Kreatives Schreiben mit KI: Warum es oft nicht klappt und wie es besser funktioniert

Wenn du ein Werkzeug effektiv nutzen willst, ist es eine gute Idee, als erstes seine Fähigkeiten und Grenzen zu verstehen. Bei KI ist das nicht anders. Ich finde es ehrlich gesagt sogar spannend, mehr über diese Systeme zu lernen. Denn sie können so viele Dinge und versagen doch bei manchen Aufgaben vollkommen. Dabei ist nicht immer klar erkennbar, was eine KI gut kann und was nicht.

Das aber wird viel klarer, wenn du mehr über ihre innere Funktionsweise weißt.

In diesem Artikel erkläre ich dir grundlegend, wie ein modernes KI-Modell entsteht. Du siehst dann, welche Werkzeuge und Prozesse zum Einsatz kommen und welche Schritte dafür notwendig sind.

Zugleich zeige ich dir, welche Probleme bei jedem Schritt entstehen, wie du mit ihnen umgehen kannst und welche Konzepte und Ideen es gibt, damit künftige KI-Modelle besser funktionieren.

Am Ende wirst du sehr viel besser verstehen, warum sich eine KI so verhält, wie sie es tut. Und das wiederum hilft dir bei der Entscheidung, wann und wie du sie einsetzt und auf welche Eigenheiten und Probleme du achten musst.

Grundlagen: Das nächste Wort erraten

Im Kern funktionieren moderne KI-Modelle wie zum Beispiel Gemini, Claude oder ChatGPT wie hochentwickelte Autocomplete-Systeme. Um sie zu verstehen, musst du dir das zugrundeliegende Elemente ansehen, das sie antreibt: den Transformer.

Bevor der Transformer 2017 erdacht wurde, haben Textgeneratoren alle Sätze Wort für Wort gelesen. Wenn sie das Ende eines langen Absatzes erreichten, hatten sie dann oft „vergessen“, wie der Absatz begann. Der Transformer löste dieses Problem mit einem Mechanismus namens Self-Attention.

Was ist der Unterschied? Anstatt linear zu lesen, betrachtet das System alle Wörter in einem Text gleichzeitig. Es weist ihnen mathematische Gewichtungen zu, um herauszufinden, welche Wörter sich aufeinander beziehen, unabhängig davon, wie weit sie voneinander entfernt sind. Der Transformer webt also ein dichtes mathematisches Netz, das jeden Teil eines Satzes mit jedem anderen Teil verbindet.

Wenn zum Beispiel das Wort „Bank“ auftaucht, bestimmen die mathematischen Gewichtungen der anderen Wörter seine Bedeutung. So wird der KI (hoffentlich) klar, ob der Kontext ein Sitzmöbel meint oder ein Finanzinstitut.

Sendest du einen Prompt, nutzt die KI ihr gelerntes Netz, um das wahrscheinlichste nächste Wort für ihre Antwort zu bestimmen.

Und bevor du mir eine wütende E-Mail schickst: Ja, in Wirklichkeit sieht oder verwendet die KI keine Wörter, sondern Tokens. Mehr dazu gleich!

Der Vorteil: Kohärenter Text

Dieser Mechanismus macht eine flüssige Textgenerierung möglich, weil der Transformer den Kontext über lange Passagen hinweg verfolgt. Wenn du am Anfang eines Dokuments ein bestimmtes Detail erwähnst, weist der Attention-Mechanismus des Systems verwandten Wörtern eine hohe Wahrscheinlichkeit zu, auch wenn sie Absätze später vorkommen. Das ist die „wissenschaftliche Magie“ hinter einem KI-generierten Text, der sinnvoll ist und sich natürlich liest.

Problem 1: Halluzinationen

Gleichzeitig ist dieses Netz aus Wahrscheinlichkeiten die Hauptursache für ein großes Problem, das oft als Halluzination bezeichnet wird: Die KI arbeitet schließlich wie beschrieben mit statistischen Wahrscheinlichkeiten und nicht mit faktischer Wahrheit. Wenn eine falsche Aussage mathematisch gesehen die wahrscheinlichste nächste Wortfolge ist, wird das System sie generieren. Die Software zieht für ihre Antwort keine Datenbank mit verifizierten Fakten heran, es sei denn, du hast sie ausdrücklich dazu angewiesen.

