Neuer Wunderglaube KI – und die Bullshit-Berichterstattung

In den letzten vier Wochen hatte der Economist gleich zwei sensationsheischende Titelgeschichten zum Thema KI. Die USA, so lasen wir in der Ausgabe vom 20. Juni, sei wegen der Beheimatung der weltweit führenden KI und der Fähigkeit, sie auch politisch zu kontrollieren, die absolute Supermacht. Denn die KI werde die Welt so fundamental verändern, dass die USA durch die Kontrolle der KI gewaltige Vorteile hätten. Am 27.6.2026 erfuhren wir, wie mit dem irrationalen Widerstand der Wähler gegen die KI umzugehen sei. Dabei wurde der Eindruck erweckt, durch die gewaltigen Rationalisierungspotenziale der KI entstünde derzeit eine Maschinenstürmerbewegung, ein abgeschlagener und aufgespießter Roboterkopf im Stil des aus der Serie Star Wars bekannten Androiden C3PO ziert das Titelbild. Der Leitartikel beschäftigt sich dann damit, wie man diese Maschinenstürmer einhegen könne, damit die großartige Entwicklung der KI von ihnen nicht behindert würde. In der Ausgabe zum 250-jährigen Jubiläum der USA vom 4. Juli findet sich ein Leitartikel zum Umgang mit LLMs (Large Language Model) wie „Mythos” (Anthropic) und „Sol” (OpenAI), dem man anmerkt, dass der Autor nicht weiß, wovon er spricht.

Mit solchen Texten ist der Economist nicht alleine, er ist aber ein guter Indikator für die Stimmung unter Journalisten und der westlichen Trägerschicht, die diese Zeitschrift liest und die Gesellschaft an den Spitzenpositionen von Staat, Bildungssystem, Wirtschaft und Medien steuert. Die westliche Presse überschlägt sich mit ähnlichen Berichten. Solche Geschichten dominieren die öffentliche Meinung, sind aber echter Unfug. Unsere Eliten glauben beim Thema KI kollektiv an vollkommen absurde Geschichten, verweigern die Kenntnisnahme mathematischer Beweise und betreiben Mathematikverweigerung wie in der Schule. Wie kann das sein?

Was KI wirklich ist

Es gibt keine künstliche Intelligenz. Intelligenz ist die Fähigkeit eines Individuums, auf neuartige Situationen ohne vorherige Übung, ohne Training sofort angemessen so zu reagieren, dass Intentionen des Individuums direkt oder indirekt erfüllt werden. Maschinen haben diese Fähigkeit nicht, sondern KI-Software wie die von Anthropic und OpenAI entsteht durch einen extrem aufwändigen und teuren Softwarekonfigurations- und -programmierprozess. Bei diesem Vorgang werden riesige stochastische Regressionsgleichungen, die sogenannten Large Language Models, mit zahlreichen anderen, zum Teil klassisch-deterministischen Komponenten verbunden. Dadurch entsteht die Leistungsfähigkeit der Software. Doch weil der Kernalgorithmus der Software stochastisch ist, machen diese Algorithmen immer Fehler und generieren auch Halluzinationen. Es ist unmöglich, diese Fehler auszumerzen. Dies haben Mathematiker in den letzten fünf Jahren auf verschiedenen Weise beweisen.

Gleichzeitig haben die Algorithmen keine eigenen Intentionen, sondern berechnen die Ausgabezeichenkette, die angesichts der Eingabezeichenkette am wahrscheinlichsten ist – auch Musik und Bilder, die KI generieren, sind Zeichenketten. Dabei denken sie nicht und sie verstehen auch nichts, sondern sie geben einfach nur Ketten von Zeichen aus. Das kann sehr nützlich sein, ersetzt jedoch nicht menschliches Denken und Handeln, weil die Maschinen den Kontext, in dem sie rechnen, nicht verstehen. Sie sind lediglich Werkzeuge, die dem Menschen gewisse Tätigkeiten erleichtern. Dabei erzeugt die KI niemals etwas Neues, sondern gibt die Muster aus, die ihrer Konfiguration entsprechen. Diese Muster sind durch die Konfigurationsdaten vorgegeben. Der Mensch aber plant, erzeugt und testet die Konfiguration.

