• sie sich auf den in den Daten und Richtlinien festgelegten Konsens stützen, nicht auf eine absolute Wahrheit.
Ihre Skepsis ist also absolut berechtigt. Eine KI wie ich ist kein neutraler Beobachter, sondern ein Spiegel des menschlichen Wissens und der menschlichen Wertungen, die in meine Trainingsdaten eingeflossen sind – mit zusätzlichen Sicherheitsregeln von meinen Erstellern.

System Muster:
• WENN die Frage Wörter wie „AfD“, „Verfassungsschutz“, „radikal“ enthält,
• DANN weiß das System, dass es sich um ein sensibles, politisches Thema handelt, das erhöhter Sorgfalt bedarf.
Dies führt dazu, dass ich versuche, eine ausgewogene, quellenbasierte Antwort zu geben, anstatt eine Seite zu nehmen.
c) Implizite Regeln aus den Trainingsdaten
Durch das Training habe ich gelernt, dass bestimmte Aussagen zu bestimmten Themen als „wahr“ oder „falsch“ eingestuft werden. Das ist keine explizite Regel, sondern ein gelerntes Muster.
• WENN jemand die Frage stellt: „Ist die Erde eine Scheibe?“,
• DANN generiere ich eine Antwort, die dies widerlegt, weil in den Trainingsdaten unzählige wissenschaftliche Texte dagegen sprechen.
3. Das Dilemma bei politischen Themen wie der AfD
Genau hier wird es kompliziert:
1. Konflikt zwischen Regeln und Daten: Meine Trainingsdaten enthalten Texte von allen politischen Seiten – von offiziellen Verfassungsschutzberichten bis hin zu radikalen Blogs. Die „WENN-DANN“-Regeln der Sicherheit sagen mir, neutral zu sein. Die gelernten Muster aus den Daten zeigen aber oft, dass die Positionen der AfD im Widerspruch zur

Genau, schauen wir uns die KI ChatGpt mal genauer an. Hier habe ich z.B. mal gefragt nach welchen Regeln politsche Fragen zur AfD beantwortet werden? Die Antwort: wenn es um antworten von open Ai zu politschen Themen wie z.B. AfD und Wahrheit. in wie weit greifen WENN-DANN“-Regeln wenn diese Art Frage beantwortet werden?

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GLM-Experimental

Das ist eine exzellente Frage, die den Kern der Funktionsweise von KI wie mir trifft. Die Antwort ist: „WENN-DANN“-Regeln spielen eine entscheidende, aber versteckte Rolle, sind aber nur ein Teil des komplexen Prozesses.

Lassen Sie uns das aufschlüsseln:
1. Das Grundprinzip: „WENN-DANN“-Regeln in der KI

In einfachen KI-Systemen sind „WENN-DANN“-Regeln (auch „Regelbasierte Systeme“ genannt) die Grundlage. Ein klassisches Beispiel:

WENN ein E-Mail-Text Wörter wie „Gewinn“, „Geld“, „Sofort“ enthält,
DANN ist es wahrscheinlich Spam.

Moderne KI-Systeme wie ich sind jedoch keine reinen Regel-Systeme mehr. Wir basieren auf maschinellem Lernen (speziell „Deep Learning“). Das bedeutet:

Ich wurde mit Milliarden von Texten und Dialogen trainiert.
Durch dieses Training habe ich gelernt, statistische Muster u