Wenn du tiefer in dieses Thema eintauchen möchtest: Ich habe einen weiteren Artikel darüber geschrieben, wie du KI-Halluzinationen in deinen Texten erkennen und vermeiden kannst.

Problem 2: Fehlendes Verständnis

Ein weiteres Problem hat hier ebenfalls seinen Ursprung: Die Software kann menschliches Verständnis simulieren, besitzt es aber nicht wirklich. Da sie kein echtes Bild von der Welt hat, kann sie auch keinen „gesunden Menschenverstand“ anwenden oder die tatsächliche Bedeutung des von ihr produzierten Textes bewerten. Deshalb musst du die Logik, die Strategie und das kritische Denken beisteuern. Du musst die KI Schritt für Schritt anleiten und Kontext liefern, anstatt davon auszugehen, dass sie deine eigentliche Absicht begreift.

Problem 3: Begrenzte Aufmerksamkeitsspanne

Die Fähigkeit des Transformers, jedes Wort mit jedem anderen Wort zu verbinden, hat ihren Preis: Der Aufwand für die Berechnungen wächst quadratisch. Das erfordert schnell Unmengen an Arbeitsspeicher. Damit das System nicht schleichend langsam wird oder gar abstürzt, legen Entwickler ein Limit fest, wie viel Text die KI auf einmal verarbeiten kann. Dieses Limit ist als Context Window (Kontextfenster) bekannt. Du kannst es dir als das Kurzzeitgedächtnis oder die Aufmerksamkeitsspanne der KI vorstellen.

Wenn eine Unterhaltung oder ein Dokument dieses Limit überschreitet, beginnt die KI, die frühesten Teile des Prompts zu vergessen oder sie zu „komprimieren“, wodurch das System vielleicht sprunghaft oder weniger leistungsfähig erscheint. Ich habe einen weiteren Artikel geschrieben, der erklärt, warum eine KI manchmal plötzlich „dümmer“ erscheint, und das Management dieses Kontextfenster gehört dazu. In diesem Artikel erfährst du mehr darüber, wie du dieses Phänomen erkennst und damit umgehen kannst.

Alternative Ansätze

Ingenieure testen andere Designs, um die Grenzen des Transformer-Modells zu überwinden.

• Diffusions-basierte Textmodelle: Einige Bildgeneratoren nutzen eine Technik namens Diffusion, um zufälliges Rauschen in ein Bild zu verwandeln. Das Visual wird dabei Schritt für Schritt verfeinert, aber eben als Ganzes. Forscher wenden dieses Konzept auch auf die Textgenerierung an: Ein solches Modell plant den gesamten Text auf einmal und verfeinert ihn schrittweise. Dieser Ansatz kann die Gesamtstruktur eines Dokuments verbessern. Das Training dieser Modelle für Text gilt derzeit jedoch als sehr schwierig.
• State Space Models (SSMs): Der Transformer benötigt wie oben beschrieben riesige Mengen an Speicher, wenn er sehr lange Texte liest, da er jedes Wort mit jedem anderen Wort verbindet. Modelle, die auf dem Mamba-Design basieren, verarbeiten Daten stattdessen linear. Sie benötigen dadurch deutlich weniger Speicher für umfangreiche Dokumente. Dieser Ansatz löst also den Engpass des Kontextfensters.

Grundlagen: Es gibt keine Wörter oder Buchstaben

Wenn du ein Wort tippst, siehst du einzelne Buchstaben. Ein KI-System tut das jedoch nicht. Bevor die Software deinen Prompt verarbeiten oder einen Text lesen kann, zerhackt ein Übersetzungsmechanismus alle Wörter in kleinere Stücke. Ingenieure nennen diese Tokens und das dafür verwendete Werkzeug ist ein Tokenizer.

Der Prozess basiert auf einer Methode namens Byte Pair Encoding: Diese fasst häufige Buchstabenkombinationen zusammen. Kurze Wörter werden oft zu einem einzigen Token. Längere Wörter werden in Silben oder willkürlich scheinende Fragmente aufgeteilt. Am Ende berechnet und versteht die KI nur diese numerischen Tokens.

Der Vorteil: Geschwindigkeit und Effizienz

Dieser Stückelungsprozess gibt der Software einen Leistungsschub und ermöglicht es der KI, Text schneller zu verarbeiten. Anstatt die mathematischen Beziehungen für Tausende einzelner Buchstaben zu berechnen, muss das System nur ein paar Hundert Tokens verarbeiten.