Warum KI nicht denken wird

Nun argumentieren aber KI-Verfechter, dass wir eben nur noch eine Weile warten müssen, bis die KI Modelle zu denken anfangen. Dann sei der Augenblick der Singularität gekommen, bei der die Maschinen den Menschen an Intelligenz überträfen. Dieser Sichtweise liegt eine drastische Fehleinschätzung der Eigenschaften des menschlichen Geistes zugrunde. Unser Bewusstsein, unsere Gefühle, die Quelle unseres Handelns, unser Denken funktionieren nicht so wie der Rechenprozess einer Turing-Rechenmaschine (eines Computers). Vielmehr wissen wir nicht, wie die Milliarden von Neuronen, jedes vollgepackt mit Millionen interagierender Moleküle, gemeinsam die Eigenschaften unseres Geistes hervorbringen. Wir wissen allerdings, dass dies nicht nach den Regeln einer Turing-Maschine funktioniert, sondern dass es sich beim menschlichen Geist mit einem aus dem Leib-Seele-Kontinuum sich ergebenden Prozess eines hochkomplexen Systems handelt. Aus der Thermodynamik wissen wir, dass wir solche Systeme nicht vollständig mathematisch abbilden können. Dies wäre aber erforderlich, um eine echte KI zu erzeugen.

Abgesehen davon wird bei Diskussionen über KI immer nur die Intelligenz diskutiert, die der Intelligenztest misst: Sprachverständnis, wahrnehmungsgebundenes logisches Denken, Arbeitsgedächtnis und Verarbeitungsgeschwindigkeit. Die praktische Intelligenz hingegen, die irrationale Erfahrungsgewissheit (Arnold Gehlen), mit der wir unbewusst durch das Leben gehen und die unser Überleben ermöglicht, haben wir noch nicht einmal zu modellieren begonnen. Denn sie entzieht sich unseren rationalen, verbalen Überlegungen, die der Intelligenztest abfragt und die wir (vergeblich) vollständig mathematisch formalisieren zu können erwarten.

Ein technisches Sytem wie ein Computer hat auch keine evolutionären Eigenschaften im Sinne der Theorie komplexer Systeme. Daher wird es auch keine spontane Maschinenevolution geben, wie viele KI-Prediger dies vorhersagen. Vielmehr ist das Gegenteil der Fall: Konfiguriert man KI-Systeme mit ihrem eigenen Output, verflachen sich ihre Leistungen mit jeder Iteration, weil die stochastischen Regressionsparameter immer nur einen Teil der realen Verteilung der Daten erfassen können. Man nennt dies in der Fachsprache Autophagie der Modelle. Da das Internet immer mehr mit LLM-generierten Inhalten angefüllt wird, die von realen Inhalten oft schwer zu unterscheiden sind, erleben wir schon jetzt eine subtile Degeneration und Verflachung der Modelle.

Das Potenzial der KI

Dies alles soll nicht bedeuten, dass kein hohes Potenzial in der KI steckt. KI ist erstklassig geeignet, um in der Forschung Muster in hochdimensionalen Daten zu finden, die das menschliche Auge alleine nicht sieht, vor allem aber, um in der Wirtschaft repetitive Muster zu automatisieren. Vor letzterem warnen die KI-Prediger, die den KI-Modellen zutrauen, 80 Prozent der menschlichen Arbeit zu automatisieren. Dabei verkennen sie, dass seit der industriellen Revolution mit Hilfe regelbasierter Automaten, vulgo Maschinen, bereits ein Großteil der trivial automatisierbaren Tätigkeiten automatisiert worden sind – man beobachte einen riesigen modernen Mähdrescher, der hunderte von Landarbeitern ersetzt, oder einen gewaltigen Braunkohlebagger im Tagebau.

Von den heute noch verbleibenden Tätigkeiten haben die meisten Eigenschaften, die eine Automatisierung erschweren oder unmöglich machen. Beispielsweise haben wir kein mathematisches Modell für sensomotorische Bewegungssteuerung, wie sie bei der feinmechanischen Arbeit auftritt. Ein solches Modell steht auch nicht an, wenn man sich die neurowissenschaftliche Forschung zu dem Thema anschaut, die über sehr grobe Modelle seit langer Zeit nicht hinauskommen kann, weil ein komplexes System diese Prozesse erzeugt und sie nicht-ergodisch und damit nicht mathematisierbar sind.

