Über Lernen, Muster und das Missverständnis der KI

Maschinelles Lernen ist ein irreführender Begriff. Er suggeriert Verstehen, Einsicht, Erkenntnis – und täuscht damit über das Wesen der Systeme hinweg. Denn was als „künstliche Intelligenz“ bezeichnet wird, erkennt keine Bedeutung. Es erkennt Muster.

Das ist nicht trivial – aber auch nicht intelligent im eigentlichen Sinn. Künstliche Systeme verarbeiten Korrelationen, keine Konzepte. Sie spiegeln Wahrscheinlichkeiten, keine Welt. Sie zählen, aber sie deuten nicht. Und sie können täuschend plausibel formulieren, ohne je zu wissen, wovon sie sprechen.

Gerade in der Sprache wird das sichtbar. Sprachmodelle generieren Sätze, die klingen wie Einsichten – aber oft nur stilistische Nachbildungen statistischer Regelmäßigkeit sind. Was wie Urteil wirkt, ist Output. Was wie Verstehen klingt, ist Wahrscheinlichkeit.

Die Gefahr liegt nicht im System – sondern in seiner Deutung. Wenn wir maschinelle Mustererkennung für Urteil halten, wird Automatisierung zum Ersatz für Verstehen. Wir verlassen uns auf Systeme, die nicht irren, weil sie nichts verstehen – und nehmen uns selbst die Möglichkeit, es besser zu wissen.

Verstehen ist mehr als Information. Es braucht Kontext, Ziel, Maßstab. Es entsteht nicht durch Rechenleistung, sondern durch Bezug – zur Welt, zur Sprache, zur Bedeutung. Kein Modell kennt diesen Bezug. Nur Menschen können ihn herstellen.

Bilanz:
Automatisieren heißt nicht verstehen.
Was Maschinen können, ist Muster erkennen – nicht Bedeutung erfassen.
Verantwortung beginnt da, wo Statistik endet.