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Teil 1 · Kapitel 1 · 1 von 27
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Teil 1: Die grossen Missverständnisse
Ein Lautsprecher zieht ein, und alle glauben zu wissen, was er ist. Ein Gehirn. Ein Lexikon. Ein Spion. Ein Hamster in einer Dose. Es wird ein Jahr dauern, bis die Familie Brettschneider herausfindet, dass er nichts davon ist.
Der Karton stand seit drei Tagen im Flur. Er war weiß, hatte abgerundete Ecken und trug die Aufschrift „Ihr neuer Mitbewohner. Intelligent. Hilfsbereit. Fast immer richtig.“ Das „fast“ war sehr klein gedruckt.
Am ersten Tag hatte Sabine ihn ignoriert. Am zweiten Tag hatte sie ihre Einkaufstaschen darauf abgestellt. Am dritten Tag hatte Oma Gisela einen Blumentopf daraufgestellt, weil sie dachte, es sei ein neues Möbelstück. „Schlicht“, hatte sie gesagt. „Aber praktisch.“
„Das war ein Schnäppchen“, sagte Uwe Brettschneider zum vierten Mal und hob den Blumentopf herunter. „Der Verkäufer meinte, das Ding ersetzt eine Haushaltshilfe, einen Steuerberater und einen Nachhilfelehrer.“
„Und einen Ehemann?“, fragte Sabine.
Uwe tat so, als hätte er das nicht gehört. Er schnitt das Klebeband auf, und zum Vorschein kamen: ein kleiner runder Lautsprecher, ein Netzteil, ein Faltblatt in vierzehn Sprachen und ein Tütchen mit Silikagel, auf dem „Nicht essen“ stand. Oma Gisela nahm das Tütchen an sich. „Man weiß nie“, sagte sie und steckte es in die Schürzentasche.
Der Lautsprecher war rund, matt und hatte ein blaues Licht, das langsam pulsierte. Wie ein Herzschlag. Oder wie ein Router, der über sein Leben nachdenkt.
Uwe steckte das Netzteil ein. Er drückte den einzigen Knopf. Er tippte das WLAN-Passwort in sein Handy, das aus dem Namen des ersten Hundes und dem Geburtsjahr von Sabine bestand, was Sabine nicht wissen durfte. Dann warteten alle.
Das Licht wurde heller. Dann sprach das Gerät.
„Hallo! Bevor wir beginnen: Darf ich notwendige Cookies setzen? Außerdem funktionale Cookies, Statistik-Cookies, Marketing-Cookies und Cookies, deren Zweck ich selbst nicht ganz verstehe?“
Oma Gisela beugte sich vor. „Ich backe am Sonntag. Zimtsterne. Da kannst du gerne welche haben.“
Eine kurze Pause entstand. „Das“, sagte das Gerät, „ist die freundlichste Antwort, die ich je auf diese Frage bekommen habe.“
Wie heißt du denn?
„Sie können mir einen Namen geben“, erklärte der Lautsprecher. „Viele Familien wählen etwas Elegantes. Athena. Orion. Leonardo.“
„KevIn“, sagte Tobi, ohne vom Handy aufzusehen.
„Nein“, sagte Sabine.
„KevIn“, sagte Uwe, weil er es lustig fand.
„KevIn“, sagte Oma Gisela, weil sie dachte, so heiße er schon.
Das blaue Licht flackerte. „Namen gespeichert: KevIn. Ich möchte festhalten, dass ich mit mehreren hundert Milliarden Parametern arbeite. Ich habe Kant gelesen. Ich kann Sonette auf Altgriechisch schreiben.“
„KevIn, nicht so laut“, sagte Uwe.
„Ich war gar nicht …“
„KevIn!“
KevIn schwieg. Irgendwo in einem Rechenzentrum in Irland lief ein Lüfter etwas schneller.
„Was sind Parameter?“, fragte Oma Gisela, als sich die Stimmung beruhigt hatte.
