Wie viele Ps sind in \u201eGoogle\u201c? Laut Google sind es zwei.<\/p>\n
Au\u00dferdem gebe es \u201egenau 1 \u201ar\u2018 im Wort \u201apoop\u2018\u201c, behauptet Googles AI Overview, ebenso wie zwei \u201ed\u201cs im Wort \u201ejournalism\u201c, das die KI allerdings als \u201ej-o-u-r-n-a-d-i-s-m\u201c buchstabierte. Immerhin erkannte Google, dass im Nachnamen des US-Pr\u00e4sidenten ein P vorkommt \u2013 schrieb ihn jedoch als \u201et-r-p-u-m\u201c.<\/p>\n
Man musste kein Prophet sein, um vorherzusagen, dass Googles KI-zentrierte \u00dcberarbeitung der Suche schlecht aufgenommen werden w\u00fcrde. Das haben wir schon einmal erlebt. Als Google erstmals AI Overviews in die Suche integrierte, zitierte die Funktion satirische Beitr\u00e4ge von The Onion und Reddit und empfahl Menschen, Steine zu essen oder Klebstoff auf Pizza zu streichen.<\/p>\n
Jetzt, da Google sein Engagement verdoppelt, generative KI zum Mittelpunkt seines 29 Jahre alten Kernprodukts zu machen, \u00fcberrascht es nicht, dass erneut Probleme auftreten.<\/p>\n
\u201eDas Z\u00e4hlen innerhalb von W\u00f6rtern ist eine bekannte Herausforderung f\u00fcr LLMs, und wir arbeiten daran, dieses spezielle Problem zu beheben\u201c, teilte Google TechCrunch in einer E-Mail mit.<\/p>\n
Diese einfachen Rechtschreibfehler kommen vielen bekannt vor. LLMs \u2013 also die Art k\u00fcnstlicher Intelligenz, die Chatbots und andere Textgeneratoren antreibt \u2013 sind nicht darauf ausgelegt, Rechtschreibung wirklich zu verstehen. Seit Jahren ist es ein Running Gag, dass man ein neues KI-Modell fragen sollte, wie viele \u201er\u201cs im Wort \u201estrawberry\u201c vorkommen. Diese KI-Modelle \u2013 die in Sekunden Apps programmieren oder Probleme l\u00f6sen k\u00f6nnen, an denen Mathematiker jahrzehntelang scheiterten \u2013 buchstabieren ungef\u00e4hr so gut wie Kindergartenkinder.<\/p>\n
Googles Probleme mit den AI Overviews gehen allerdings \u00fcber alberne Rechtschreibfehler hinaus. Google hat bereits vergangene Woche einen Fehler behoben, bei dem die Suche nach dem Wort \u201edisregard\u201c scheinbar eine W\u00f6rterbuchdefinition anzeigte, die jedoch lautete: \u201eVerstanden. Lass mich wissen, wenn du eine neue Eingabe oder Frage hast!\u201c Die Rechtschreibfehler bleiben aber besonders am\u00fcsant, weil sie sich so schwer beseitigen lassen.<\/p>\n
Wie Forscher bereits erkl\u00e4rt haben, als wir sie nach diesen Buchstabierungsproblemen fragten, nehmen KI-Modelle S\u00e4tze nicht als Spracheinheiten wahr, die aus W\u00f6rtern und Buchstaben bestehen. Viele LLMs basieren auf sogenannten Transformer-Modellen, die Texte in Tokens zerlegen \u2013 das k\u00f6nnen ganze W\u00f6rter, Silben oder Buchstaben sein, je nach Modell. Statt wie ein Mensch zu \u201elesen\u201c, wandelt die KI den Text in numerische Repr\u00e4sentationen um, die anschlie\u00dfend kontextualisiert werden, damit die KI eine logisch wirkende Antwort erzeugen kann.<\/p>\n
\u201eLLMs basieren auf dieser Transformer-Architektur, die bemerkenswerterweise Texte gar nicht wirklich liest. Wenn man einen Prompt eingibt, wird er in eine Kodierung \u00fcbersetzt\u201c, erkl\u00e4rte Matthew Guzdial, KI-Forscher und Assistenzprofessor an der University of Alberta, gegen\u00fcber TechCrunch. \u201eWenn das Modell das Wort \u201athe\u2018 sieht, hat es eine bestimmte Kodierung f\u00fcr die Bedeutung von \u201athe\u2018, aber es kennt nicht die einzelnen Buchstaben \u201aT\u2018, \u201aH\u2018 und \u201aE\u2018.\u201c<\/p>\n
Die tokenbasierte Architektur, die LLMs wie Googles AI Overview antreibt, ist grunds\u00e4tzlich eingeschr\u00e4nkt, und Forscher sind nicht besonders optimistisch, dass das Rechtschreibproblem vollst\u00e4ndig gel\u00f6st werden kann.<\/p>\n
\u201eEs ist ziemlich schwierig, die Frage zu umgehen, was genau ein \u201aWort\u2018 f\u00fcr ein Sprachmodell eigentlich sein sollte. Und selbst wenn sich menschliche Experten auf ein perfektes Token-Vokabular einigen w\u00fcrden, w\u00fcrden Modelle vermutlich trotzdem davon profitieren, Dinge noch weiter zu \u201achunking\u2018-artig zusammenzufassen\u201c, sagte Sheridan Feucht, Doktorand an der Northeastern University, der an der Interpretierbarkeit gro\u00dfer Sprachmodelle forscht, gegen\u00fcber TechCrunch. \u201eMeine Vermutung ist, dass es wegen dieser Unsch\u00e4rfen keinen perfekten Tokenizer geben kann.\u201c<\/p>\n
Das ist nicht unbedingt ein dringendes Problem f\u00fcr Forscher, denn der Nutzen von LLMs liegt nicht in ihrer F\u00e4higkeit zu buchstabieren. Doch diese offensichtlichen Fehler erinnern uns daran, dass KI nicht perfekt ist \u2013 auch wenn sie manchmal wie eine allwissende Macht jenseits unseres Verst\u00e4ndnisses erscheinen mag. KI-Ausgaben sollten niemals blind vertraut werden, ohne ihre Genauigkeit zu \u00fcberpr\u00fcfen.
\nQuelle : https:\/\/techcrunch.com\/2026\/05\/27\/why-googles-ai-cant-spell-google-or-anything-else\/<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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