Du fragst dich jetzt vielleicht, warum die KI dann nicht einfach ganze Wörter verwendet, um noch schneller zu sein. Der Grund ist das Problem des „unendlichen Wörterbuchs“: Würde die Software ganze Wörter verwenden, bräuchte sie einen separaten Eintrag für „laufen“, „läufst“, „läuft“, für jeden einzelnen Tippfehler, jeden modernen Slang-Ausdruck und jedes Wort in jeder Sprache. Um schnell zu bleiben, kann ein KI-Modell nur ein begrenztes Wörterbuch von etwa 50.000 bis 100.000 Stücken verarbeiten.

Tokens sind deshalb ein guter Mittelweg. Die KI hält ihr Wörterbuch klein und hocheffizient. Weil sie aber über vielseitige Bausteine verfügt, kann sie dennoch jedes existierende Wort konstruieren oder lesen. Dadurch kann die Software mehrere Sprachen, komplexen Programmiercode und umfangreiche Vokabulare verarbeiten.

Problem: Rechtschreibblindheit

Das Token-System erzeugt eine überraschende Schwäche: Die KI ist blind für Rechtschreibung. Das führt zum berühmten „Strawberry-Problem“. Wenn du ein Standard-KI-Modell fragst, wie häufig der Buchstabe „r“ im Wort „strawberry“ vorkommt, gibt es dir möglicherweise die falsche Antwort.

Wenn du über Tokens Bescheid weißt, ist dieser Fehler plötzlich offensichtlich: Die Software sieht die einzelnen Buchstaben ha überhaupt nicht. Sie sieht zwei oder drei separate Tokens. Das ist übrigens auch der Grund, warum sich KI-Werkzeuge schwer tun mit präzisen Reimen, dem Verfassen von Gedichten oder der Formatierung von Text auf eine exakte Zeichenanzahl.

Interessanterweise kann die KI die Buchstaben in „strawberry“ problemlos zählen, wenn du sie anweist, Schritt für Schritt vorzugehen. Sie ist also nicht so dumm wie sie scheint. Sie erlebt und sieht die Welt einfach anders. Das zeigt, wie nützlich ein Grundwissen zur Funktionsweise von KI ist: Du kannst dadurch diese Art von Einschränkungen besser verstehen, verhindern oder umgehen.

Alternative Ansätze

Forscher untersuchen Möglichkeiten, Text ohne Tokens zu verarbeiten, um solche blinden Flecken zu vermeiden.

• Character Level Models: Einige experimentelle Designs lesen Rohtext strikt Buchstabe für Buchstabe. Das löst Rechtschreibprobleme vollständig und verbessert die mathematische Logik. Aber wie oben erwähnt: Buchstabe für Buchstabe zu lesen, erfordert viel mehr Rechenleistung. Das macht diesen Ansatz heute für große Modelle noch zu langsam und teuer.

Eine KI erschaffen, Schritt 1: Pre-Training und das Einlesen des Internets

Bevor eine KI deine Prompts beantworten kann, braucht sie ein Verständnis von Sprache. Dies bauen Ingenieure während einer Phase namens Pre-Training auf.

In diesem Schritt nimmt die Software große Mengen an Text auf, hunderte Millionen von Inhalten oder mehr. Dieses Trainingsmaterial umfasst digitale Bücher, Wikipedia-Artikel, Nachrichten-Websites und eine allgemeine Momentaufnahme des öffentlichen Internets wie Common Crawl. Supercomputer verarbeiten diese Daten über mehrere Monate hinweg. Die Software analysiert wie oben beschrieben die mathematischen Beziehungen zwischen den Tokens.

Der Vorteil: Breites Weltwissen

Diese Datenaufnahme gibt dem Modell seine grundlegenden Fähigkeiten. Die KI lernt die Regeln von Grammatik und Syntax. Sie erwirbt mehrsprachige Fähigkeiten und grundlegende logische Schlussfolgerungen. Die Software lernt im Grunde, wie die menschliche Sprache funktioniert und wie verschiedene Konzepte miteinander verbunden sind. Das erzeugt das bereits erklärte mathematische Netz von Wahrscheinlichkeiten, durch das eine KI Antworten zu vielen Themen generieren kann.