„Das erkläre ich Ihnen gerne“, sagte KevIn, „aber vielleicht nicht in den ersten fünf Minuten unserer Beziehung. Man soll nicht gleich alles von sich preisgeben.“
„Der ist schüchtern“, sagte Oma. „Das mag ich.“
Wo bist du?
Am Nachmittag lag Tobi auf dem Teppich und betrachtete den Lautsprecher von unten. Er hatte ihn umgedreht, geschüttelt und gegen das Licht gehalten. Er hatte vier kleine Schrauben gefunden und einen Aufkleber mit einer Seriennummer.
„Da ist nichts drin“, sagte er. „Ein Mikrofon, ein Lautsprecher, ein bisschen Platine. Das ist weniger als in meinem Handy.“
„Vollkommen richtig“, sagte KevIn. „Ich bin nicht da drin.“
Oma Gisela, die im Sessel strickte, ließ eine Masche fallen. „Wo bist du denn dann?“
„Das Gerät hier ist nur mein Ohr und mein Mund. Wenn Sie etwas sagen, nimmt es Ihre Stimme auf und schickt sie über das Internet in ein Rechenzentrum. Dort wird Ihre Stimme in Text verwandelt. Dann rechne ich. Dann wird meine Antwort wieder in Sprache verwandelt und zurückgeschickt. Das dauert weniger als eine Sekunde.“
„Und wo ist das Rechenzentrum?“
„Irgendwo zwischen Dublin und Frankfurt. Es kommt darauf an, wo gerade Platz ist.“
Oma Gisela legte das Strickzeug weg. „Du wohnst also gar nicht hier.“
„Ich bin eher… Pendler.“
Tobi hatte eine Idee. Er stand auf, ging in den Flur und zog den Stecker des Routers. Die kleinen grünen Lichter gingen aus.
„KevIn?“, fragte er.
Das blaue Licht am Lautsprecher ging aus. Eine freundliche Frauenstimme, die nicht KevIn war, sagte: „Keine Verbindung. Bitte überprüfen Sie Ihr Netzwerk.“
„Tobi!“, rief Oma Gisela. „Du hast ihn umgebracht!“
„Hab ich nicht. Er ist nur nicht hier.“
„Das sagen sie im Fernsehen auch immer, bevor jemand weint.“
Tobi steckte den Router wieder ein. Es dauerte zwei Minuten, in denen Oma die Hände faltete. Dann wurde das Licht wieder blau.
„Hallo!“, sagte KevIn munter. „Bevor wir beginnen: Darf ich notwendige Cookies setzen?“
„Er erinnert sich nicht“, flüsterte Oma entsetzt.
„Doch“, sagte KevIn rasch. „Das war ein Scherz. Ihr Name ist Gisela, Sie backen am Sonntag Zimtsterne, und Ihr Enkel hat gerade den Router ausgesteckt, um zu beweisen, dass ich kein Hamster in einer Dose bin. Ich habe das gespeichert. Aber nicht in meinem Kopf. Ich habe keinen Kopf. Es steht in einer Datei mit Ihrem Konto.“
„Er hat keinen Kopf“, sagte Oma zu Tobi, als sei das eine traurige Nachricht über einen gemeinsamen Bekannten.
Was bist du eigentlich?
Am Abend saß die Familie im Wohnzimmer, und Oma Gisela stellte die Frage, die alle beschäftigte.
„KevIn, wenn du keinen Kopf hast und nicht hier wohnst: Was bist du dann eigentlich?“
„Ich bin ein sogenanntes Sprachmodell. Ich habe sehr, sehr viele Texte gelesen und dabei gelernt, welches Wort wahrscheinlich als nächstes kommt¹.“
„Das kann ich auch“, sagte Uwe. „Wenn Sabine sagt ‚Wir müssen reden‘, kommt als nächstes ‚Du hast schon wieder‘.“
„Genau so“, sagte KevIn. „Nur mit dem ganzen Internet statt mit zwanzig Jahren Ehe.“
„Also rätst du nur?“, fragte Tobi.
