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Beim N\u00fcrnberg Digital Festival 2026 hat unser CEO Thomas Immich gemeinsam mit Michael Briem von mindline energy<\/a> einen Vortrag gehalten, der auf den ersten Blick provokant klingt: Was unterscheidet eigentlich einen Politiker von einem Sprachmodell? Die Antwort, die die beiden mit dem Publikum erarbeitet haben, ist unbequemer, als man denkt und hat viel damit zu tun, wie KI tats\u00e4chlich funktioniert.<\/p>\n Ausgangspunkt war eine einfache Beobachtung: Bei Politikern sprechen wir von L\u00fcgen, bei KI von Halluzinationen und verbinden damit ganz unterschiedliche Wertungen. Halluzination klingt kreativ, fast positiv. L\u00fcge klingt nach T\u00e4uschung. Dabei besch\u00e4ftigen sich beide mit derselben Grundfrage: Was ist eigentlich wahr? Sprachmodelle neigen dazu, genau die Antwort zu liefern, die im jeweiligen Moment am wahrscheinlichsten gut ankommt, \u00e4hnlich wie politische Kommunikation, die sich an der Zielgruppe ausrichtet, statt an einer festen Position.<\/p>\n Ein Sprachmodell ist im Kern ein Prediction Model: Es reiht die wahrscheinlichsten n\u00e4chsten W\u00f6rter aneinander, basierend auf seinen Trainingsdaten und dem gegebenen Kontext. Genau das erkl\u00e4rt auch, warum Kontext so entscheidend ist und warum gr\u00f6\u00dfer nicht automatisch besser bedeutet. Thomas hat das im Vortrag mit einem Koffer verglichen: Je voller der Kontext, desto schwerer wird es f\u00fcr das Modell, das eine relevante Detail wiederzufinden, das f\u00fcr eine gute Antwort n\u00f6tig w\u00e4re. Ein riesiges Kontextfenster l\u00f6st dieses Problem nicht von selbst.<\/p>\n Daraus folgt ein wichtiger Punkt f\u00fcr unsere t\u00e4gliche Arbeit mit KI-Personas: Ein klar definierter, fokussierter Kontext liefert bessere und verl\u00e4sslichere Antworten als ein m\u00f6glichst gro\u00dfes, unstrukturiertes Datenpaket.<\/p>\n Anhand eines Wahl-O-Mat-Experiments hat der Vortrag gezeigt, wie eine KI-Persona mit klaren politischen Positionen zu \u00fcberraschenden Wahlempfehlungen kommen kann. Der Grund liegt in der Funktionsweise von Transformer-Modellen: Sie gewichten starke, eindeutige Signale st\u00e4rker als differenzierte Positionen. Eine klare Aussage wie „wir sind grunds\u00e4tzlich gegen Krieg“ setzt sich im Wahrscheinlichkeitsmodell eher durch als ein abw\u00e4gendes „kommt darauf an“. Das ist keine bewusste politische Schlagseite der Technologie, sondern eine strukturelle Eigenschaft von Aufmerksamkeitsmechanismen (Stichwort: das bekannte „Attention Is All You Need“-Paper) mit sehr realen Konsequenzen daf\u00fcr, wessen Positionen in KI-gest\u00fctzten Auswertungen sichtbar werden.<\/p>\n Ein Highlight des Vortrags war eine Studie der Universit\u00e4t Luxemburg, bei der Psychotherapeutinnen g\u00e4ngige KI-Modelle mit denselben Fragen konfrontiert haben, die sonst Patient:innen gestellt werden. Die Ergebnisse fielen erstaunlich unterschiedlich aus: Von auff\u00e4llig angepasstem, unsicherem Verhalten bei einem Modell bis hin zu einem Modell, das sich der Befragung aktiv verweigerte und die Aufmerksamkeit konsequent auf die menschlichen Forschenden zur\u00fccklenkte. Die Botschaft dahinter: KI-Modelle haben durch ihr Training tats\u00e4chlich so etwas wie einen Charakter und der beeinflusst, wie vertrauensw\u00fcrdig oder manipulierbar ihre Antworten sind.<\/p>\n Eine Frage, die im Vortrag bewusst offen im Raum stand: Denkt und antwortet ein europ\u00e4isches Sprachmodell eigentlich anders als ein US-amerikanisches oder chinesisches? Aktuell gibt es darauf noch keine wirklich befriedigende Antwort aber es gibt bereits konkrete europ\u00e4ische Initiativen, die in diese Richtung arbeiten. Ein Beispiel, das Thomas auch beim AI Now Summit von Mistral AI in Paris gesehen hat war ein spezialisiertes Sprachmodell f\u00fcr Altgriechisch, das in der Lage ist, fragmentierte Textstellen auf antiken Papyrus-Rollen zu vervollst\u00e4ndigen. Das Modell wurde von Forschenden der Austrian Academy of Sciences (OeAW). Mistral AI stellte daf\u00fcr die n\u00f6tige Rechenleistung zur Verf\u00fcgung.<\/p>\n Das Beispiel zeigt zweierlei: Zum einen, dass hochspezialisierte, eng trainierte Modelle oft zuverl\u00e4ssiger sind als riesige Allzweckmodelle. Zum anderen, dass europ\u00e4ische Anbieter wie Mistral AI zunehmend die technologische Grundlage liefern, um genau solche fokussierten, eigenst\u00e4ndigen Modelle zu bauen \u2013 ein wichtiger Baustein f\u00fcr digitale Souver\u00e4nit\u00e4t, die uns als europ\u00e4isches Unternehmen selbst sehr am Herzen liegt.<\/p>\nHalluzination oder L\u00fcge?<\/h3>\n
Wie Sprachmodelle wirklich „denken“<\/h3>\n
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<\/h3>\nStarke Signale gewinnen \u2013 auch bei Meinungen<\/h3>\n
KI auf der Couch: Pers\u00f6nlichkeitsprofile gro\u00dfer Sprachmodelle<\/h3>\n
Digitale Souver\u00e4nit\u00e4t: Gibt es eigentlich ein europ\u00e4isches Modell?<\/h3>\n
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<\/p>\nLobbyismus 2.0<\/h3>\n
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