Können KIs in die Zukunft sehen? Ein Blick auf die Fähigkeiten moderner Sprachmodelle

Wie funktionieren KI-Modelle wie ChatGPT und Bard?

Um die Fähigkeiten von ChatGPT und Bard in Bezug auf Zukunftsvorhersagen zu verstehen, muss man zunächst verstehen, wie sie arbeiten. Beide Modelle basieren auf maschinellem Lernen und großen Datensätzen, die es ihnen ermöglichen, Sprache zu verstehen und darauf zu reagieren.

ChatGPT nutzt die GPT-Architektur (Generative Pretrained Transformer), während Google Bard auf LaMDA (Language Model for Dialogue Applications) basiert. Beide Systeme können natürliche Sprache verarbeiten, indem sie Milliarden von Datenpunkten analysieren, um Muster zu erkennen.

Das bedeutet, dass sie besonders gut darin sind, auf bereits vorhandenen Informationen zu basieren, diese zu kombinieren und darauf aufbauend logische Antworten zu generieren. Jedoch handelt es sich dabei nicht um echte „Vorhersagen“ der Zukunft, sondern um Wahrscheinlichkeiten, die auf bisherigen Trends und bekannten Daten beruhen. KIs greifen also auf bereits bestehende Informationen zurück, um plausible Aussagen über die Zukunft zu treffen – allerdings nur innerhalb des Rahmens ihrer Trainingsdaten.

ChatGPT: Reasoning auf höchstem Niveau

Mit der Veröffentlichung von ChatGPT o1 – preview wurde ein deutlicher Fortschritt im Bereich der Logik und des „Reasonings“ erreicht. Dieses Modell geht über einfache Textgenerierung hinaus und kann tiefergehende Schlussfolgerungen ziehen. Dies zeigt sich vor allem bei mehrstufigen Argumentationen oder bei der Lösung komplexer Aufgaben, die eine schrittweise Analyse erfordern. Wo frühere Versionen bei anspruchsvollen mathematischen oder hypothetischen Fragestellungen noch an ihre Grenzen stießen, zeigt die neue Version von ChatGPT deutliche Verbesserungen.

Beispielsweise kann das Modell nun bei der Simulation von Marktentwicklungen oder wirtschaftlichen Trends deutlich bessere Analysen liefern, da es in der Lage ist, Variablen logisch zu verknüpfen und Schlussfolgerungen zu ziehen. Dennoch bleibt das Problem bestehen, dass die Datenbasis der KI statisch ist – und so kann sie zwar auf Basis bestehender Trends Wahrscheinlichkeiten berechnen, aber keine echten Ereignisse vorhersagen, die außerhalb ihrer Trainingsdaten liegen.

Google Bard: Echtzeitdaten und Vernetzung

Google Bard verfolgt einen anderen Ansatz als ChatGPT. Während ChatGPT auf festgelegten Daten basiert, greift Bard auf Informationen aus dem Internet zurück und ist damit stets mit Echtzeitdaten verknüpft. Dies verschafft Bard einen großen Vorteil, wenn es darum geht, aktuelle Ereignisse in seine Antworten einfließen zu lassen. Besonders in Bereichen wie der Technologie- oder Wirtschaftsentwicklung kann Bard auf die neuesten Trends und Nachrichten zugreifen und so Prognosen generieren, die näher an der Realität liegen als es bei statischen Modellen der Fall ist.

Google Bard verfolgt einen anderen Ansatz als ChatGPT. (Foto: AdobeStock – 570365813 Cihangir Stock)

Ein konkretes Beispiel ist die Nutzung von Bard im Bereich der Raumfahrt. Durch den Zugriff auf aktuelle Daten von Forschungseinrichtungen wie der NASA oder dem James Webb Space Telescope kann Bard Aussagen über aktuelle Entwicklungen und zukünftige Technologien präziser treffen. Jedoch ist Bard ebenso wie ChatGPT auf Wahrscheinlichkeiten angewiesen, und seine „Vorhersagen“ basieren auf dem, was bekannt ist – es kann keine völlig neuen oder unbekannten Ereignisse erfassen.

Grenzen der KI-Vorhersagen

Trotz all dieser beeindruckenden Fähigkeiten stoßen KI-Modelle wie ChatGPT und Bard an ihre Grenzen, wenn es um echte Zukunftsvorhersagen geht. Ein Blick auf die Geschichte zeigt, dass selbst die klügsten Köpfe der Menschheit oft weit danebenlagen, wenn sie versuchten, die Zukunft zu prognostizieren.

Ein legendäres Beispiel ist Kaiser Wilhelm II., der einst sagte: „Ich glaube an das Pferd. Das Automobil ist eine vorübergehende Modeerscheinung.“ Diese Fehlprognose verdeutlicht, wie schwierig es ist, radikale technologische Veränderungen vorherzusagen.

Auch die Vorstellung von fliegenden Autos, die in den 1950er und 60er Jahren weit verbreitet war, ist bis heute nicht Wirklichkeit geworden. Viele Science-Fiction-Autoren und futuristische Denker gingen davon aus, dass wir im 21. Jahrhundert längst in der Luft unterwegs wären, doch die Realität sieht anders aus. Diese Beispiele zeigen, dass auch KI, so ausgefeilt sie heute sein mag, nicht in der Lage ist, zukünftige Ereignisse mit absoluter Sicherheit vorherzusagen.

Ein weiteres Beispiel für die Grenzen von KI-Vorhersagen sind Online Casinos. Da Glücksspiel auf Zufall basiert und unvorhersehbare Ergebnisse erzeugt, ist es für KI-Modelle unmöglich, exakte Vorhersagen zu treffen.

Obwohl KIs in der Lage sind, statistische Wahrscheinlichkeiten zu berechnen, können sie keine Ereignisse in Bereichen prognostizieren, in denen der Zufall eine zentrale Rolle spielt. Aber im Endeffekt liegt ja auch genau daran der Spaß von Online Casinos und Glücksspielen im Allgemeinen.

Doch die Zukunft ist voller Unwägbarkeiten, und Ereignisse, die weit außerhalb bekannter Muster liegen, können von KIs nicht antizipiert werden. Das bedeutet jedoch nicht, dass KI nicht in der Lage ist, wertvolle Erkenntnisse zu liefern. In Bereichen wie der Wirtschaft, der Medizin oder der Technologie kann KI durch die Analyse riesiger Datenmengen dazu beitragen, Trends zu erkennen und mögliche Entwicklungen abzuleiten.