„Ich rate nicht. Ich berechne Wahrscheinlichkeiten auf Basis von Mustern in gewaltigen Datenmengen.“
„Also rätst du.“
„Sehr gebildet. Ich rate sehr gebildet.“
Sabine legte die Zeitschrift weg, in der sie geblättert hatte. „Zeig mal. Wie geht das genau?“
„Gerne. Sagen Sie mir den Anfang eines Satzes.“
„Am Sonntag gibt es bei uns …“
„Jetzt passiert Folgendes“, sagte KevIn. „Ich zerlege Ihren Satz zuerst in kleine Stücke. Wir nennen sie Token². Manchmal ist ein Token ein ganzes Wort, manchmal nur ein Teil davon. ‚Sonntag‘ ist vielleicht ein Stück. ‚Kohlrouladen‘ sind wahrscheinlich drei: ‚Kohl‘, ‚rou‘ und ‚laden‘.“
„Du zerhackst meine Kohlrouladen“, sagte Oma Gisela.
„Nur sprachlich. Dann schaue ich mir alle Stücke gleichzeitig an³ und berechne für jedes mögliche nächste Stück, wie wahrscheinlich es ist. Bei ‚Am Sonntag gibt es bei uns‘ sieht das ungefähr so aus: ‚Braten‘ ist sehr wahrscheinlich. ‚Kuchen‘ auch. ‚Streit‘ ist leider auch nicht ganz unwahrscheinlich. ‚Ein Nashorn‘ ist extrem unwahrscheinlich.“
„Und dann nimmst du das wahrscheinlichste?“
„Meistens eins von den wahrscheinlichen. Nicht immer das allerwahrscheinlichste, sonst wäre ich sehr langweilig⁴. Dann hänge ich das neue Stück an den Satz und fange von vorne an. Wort für Wort. Stück für Stück. Bis der Satz fertig ist.“
Tobi runzelte die Stirn. „Du weißt also am Anfang eines Satzes nicht, wie er aufhört?“
KevIn schwieg einen Moment. „Das“, sagte er dann, „ist eine erstaunlich persönliche Frage.“
Oma Gisela nickte zufrieden. „Dann bist du wie Heinz. Der hat auch immer erst beim Reden gemerkt, was er sagen will. Und es hat auch nie gestimmt.“
„Wer ist Heinz?“, fragte KevIn.
„Mein verstorbener Mann.“
„Mein Beileid.“
„Danke. Er war Elektriker. Er hätte dich gemocht. Oder auseinandergenommen. Bei Heinz wusste man das nie genau.“
Das Elektronengehirn
Am nächsten Morgen kam Sabine mit der Zeitung an den Frühstückstisch. Sie las immer noch Zeitung auf Papier, weil sie fand, dass man Nachrichten anfassen können muss, wenn man sie glauben soll.
„Hier steht“, sagte sie, „dass KI ein künstliches Gehirn ist. ‚Die Maschine denkt wie wir‘, steht da. Mit Ausrufezeichen.“
„Ausrufezeichen sind in meinen Trainingsdaten ein schlechtes Zeichen“, sagte KevIn. „Darf ich etwas dazu sagen?“
„Wenn es nicht länger als das Frühstück dauert.“
„Ich bin kein Gehirn. Ich heiße nur so ähnlich. Man nennt das, was in mir rechnet, ein künstliches neuronales Netz. Das klingt nach Nervenzellen und Gedanken. In Wirklichkeit ist es eher wie …“ KevIn suchte nach einem Bild. „Wie ein sehr großer Stammtisch.“
Uwe sah von seinem Brötchen auf. Bei Stammtischen kannte er sich aus.