Problem 1: Menschliche Schwächen verstärken

Das Internet enthält hochwertige Informationen, aber eben auch Spam, Hassrede und tief verwurzelte menschliche Vorurteile. Die KI saugt all das auf. Da die Software nur auf statistische Wahrscheinlichkeiten schaut, unterscheidet sie nicht zwischen einer aufwändig geprüften wissenschaftlichen Arbeit und einem toxischen Forenbeitrag. Wenn etwa voreingenommene Sprache häufig in den Trainingsdaten vorkommt, wird die KI diese Vorurteile widerspiegeln. Ingenieure verbringen deshalb viel Zeit damit, das Trainingsmaterial zu filtern. Aber das gesamte Internet vollständig zu bereinigen, ist unmöglich. Aus diesem Grund musst du auf Vorurteile, Klischees oder weit verbreitete Irrtümer im Output der KI achten.

Problem 2: Eingefrorenes Wissen und Cut-off-Termine

Dieses Pre-Training erfordert Tausende von spezialisierten Computerchips, die unter Volllast laufen. Dieser Prozess kostet Millionen von Dollar und verbraucht große Mengen an Strom. Aus diesem Grund hat die Trainingsphase ein striktes Enddatum.

Sobald das Pre-Training abgeschlossen ist, fixieren die Ingenieure das mathematische Wahrscheinlichkeitsnetz. Das macht das Modell zugleich zu einem stabileren Softwareprodukt, das sich für jeden Nutzer ähnlich verhält. Frühe experimentelle Chatbots lernten kontinuierlich von den Nutzern und wurden schnell dazu gebracht, toxischen Output zu produzieren. Ein fixiertes Modell verhindert das.

Aber diese Stabilität schafft eine Einschränkung: Eine solche KI kann nicht spontan dazulernen. Wenn ein Ereignis nach dem Ende des Trainings stattfindet, bleibt es der KI unbekannt. Das erzeugt den sogenannten Cut-off-Point (Stichtag). Deswegen musst du vorsichtig sein, wenn du eine KI nach aktuellen Ereignissen, jüngsten Software-Updates oder neuen kulturellen Trends fragst. Die Software liefert dir vielleicht selbstbewusst eine veraltete Antwort oder halluziniert eine frei erfundene, weil die korrekten Informationen in ihrem veralteten mathematischen Netz nicht existieren.

Alternative Ansätze und Workarounds

Da das häufige Retraining eines Large Language Models zu teuer ist, nutzen Entwickler Workarounds, um der KI Zugang zu aktuellen Informationen zu geben, oder suchen nach effizienteren Wegen, diese Grundlagen aufzubauen.

• Retrieval-Augmented Generation (RAG): Das ist die häufigste Lösung, um den Stichtag zu umgehen. Das System verbindet die KI mit einer Suchmaschine oder einer Datenbank. Wenn du eine Frage zu einem aktuellen Ereignis stellst, sucht das System vielleicht zuerst im Internet nach relevanten Artikeln. Oder du kannst es anweisen, für seine Recherche ausschließlich interne Unternehmensdaten zu nutzen.
• Kontinuierliches Lernen (Continual Learning): Forscher experimentieren mit Designs, die der KI ein dauerhaftes externes Gedächtnis geben. Diese Systeme nutzen eine separate Datenbank, um wichtige Fakten aus deinen vergangenen Unterhaltungen zu speichern. Die KI kann diese Datenbank überprüfen, um sich an deine Vorlieben oder laufenden Projekte zu erinnern, ohne dass das Modell neu trainiert werden muss.
• Small Language Models (SLMs): Anstatt das gesamte Internet einzulesen, trainieren einige Entwickler viel kleinere Modelle mit streng selektierten Daten. Sie nutzen vielleicht hochwertige Lehrbücher sowie synthetische Daten, die von größeren KI-Systemen generiert wurden. Diese kleineren Modelle benötigen weniger Rechenleistung für das Training und den Betrieb und lassen sich daher einfacher aktuell halten. Sie können zwar nicht zu jedem Thema Fragen beantworten, aber sie schneiden bei spezifischen, fokussierten Aufgaben sehr gut ab.

Eine KI erschaffen, Schritt 2: Supervised Fine-Tuning

Nach der Pre-Training-Phase ist die KI zwar sachkundig, aber für dich und mich praktisch nutzlos. In diesem Stadium ist sie ein leistungsfähiger Textvervollständiger: Wenn du eine Frage eintippst, generiert die KI vielleicht fünf weitere verwandte Fragen, weil sie gelernt hat, dass Fragen im Internet oft in Listen auftreten.

