermenschlichung“ von KI-Technologie. Seine Beobachtungen passen zu dieser philosophischen Analyse: „When much is left open-ended and the rules are not really clear, things don’t go well“ bei KI-Systemen.<\/p>\n
    KI-Modelle funktionieren als Mustererkennung<\/strong>ssysteme, nicht als semantische Verstehenssysteme. Die persistierenden M\u00e4ngel von Systemen wie ChatGPT sind kein tempor\u00e4res technisches Problem, sondern reflektieren eine fundamentale philosophische Grenze: Es ist nicht sicher, dass Mustererkennungs-KI-Systeme die wirklich grossen Entdeckungen machen werden, weil ihnen das zugrunde liegt, was Putnam als „determinate reference“ bezeichnete.<\/p>\n
     <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
    Das Bauchgef\u00fchl sagt uns: KI-Systeme k\u00f6nnen die Realit\u00e4t nicht abbilden, deshalb liefern sie Falschinformationen oder versuchen, das „Unwissen“ zu kaschieren, … Continue reading >KI-Modelle werden immer fehlerhaft sein!<\/span><\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":1509,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[67],"tags":[],"class_list":["post-1501","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ki"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/wildhaber.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1501","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/wildhaber.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/wildhaber.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wildhaber.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wildhaber.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1501"}],"version-history":[{"count":7,"href":"https:\/\/wildhaber.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1501\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1508,"href":"https:\/\/wildhaber.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1501\/revisions\/1508"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wildhaber.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1509"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/wildhaber.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1501"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/wildhaber.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1501"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/wildhaber.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1501"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}