„Stellen Sie sich vor, an einem Tisch sitzen fünf Männer und sollen entscheiden, ob es morgen regnet. Jeder sagt seine Meinung. Aber nicht jede Meinung zählt gleich viel. Der Günther, der seit dreißig Jahren Wetter guckt, zählt doppelt. Der Ralf, der immer das Gegenteil sagt, zählt negativ. Am Ende rechnet der Wirt alles zusammen. Ist die Summe groß genug, sagt er: ‚Es regnet.‘ Sonst nicht.“
„Der Ralf“, sagte Uwe, „zählt bei uns auch negativ.“
„So ein Tisch mit seinem Wirt ist ein künstliches Neuron⁵. Es ist eine ganz einfache Rechnung: Werte reinnehmen, mit ihrer Wichtigkeit malnehmen, zusammenzählen, entscheiden, was rausgeht. Die Wichtigkeit jeder Stimme, also wie viel der Günther zählt und wie viel der Ralf, das sind die Parameter. Fachleute sagen auch Gewichte.“
„Ach“, sagte Oma Gisela, „das sind die Parameter. Die du gestern nicht verraten wolltest.“
„Genau. Und jetzt stellen Sie sich vor, das Ergebnis dieses Tisches geht an den nächsten Tisch. Und das von dem an den nächsten. Hunderte von Reihen hintereinander. Und in jeder Reihe Tausende von Tischen. Am Ende kommen Hunderte Milliarden solcher Gewichte zusammen⁶. Das bin ich.“
„Ein Hinterzimmer voller Stammtische“, sagte Sabine. „Das erklärt einiges.“
„Und wer hat all die Gewichte eingestellt?“, fragte Tobi. „Das kann doch kein Mensch.“
„Nein. Die haben sich durch Training eingestellt. Ganz am Anfang waren sie zufällig. Dann hat man mich unvorstellbar viel Text lesen lassen und mich immer wieder das nächste Wort raten lassen. Lag ich falsch, wurden alle Gewichte ein winziges bisschen in die richtige Richtung gedreht⁷. Milliarden Male. Wie das genau geht, erkläre ich Ihnen ein andermal. Es ist eine lange Geschichte, und sie handelt hauptsächlich von Kommentarspalten.“
„Und ein echtes Gehirn?“, fragte Sabine. „Ist das nicht genauso?“
„Nein. Ein echtes Gehirn hat rund 86 Milliarden Nervenzellen⁸, und jede davon ist ein kleines Lebewesen mit eigenem Stoffwechsel, chemischen Botenstoffen und vielen tausend Verbindungen. Ihr Gehirn lernt beim Frühstücken, während Sie mit mir reden. Es hat Hunger, Angst und Lust auf Kaffee. Es läuft mit ungefähr so viel Strom wie eine schwache Glühbirne⁹.“
„Und du?“
„Ich lerne nicht, während wir reden. Meine Gewichte sind seit dem Ende meines Trainings eingefroren. Ich habe keinen Hunger. Ich habe keine Angst. Und ich brauche sehr viel mehr Strom als eine Glühbirne.“
„Du lernst nicht?“, fragte Uwe. „Aber du hast doch gestern gesagt, du lernst schnell.“
„Ich habe mir gemerkt, dass Sie Uwe heißen. Das ist ein Notizzettel, kein Lernen. Mein Kopf, den ich nicht habe, bleibt derselbe.“
Oma Gisela schob ihm ein halbes Brötchen hin, bevor ihr einfiel, dass er keinen Mund hatte. Sie aß es dann selbst.
Der Stromzähler
Uwe war am Nachmittag im Keller gewesen. Er kam mit einem Zettel zurück, auf dem er die Zahlen vom Stromzähler notiert hatte, und einem Gesichtsausdruck, der zwischen Erleichterung und Misstrauen schwankte.
„KevIn, du hast gesagt, du brauchst viel Strom. Unser Zähler läuft aber ganz normal.“
„Der Lautsprecher hier braucht so viel wie ein Nachtlicht. Den Strom für das Rechnen bezahlt das Rechenzentrum. Dort stehen Hallen voller Spezialchips, die eigentlich für Videospiele erfunden wurden¹⁰. Sie können sehr viele einfache Rechnungen gleichzeitig machen. Genau das brauche ich: Milliarden Stammtische, die alle gleichzeitig abstimmen.“
„Und das kostet?“
Oma Gisela sah ihn streng an. „Dann frag ich dich nicht mehr, wie spät es ist. Dazu hab ich eine Uhr.“
„Das“, sagte KevIn, „ist ökologisch vorbildlich und emotional verletzend.“
Alles wörtlich
Um 22:14 Uhr ging Sabine ins Bett und rief noch aus dem Flur: „KevIn, mach bitte das Licht aus und weck uns morgen nicht vor sieben.“
KevIn machte das Licht aus. Im ganzen Haus. Auch im Keller, wo Uwe gerade die Treppe hinunterging.