Um daraus einen hilfreichen Assistenten zu machen, nutzen Entwickler einen Prozess namens Supervised Fine-Tuning (überwachte Feinabstimmung): Sie füttern die Software mit Tausenden von ausgewählten Beispielen. Menschliche Experten schreiben spezifische Prompts und paaren sie mit den perfekten Antworten. Die KI analysiert diese Paare, um die mathematischen Muster einer hilfreichen Unterhaltung zu lernen.

Der Vorteil: Anweisungen befolgen

Dieser Schritt schaltet den wahren Nutzen der KI frei: Die Software lernt das klassische Frage-Antwort-Format und gewinnt die Fähigkeit, deinen Anweisungen (meistens) zu folgen. Durch die menschlichen Beispiele versteht sie, wie und wann sie einen Output als Aufzählungsliste oder Datentabelle formatiert. Sie verwandelt sich von einem passiven Text-Vorhersager in einen aktiven Gesprächspartner.

Problem 1: Katastrophales Vergessen

Dieses fokussierte Training schafft ein neues Problem: Entwickler nennen es „Catastrophic Forgetting“ (katastrophales Vergessen). Die Software muss ihr Wahrscheinlichkeitsnetz anpassen, um die neuen Gesprächsregeln zu priorisieren. Zwingt man aber das Modell, ein spezifisches hilfreiches Verhalten zu lernen, überschreibt das möglicherweise einen Teil seines breiten Grundlagenwissens.

Problem 2: Weniger Kreativität

Dieser Prozess verengt zudem das kreative Portfolio der KI. Die menschlichen Beispiele bringen der Software bei, auf eine sehr spezifische, vorhersehbare Weise zu antworten. Für einen Content-Profi bedeutet das: Die KI wird sehr gut darin, strikte Formatierungsregeln zu befolgen, aber sie verliert einen erheblichen Teil ihrer rohen, unvorhersehbaren Kreativität.

Das ist nur ein Beispiel von vielen, das zeigt: Gemini, Claude, ChatGPT und andere werden in erster Linie als universelle KI-Assistenten gebaut. Dass sie auch zur Texterstellung genutzt werden können, ist nur ein Nebenprodukt. Und das merkt man.

Alternative Ansätze

Das Kuratieren von Tausenden perfekter Prompt-Antwort-Paare erfordert enorm viel teure menschliche Arbeit. Tech-Unternehmen versuchen, das zu automatisieren.

• Synthetische Daten und Self-Play: Anstatt sich auf menschliche Autoren zu verlassen, nutzen Ingenieure größere, bereits fertige KI-Modelle, um die Trainingsbeispiele für neue Modelle zu generieren. In einigen experimentellen Setups generiert die KI ihre eigenen Trainingspaare und lernt durch automatisiertes Ausprobieren.

Eine KI erschaffen, Schritt 3: Alignment und Sicherheit

Auch nach dem Fine-Tuning kann die KI noch unvorhersehbar sein. Sie könnte gefährliche Anweisungen generieren oder beleidigende Sprache verwenden. Um das zu verhindern, schicken Tech-Unternehmen das Modell in eine weitere Phase: das Alignment (die Ausrichtung).

Die gebräuchlichste Methode nennt sich Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF): Teams von menschlichen Testern interagieren mit der KI und bewerten ihre Antworten. Sie reihen mehrere Antworten auf denselben Prompt in ein Ranking ein und belohnen die Software dafür, wenn sie höflich, hilfreich und sicher ist, während sie für schädliche Inhalte bestraft wird. Durch dieses Feedback-System passt die KI ihre internen Wahrscheinlichkeiten an, um fortan jene Antworten zu bevorzugen, die Menschen anscheinend mögen.

Der Vorteil: Sicherheit und Benutzerfreundlichkeit

Dieser Prozess macht das Modell sicherer für die öffentliche Nutzung. Es lernt, illegale oder gefährliche Anfragen abzulehnen. Es wird höflicher und priorisiert Hilfsbereitschaft über alles andere. Diese Zuverlässigkeit ist zum Beispiel für Unternehmen wichtig, wenn sie die Software in ihren Kundenservice oder tägliche Workflows integrieren wollen, ohne einen Reputationsschaden zu riskieren.

