Eine neue Studie zeigt, dass Zwischenschritte in KI-Modellen oft missverstanden werden. Sie sind keine echten Denkprozesse.
In Kürze
- Zwischenschritte in KI-Modellen sind statistische Textfragmente
- Missverständnisse können zu fehlerhaften Forschungsansätzen führen
- Effektivität der Modelle zählt, nicht menschliche Nachvollziehbarkeit
Warnung der Forscher der Arizona State University
Forscher der Arizona State University haben eine klare Warnung ausgesprochen: Die Zwischenschritte in sogenannten Reasoning-Modellen, also KI-gestützten Systemen, die durch logische Schlussfolgerungen Antworten generieren, sollten nicht als menschliche Denkprozesse missverstanden werden. Oft werden diese Zwischenschritte fälschlicherweise als „Gedanken“ interpretiert, dabei handelt es sich lediglich um statistisch generierte Textfragmente, die keinerlei tiefere Bedeutung oder logische Struktur besitzen.
Missverständnisse und fehlerhafte Forschungsansätze
Die Wissenschaftler machen deutlich, dass dieser Irrglaube zu Missverständnissen und fehlerhaften Forschungsansätzen führen kann. Besonders kritisch sehen sie die Annahme, dass stilistische Ähnlichkeiten zwischen den Antworten der Modelle und menschlichem Denken auch die inhaltliche Qualität der Antworten widerspiegeln. Das ist ein Trugschluss, den es zu vermeiden gilt.
Effizienz der sogenannten „Chains of Thought“
Die sogenannten „Chains of Thought“ – die Ketten von Zwischenschritten – haben in Wirklichkeit nur den Zweck, die Effizienz der KI-Modelle zu steigern. Sie sind keine Ausdrucksform eines tiefen Denkprozesses. Ein KI-Modell kann durchaus eine korrekte Antwort liefern, selbst wenn die Zwischenschritte mit sinnlosen oder falschen Informationen gefüllt sind. Daher fordern die Forscher, diese Zwischen-Token als bloße Hilfsmittel zur Leistungssteigerung zu betrachten, nicht als Indikatoren für menschliches Denken. Letztlich zählt die Effektivität dieser Modelle, nicht deren Nachvollziehbarkeit aus menschlicher Sicht.
Quellen
- Quelle: Arizona State University
- Der ursprüngliche Artikel wurde hier veröffentlicht
- Dieser Artikel wurde im Podcast KI-Briefing-Daily behandelt. Die Folge kannst du hier anhören.