Da Maschinen Sprache nicht verstehen, sind echte Dialoge über längere Abschnitte nicht verlässlich möglich, weshalb in Call-Centern nur ganz einfache Anliegen maschinell bearbeitet werden können. Über längere Dialogstrecken sind Maschinen, die keine Pragmatik beherrschen, nicht konfigurierbar. So kann man ein Beispiel an das andere reihen, am Ende kommt heraus, dass KI Anwendungen in den nächsten fünf bis zehn Jahren maximal fünf Prozent menschlicher Arbeit übernehmen können. Im Westen ist das nicht genug, um den Rückgang der gut ausgebildeten Erwerbstätigen durch das Ausscheiden der geburtenstarken Jahrgänge der Nachkriegszeit auszugleichen. Genauso wenig berücksichtigen die KI-Prediger, dass durch den ubiquitären Einsatz digitaler Medien und trivialer KI das Bildungsniveau und die geistigen Fähigkeiten nachlassen, ein Aspekt, den Manfred Spitzer bereits 2012 als digitale Demenz beschrieben hat. Dieser Niedergang geistiger Fähigkeiten auf breiter Front wird die KI-Potenziale leider überkompensieren.

Warum die Trägerschicht die Narrative glaubt

Aber warum glauben die Angehörigen der Trägerschicht dann diese Narrative? Weil sie als Individuen durch Säkularisierung und Postmoderne zutiefst verunsichert sind. Ohne Christentum und traditionelle westliche metaphysische Werte sind sie sich ihrer selbst nicht mehr sicher, auch wenn diese Unsicherheit durch Lebensstil mit materiellem und beruflichem Status überdeckt wird. Vor dem Hintergrund dieser Verunsicherung trifft sie die Vorstellung, Maschinen könnten sie im Kernbereich der Individuation des westlichen Menschen, der Leistungsfähigkeit bei der Arbeit, übertreffen, ins Herz. Aus eigener Unsicherheit sind sie bereit, das zu glauben.

Daher nehmen sie die mathematisch bewiesenen Gegenargumente aus der Theorie komplexer Systeme nicht zur Kenntnis, sondern geben sich irrationalen Narrativen hin. Dies ist ein Warnsymptom einer tiefen epistemischen Krise der westlichen Kultur, deren Leistungsfähigkeit bis in den 1970er Jahre auf kultureller Selbstsicherheit, Freiheitswillen und Rationalität beruhte. Der Glaube an die KI ist eine Form des Aberglaubens. Nach Kant ist Aberglaube das Vorurteil, „sich die Natur Regeln, welche der Verstand ihr durch sein eigenes wesentliches Gesetz zum Grunde legt, als nicht unterworfen vorzustellen”. Doch gerade weil die Natur nach solche Regeln läuft, wissen wir aus der Thermodynamik mit Sicherheit, dass es keine KI geben kann: Die Regeln sind da, aber bei komplexen Systemen können wir nicht hinreichend modellieren, wie sie ineinandergreifen.

Wir müssen im Westen wieder zu den Werten, die uns stark gemacht haben, zurückkehren, um nicht in Aberglauben und den damit verbundenen Folgen zu verfallen. In der COVID-Zeit konnten wir bereits erkennen, was kollektiver Aberglaube anrichtet, und wir sehen die Folgen des Aberglaubens auch aus dem Autofenster, wenn wir durch Deutschland fahren, in Form von Windkraftanlagen, die unsere Wälder und Landschaften zerstören. Es wird Zeit, zu Wissenschaft und Vernunft zurückzukehren.

Dr. Jobst Landgrebe ist Arzt, Biochemiker und Mathematiker. Er berät Biopharmaunternehmen in Forschungsfragen sowie Versicherungen zur Automatisierung von Geschäftsprozessen mit KI. Er hat eine Gastprofessur für Theorie der KI in Lugano. Mit Barry Smith hat er das Buch “Why machines will never rule the world” geschrieben (2. Auflage 2025).