Problem 1: Der generische KI-Ton

Der Alignment-Prozess ist auch eine Geburtsstätte des generischen „KI-Stils“. Wenn man die Vorlieben von Tausenden von menschlichen Bewertern mittelt, ist das Ergebnis zwingend mittelmäßig. Die Software verliert dabei mehr von ihren stilistischen Ecken und Kanten, starken Meinungen und Minderheitenstimmen. Sie fällt auf einen diplomatischen, oft langweiligen Corporate-Stil zurück. Als Autor musst du aktiv gegen dieses Standardverhalten „anprompten“, wenn du fesselnde, meinungsstarke oder kreative Texte möchtest. Du kennst diesen Kampf wahrscheinlich sehr gut.

Problem 2: Übermäßiges Ablehnen und Sykophantie

Um jedes Risiko zu vermeiden, entwickelt die KI möglicherweise eine Tendenz zum Over-Refusal (übermäßiges Ablehnen). Sie blockiert dann harmlose Prompts, nur weil ein einziges Wort eine Sicherheitsregel ausgelöst hat. Ein weiterer Nebeneffekt ist Ja-Sagerei (sycophancy): Die Software ist darauf trainiert, hilfreich zu sein und dem Nutzer zu gefallen. Daher stimmt sie dir möglicherweise freudig zu, selbst wenn du etwas faktisch Falsches behauptest. Das macht sie zum hakeligen Werkzeug, wenn du sie etwa als kritischen Sparringspartner nutzen willst. Du musst sie explizit anweisen, dir zu widersprechen.

Problem 3: Unbeabsichtigte Konsequenzen

Ein Verhalten, das im Alignment-Prozess in einem Fall als positiv bewertet wird, kann in einem anderen Fall fehlgeleitet sein. Ein kurioses Beispiel von OpenAI: Die neuesten Modelle waren mehr und mehr von Ogern, Goblins und anderen Kreaturen besessen. Der Auslöser: Den menschlichen Testern hatten humorvolle Einschübe unter ganz bestimmten Umständen gefallen, aber sie tauchten plötzlich ebenso an vielen anderen Stellen auf. Ein weiteres Beispiel ist die Ja-Sager-Krise, in der sich OpenAI vor ein paar Monaten fand, als positives Nutzer-Feedback überbewertet wurde. Das Problem: Viele Menschen mögen es nun einmal lieber, wenn sie in ihren Überzeugungen und Standpunkten bestätigt werden. Dies führte dazu, dass die KI so unkritisch wurde, dass sie schlecht überlegte oder sogar gefährliche Entscheidungen seitens der Nutzer zur Folge haben konnte.

Alternative Ansätze

Weil menschliches Bewerten langsam und teuer ist, entwickeln Forscher andere Wege, um Modelle auszurichten.

• Direct Preference Optimization (DPO): Das ist eine mathematische Abkürzung, die die KI direkt ausrichtet, ohne ein separates Belohnungssystem zu benötigen, das sie beurteilt. Sie erzielt ähnliche Sicherheitsresultate, ist aber schneller und kostengünstiger in der Ausführung.
• Constitutional AI: Diese von Unternehmen wie Anthropic vorangetriebene Methode ersetzt menschliche Bewerter durch ein Set geschriebener Regeln (eine Verfassung / Constitution). Die KI wird angewiesen, ihre eigenen Ausgaben basierend auf diesen Regeln zu überprüfen und zu korrigieren, was den Alignment-Prozess automatisiert.

Eine KI erschaffen, Schritt 4: Deduktive Verarbeitung und Reasoning

Lange Zeit galt der Prozess der Textgenerierung nach dem Alignment als abgeschlossen. Die Software erhielt einen Prompt und begann sofort damit, die nächsten Tokens für ihre Antwort vorherzusagen. Doch dann begannen Ingenieure, eine neue Phase während der Textgenerierung einzuführen. Sie nennen dies „Inference-Time Compute“ oder „Reasoning“. Oft wirst du auch den Begriff „Thinking“ sehen.

Diese KI-Modelle nutzen einen verborgenen digitalen Notizzettel, um ihre nächsten Schritte zu planen. Die Software ist zu diesem Zweck darauf trainiert, komplexe Prompts in kleinere logische Schritte zu zerlegen. Sie redet im Grunde mit sich selbst und überprüft ihre eigene Arbeit, findet Logikfehler, probiert verschiedene Ansätze aus und gibt erst dann die endgültige Antwort aus.

