Timothy Gowers und Peter Sarnak schreiben großen Sprachmodellen erhebliche Fähigkeiten zu, sehen aber Grenzen bei wirklich neuen Ideen. Stark seien die Systeme im Kombinieren bekannter Methoden.
Timothy Gowers argumentiert, aktuelle Modelle seien sehr gut darin, bekannte Verfahren zu verbinden und viele Lösungswege parallel auszuprobieren. Was fehle, sei die Intuition für die wenigen tragfähigen Wege in einem sehr großen Suchraum.
Peter Sarnak beschreibt dieselbe Grenze anders: Ein System könne aus vorhandener Theorie Ergebnisse ableiten, scheitere aber daran, aus einer einfachen Frage heraus die Abstraktionen zu entwickeln, auf denen große Beweise beruhen. Der DeepMind-Forscher Tom Zahavy nennt diesen Engpass in einem Positionspapier das Erfinden neuer Grundannahmen ohne sprachliche Vorlage.
Für den betrieblichen Einsatz ist das eine nützliche Trennlinie. Aufgaben, die aus Kombination, Umformung und Prüfung bekannter Muster bestehen, laufen zuverlässig. Aufgaben, die eine neue Problemstellung erst definieren müssen, laufen es nicht – unabhängig davon, wie gut das Modell in Ranglisten abschneidet.
Was das für Entscheider bedeutet
- Ordnen Sie geplante KI-Vorhaben danach, ob sie bekannte Muster anwenden oder neue Fragestellungen definieren müssen; nur die erste Gruppe ist heute planbar.
- Erwarten Sie von Sprachmodellen Beschleunigung in der Ausführung, nicht in der Strategiefindung.
- Lassen Sie Ergebnisse in Bereichen ohne eindeutige Prüfbarkeit weiterhin fachlich gegenlesen.
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