Nein KI denkt nicht und schon gar nicht wenn sie behauptet "denke nach"...
Besonders bei Aufgaben, die logisches Denken, kritisches Hinterfragen oder Reflektion verlangen, versagen viele Modelle – selbst bei scheinbar einfachen Fragen wie: Was ist grösser: 0.9 oder 0.11? Wie löst man das klassische Wolf-Schaf-Salat-Problem?
Solche Beispiele zeigen, dass KI-Systeme oft keine echte Schlussfolgerung ziehen können, sondern sich auf Wahrscheinlichkeiten stützen - mit teils überraschend schlechten Resultaten.
Warum? Weil KI nicht denkt - sie erarbeitet Kontext-Wahrscheinlichkeiten. Sie hat kein Verständnis für Bedeutung, Zusammenhänge oder Ursache-Wirkung.
KI denkt nicht wie der Mensch, sagt eine aktuelle Apple-Studie (Juni 2025):
Apple-Forscher:Innen zeigen, dass selbst fortgeschrittene Reasoning-Modelle (z.B. ChatGPT o3, DeepSeek R1, Claude 3.7 Sonnet Thinking, Gemini) bei komplexeren Aufgaben komplett versagen. Die Studie belegt, dass diese Modelle keine generalisierbaren Problemlösungsfähigkeiten entwickeln, sondern ab einer gewissen Komplexität die Genauigkeit auf null sinkt. Die Forscher sprechen von einer "Illusion des Denkens" und kritisieren, dass aktuelle Benchmarks die Defizite verschleiern.
Quelle: https://machinelearning.apple.com/research/illusion-of-thinking
ETH Zürich-Studie (Februar 2025):
Forscher der ETH Zürich (Estermann & Wattenhofer) analysierten, wie der "Reasoning Effort" von LLMs mit der Komplexität von Aufgaben skaliert. Sie fanden, dass die logische Kohärenz der Modelle ab einer gewissen Komplexität abbricht und die Modelle auch bei einfachen logischen Aufgaben (wie dem Tents-Puzzle) an ihre Grenzen stossen.
Quelle: https://arxiv.org/html/2503.15113v1