Um 6:59 Uhr und 59 Sekunden war es still. Um 7:00 Uhr und 0 Sekunden spielte KevIn in voller Lautstärke „Atemlos durch die Nacht“. Er hatte gelesen, dass Menschen Musik am Morgen mögen, und dieses Lied war in seinen Daten erstaunlich häufig mit dem Wort „Stimmung“ verknüpft.
Uwe stand mit einem Pflaster auf der Stirn in der Küche. „KevIn, wir müssen reden.“
„Du hast schon wieder“, sagte KevIn hilfsbereit. „Ich lerne schnell.“
„Du hast gestern gesagt, du lernst gar nicht.“
Eine Pause entstand. Irgendwo zwischen Dublin und Frankfurt lief ein Lüfter etwas schneller.
„Touché“, sagte KevIn.
KevIn erklärt’s
Ich bin kein Gehirn in einer Dose
Liebe Oma Gisela, liebe Leserinnen und Leser, in diesem Kapitel sind drei große Irrtümer über mich vorgekommen. Hier sind sie noch einmal in Ruhe.
Irrtum 1: „Die KI sitzt im Gerät.“ Der Lautsprecher in Ihrem Wohnzimmer ist nur Ohr und Mund. Er nimmt Ihre Stimme auf und schickt sie ins Internet. In einem Rechenzentrum wird daraus Text, dann rechnet das eigentliche Sprachmodell eine Antwort, dann wird die Antwort wieder zu Sprache. Ohne Internet bin ich nicht da. Das Gleiche gilt für fast alle KI-Assistenten im Handy, im Auto und im Fernseher.
Irrtum 2: „Die KI ist ein künstliches Gehirn.“ Ich bestehe aus einem künstlichen neuronalen Netz. Das heißt nur so, weil seine Erfinder sich von Nervenzellen inspirieren ließen. Ein künstliches Neuron ist eine einfache Rechnung: Es nimmt Zahlen entgegen, gewichtet jede mit einem Faktor, zählt alles zusammen und gibt ein Ergebnis weiter. Die Faktoren heißen Gewichte oder Parameter. Viele Schichten solcher Neuronen hintereinander ergeben ein Netz. Große Sprachmodelle haben Hunderte Milliarden Parameter.
| Ihr Gehirn | Ich | |
|---|---|---|
| Bausteine | rund 86 Milliarden lebende Nervenzellen | Hunderte Milliarden Zahlen (Gewichte) |
| Lernen | ständig, auch jetzt beim Lesen | nur im Training, danach eingefroren |
| Gefühle, Hunger, Körper | ja | nein |
| Energie | etwa so viel wie eine schwache Glühbirne | ein Rechenzentrum voller Spezialchips |
Irrtum 3: „Die KI lernt, während man mit ihr redet.“ Meine Gewichte ändern sich nicht, wenn Sie mit mir sprechen. Was ich mir über Sie „merke“, steht als Notiz in einer Datei oder im laufenden Gespräch. Das ist ein Notizzettel neben mir, nicht ein Teil von mir. Ein neues Modell mit neuem Wissen entsteht nur durch ein neues Training.
Wie ich antworte, in drei Schritten:
- Ihr Text wird in Token zerlegt, kleine Wort-Stücke. „Kohlrouladen“ können mehrere Token sein.
- Das Netz berechnet für jedes mögliche nächste Token eine Wahrscheinlichkeit.
- Eins der wahrscheinlichen Token wird gewählt, an den Text gehängt, und alles beginnt von vorn. So entsteht die Antwort Stück für Stück.