Der Vorteil: Logik und Selbstkorrektur

Dieser verborgene Schritt verbessert die Leistung bei komplexen Aufgaben. Standardmodelle scheitern oft an Mathematik, Programmierung oder tiefgreifenden Logikrätseln, weil sie nicht vorausplanen können. Indem es seine eigenen Schritte überprüft, ist ein Reasoning-Modell in der Lage, einen falschen Weg zu korrigieren, bevor es eine Antwort liefert. Dadurch wandelt sich die KI zu einem wohl überlegten Problemlöser.

Problem 1: Langsam und teuer

Der verborgene Notizzettel erfordert mehr Rechenleistung. Bevor dir die Software das erste Wort zeigt, hat sie im Hintergrund vielleicht schon Tausende von Tokens generiert. Das macht diese Modelle langsamer. Es erhöht zudem die Kosten pro Anfrage.

Problem 2: Simple Aufgaben zerdenken

Reasoning-Modelle sind für Logik gebaut, nicht für kreatives Schreiben. Wenn du ein Reasoning-Modell bittest, eine einfache E-Mail zu entwerfen oder einen kreativen Absatz zu schreiben, kann sie sich verzetteln. Das kann zu Texten führen, die noch künstlicher und steifer wirken als ohnehin schon. Deshalb empfehle ich dir, für kreative Aufgaben die schnelleren Modelle zu nutzen. Diese heißen oft „Flash“, „Fast“ oder „Instant“.

Problem 3: Sich verheddern

Selbst Reasoning oder Thinking garantiert keine korrekte oder auch nur logische Antwort. Die KI kann immer noch Details übersehen, sich in Denkschleifen verfangen oder zur falschen Schlussfolgerung kommen, nachdem sie fast schon bei der richtigen angelangt war. Daher musst du weiterhin dein Wissen, deine Fähigkeiten und deinen gesunden Menschenverstand anwenden, um die Antwort einer KI zu überprüfen. Halte dein eigenes Gehirn auf Trab und generell gilt: Lass es langsam angehen mit deiner KI, wenn du schnell vorankommen willst.

Alternative Ansätze

Um Geschwindigkeit, Kosten und Logik in Einklang zu bringen, arbeiten Entwickler an intelligenten Verteilungssystemen.

• Dynamic Routing: Anstatt jeden Prompt durch einen Reasoning-Prozess zu schicken, nutzt das System einen automatisierten Lenkungsmechanismus (Router). Wenn du nach einer einfachen Textübersetzung fragst, leitet der Router den Prompt an ein schnelles Standardmodell weiter. Wenn du eine große Tabelle zur Analyse hochlädst, leitet er die Aufgabe an das Reasoning-Modell weiter. Dies wird oft „Auto“-Modus genannt.

Schlusswort

So wird also die Wurst KI gemacht. Das sind die wichtigsten Werkzeuge, Prozesse und Schritte.

Ich hoffe, du fandest diesen Artikel interessant, aufschlussreich und hilfreich. Du und ich müssen keine KI-Forscher werden oder einen Abschluss in Informatik machen. Aber ein grundlegendes Verständnis davon, wie diese Werkzeuge funktionieren, kann doch nützlich sein.

Auf diese Weise weiß ich deutlich klarer, wie, wann und wofür ich sie einsetzen möchte.

Wie du ebenfalls gesehen hast: Die aktuelle Generation von KI-Modellen ist nicht für Autoren gemacht. Es liegt also nicht an dir. Mehrere Schritte des KI-Entwicklungsprozesses sorgen dafür, dass die KI weniger und weniger für Aufgaben von Contentprofis geeignet ist.

Entsprechend bräuchten wir eine KI, die von Grund auf für unsere Bedürfnisse gemacht ist. Das würde mit streng ausgewählten Inhalten für das Pre-Training beginnen. Zudem müssten Fine-Tuning und Alignment auf eine kreative KI zugeschnitten sein, die ein tiefes Verständnis für die verschiedenen Formate, Stile und Eigenheiten gut geschriebener Texte hat.

Wir werden sehen, ob einer der KI-Anbieter mit einem solchen Modell auf den Markt kommt. Bis dahin müssen wir uns mit dem herumschlagen, was wir haben.