Grenzen des KI-Verstehens am Beispiel der Erdbeer-Frage

Grok, Erdbeeren und die Grenzen der KI

Die Frage, wie viele „R“ im Wort „Strawberry“ vorkommen, mag trivial erscheinen.  Für Menschen ist die Antwort offensichtlich: drei. Doch für Künstliche Intelligenz, insbesondere große Sprachmodelle (LLMs), stellt diese simple Frage eine unerwartete Hürde dar.  Ein kürzlich aufgetauchter Post des Twitter-Nutzers @_akhaliq, der die Rückkehr von Grok in Anychat verkündete und gleichzeitig die Erdbeer-Frage stellte, lenkt die Aufmerksamkeit erneut auf dieses Phänomen.

Der Vorfall verdeutlicht die grundlegenden Funktionsweisen und Limitationen aktueller KI-Systeme.  LLMs wie Grok, ChatGPT oder Claude basieren auf dem Prinzip der Tokenisierung.  Dabei wird der eingegebene Text in kleinere Einheiten, sogenannte Tokens, zerlegt. Diese Tokens können einzelne Wörter, Wortteile oder sogar einzelne Zeichen sein.  Die KI verarbeitet und analysiert diese Tokens, um den Kontext zu verstehen und eine passende Antwort zu generieren.

Das Problem bei der Erdbeer-Frage liegt in der Art und Weise, wie die KI das Wort „Erdbeere“ tokenisiert.  Anstatt die einzelnen Buchstaben zu zählen, erkennt die KI möglicherweise die Bestandteile „Erd“ und „beere“ als separate Tokens.  Dadurch kann sie die Anzahl der „R“ im gesamten Wort nicht korrekt erfassen.  Die KI „sieht“ die Buchstabenfolge nicht als Ganzes, sondern als Kombination einzelner Bausteine, die sie möglicherweise nicht immer korrekt zusammensetzt.

Dieses Beispiel verdeutlicht, dass KI, trotz ihrer beeindruckenden Fähigkeiten, Texte zu generieren und komplexe Aufgaben zu lösen, noch immer Schwierigkeiten mit scheinbar einfachen Fragen hat.  Die Tokenisierung, die der Effizienz und Skalierbarkeit von LLMs dient, kann gleichzeitig zu unerwarteten Fehlern führen.  Die KI versteht Sprache nicht im menschlichen Sinne, sondern verarbeitet sie auf Basis von Mustern und Wahrscheinlichkeiten, die sie aus den Trainingsdaten gelernt hat.

Die Erdbeer-Frage ist somit ein anschauliches Beispiel dafür, dass KI-Systeme zwar beeindruckende Fortschritte gemacht haben, aber noch immer weit von einem echten Sprachverständnis entfernt sind.  Sie zeigt die Grenzen der aktuellen Technologie auf und die Notwendigkeit weiterer Forschung und Entwicklung, um die KI-Systeme robuster und zuverlässiger zu gestalten.  Für Unternehmen wie Mindverse, die sich auf die Entwicklung von KI-Lösungen spezialisiert haben, bieten solche Herausforderungen wichtige Erkenntnisse für die Optimierung und Verbesserung ihrer Produkte, sei es bei der Entwicklung von Chatbots, Voicebots oder KI-Suchmaschinen.

Die Diskussion um die Erdbeer-Frage unterstreicht die Bedeutung des Verständnisses der zugrundeliegenden Technologie.  Nur so können die Stärken und Schwächen von KI-Systemen realistisch eingeschätzt und die Technologie effektiv eingesetzt werden.  Mindverse als Anbieter von KI-Lösungen ist sich dieser Herausforderung bewusst und arbeitet kontinuierlich daran, die Grenzen der KI zu erweitern und innovative Lösungen für die Zukunft zu entwickeln.

Bibliographie: https://www.reddit.com/r/ChatGPT/comments/1dngbhx/how_many_rs_are_there_in_strawberry/ https://www.inc.com/kit-eaton/how-many-rs-in-strawberry-this-ai-cant-tell-you.html https://twitter.com/AdrianDittmann/status/1823594924203499860 https://www.facebook.com/AIGPTInsights/videos/i-asked-chatgpt-how-many-rs-are-in-the-word-strawberry-ai-strawberries-investmen/1928218714310421/ https://www.facebook.com/groups/gptexperts/posts/bored-of-this-how-many-rs-in-strawberry-thing-doing-the-rounds-prompting-is-a-sk/3818396505146403/ https://www.tiktok.com/@yallwatchthis/video/7407266420184075562?lang=de-DE https://www.ndtvprofit.com/technology/heres-why-ai-chat-bots-cant-answer-how-many-r-in-strawberry-question-correctly https://www.youtube.com/watch?v=RflCE7O_6yU