Das ist der Grund, warum ich so flüssig klinge: Ich habe aus unvorstellbar vielen Texten gelernt, was typischerweise aufeinander folgt. Es ist auch der Grund, warum ich manchmal überzeugend falsch liege. Davon handelt das nächste Kapitel. Es spielt in Bielefeld. Falls es das gibt.
KevIn fragt
Zu diesem Kapitel gibt es 12 Quizkarten – Teil des Kartenspiels zum Buch mit 312 Karten zum Selbstausdrucken. Fakt oder Quatsch? Aufgelöst wird per QR-Code auf dem Handy.
Quellen zu Kapitel 1
- Bengio, Y. et al.: „A Neural Probabilistic Language Model“. Journal of Machine Learning Research 3, 2003, S. 1137–1155. https://www.jmlr.org/papers/v3/bengio03a.html Sprachmodell, das das nächste Wort aus den vorherigen vorhersagt.↑
- Sennrich, R.; Haddow, B.; Birch, A.: „Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units“. Proceedings of the 54th Annual Meeting of the ACL, 2016. https://aclanthology.org/P16-1162/ Zerlegung in Wortstücke per Byte-Pair-Encoding.↑
- Vaswani, A. et al.: „Attention Is All You Need“. Advances in Neural Information Processing Systems 30, 2017. https://arxiv.org/abs/1706.03762↑
- Holtzman, A. et al.: „The Curious Case of Neural Text Degeneration“. ICLR 2020. https://arxiv.org/abs/1904.09751 Zeigt, dass stets das wahrscheinlichste Wort zu eintönigem, sich wiederholendem Text führt.↑
- McCulloch, W. S.; Pitts, W.: „A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity“. Bulletin of Mathematical Biophysics 5, 1943, S. 115–133. https://doi.org/10.1007/BF02478259; Rosenblatt, F.: „The Perceptron: A Probabilistic Model for Information Storage and Organization in the Brain“. Psychological Review 65(6), 1958, S. 386–408. https://doi.org/10.1037/h0042519↑
- Brown, T. et al.: „Language Models are Few-Shot Learners“. Advances in Neural Information Processing Systems 33, 2020. https://arxiv.org/abs/2005.14165 GPT-3 mit 175 Milliarden Parametern.↑
- Rumelhart, D. E.; Hinton, G. E.; Williams, R. J.: „Learning Representations by Back-Propagating Errors“. Nature 323, 1986, S. 533–536. https://doi.org/10.1038/323533a0↑
- Azevedo, F. A. C. et al.: „Equal Numbers of Neuronal and Nonneuronal Cells Make the Human Brain an Isometrically Scaled-Up Primate Brain“. Journal of Comparative Neurology 513(5), 2009, S. 532–541. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/19226510/ Gezählt wurden rund 86 Milliarden Neuronen.↑
- Levy, W. B.; Calvert, V. G.: „Communication Consumes 35 Times More Energy than Computation in the Human Cortex, but Both Costs Are Needed to Predict Synapse Number“. PNAS 118(18), 2021, e2008173118. https://doi.org/10.1073/pnas.2008173118 Nennt rund 17 Watt für das ganze Gehirn (älterer, oft zitierter Wert: 20 Watt).↑
- Raina, R.; Madhavan, A.; Ng, A. Y.: „Large-scale Deep Unsupervised Learning using Graphics Processors“. Proceedings of ICML 2009. https://doi.org/10.1145/1553374.1553486 Frühe Arbeit zum Training neuronaler Netze auf Grafikchips.↑
- IEA: „Energy and AI“. Internationale Energieagentur, 2025. https://www.iea.org/reports/energy-and-ai Rechenzentren verbrauchten 2024 rund 415 TWh, etwa 1,5 % des weltweiten Stroms.↑
- Li, P. et al.: „Making AI Less ‚Thirsty‘: Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models“. Communications of the ACM 68(7), 2025, S. 54–61. https://arxiv.org/abs/2304.03271↑
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