KI-Modelle scheitern an einfacher Logikfrage – Wie gut kennst du dich mit KI aus?
Die 5 wichtigsten Aussagen:
- KI-Systeme wie GPT-3.5/4, Gemini oder LLaMa 2/3 scheitern an einfachen Logikfragen
- Untersuchung der KI-Forschungsorganisation Laion zeigt dramatischen Zusammenbruch der Denkfähigkeiten von großen Sprachmodellen
- KI-Modelle wie GPT-3, GPT-4 und Gemini haben Schwierigkeiten, logische Fragen zu beantworten, selbst nach mehrmaligen Nachfragen
- Nur das neue GPT-4o von OpenAI konnte mit einer Erfolgsrate von 65 Prozent überzeugen
- Forscher fordern Neubewertung der behaupteten Fähigkeiten von KI-Modellen und die Schaffung standardisierter Benchmarks
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KI-Update in Kurzform:
Die Künstliche Intelligenz (KI) hat in letzter Zeit viel Aufmerksamkeit erregt, besonders nach dem Erfolg von ChatGPT. Doch eine neue Studie zeigt, dass selbst die fortschrittlichsten KI-Systeme an einfachen Logikfragen scheitern können. Forscher:innen haben große Sprachmodelle wie GPT-3.5/4, Gemini und LLaMa 2/3 getestet und festgestellt, dass sie bei einer scheinbar simplen Frage versagen.
Die Frage lautete: „Alice hat N Brüder und M Schwestern. Wie viele Schwestern hat der Bruder von Alice?“ Obwohl diese Frage für Menschen leicht zu beantworten ist, hatten die KI-Modelle Schwierigkeiten damit. Selbst nach mehrmaligen Nachfragen beharrten sie auf falschen Lösungen. Nur das neue GPT-4o von OpenAI konnte mit einer Erfolgsrate von 65 Prozent überzeugen, während andere Modelle wie Claude 3 Opus und Gemini Pro deutlich schlechter abschnitten.
Die Ergebnisse der Studie werfen Fragen über die tatsächlichen Fähigkeiten von KI-Modellen auf und fordern eine Neubewertung ihrer Leistungsfähigkeit. Es wird angeregt, standardisierte Benchmarks zu schaffen, um grundlegende Schwächen in der Argumentation der KI aufzudecken. Diese Erkenntnisse verdeutlichen, dass die Entwicklung von KI-Systemen noch einige Hürden zu überwinden hat, um menschenähnliche Denkprozesse zu erreichen.