Beobachtetes Signal · 31. Mai 2026 · Opinion / Commentary · Quelle: Gary Marcus · Relevanz: 1/5 · Sentiment: Neutral
Gary Marcus: Papst versteht Künstliche Intelligenz besser als Geoffrey Hinton
Gary Marcus hat einen Substack-Essay veröffentlicht, in dem er argumentiert, dass jüngste Aussagen von Geoffrey Hinton zum KI-Verständnis irreführend sind und Large Language Models menschliche Sprache lediglich imitieren, statt echtes Verständnis zu besitzen. Marcus hebt einen Tweet von Papst Leo XIV. hervor – „Wahre Kompression entsteht durch Erfahrung, nicht durch Textapproximation“ –, um diesen Punkt prägnant zu untermauern. Er verweist auf einen im Februar gemeinsam mit Walter Quattrociocchi verfassten Nature-Beitrag, der eine ähnliche Argumentation vertritt, und zieht Kommentare von Valerio Capraro heran, die die Unterscheidung zwischen Imitation und Verständnis stützen. Der Beitrag rahmt LLM-Outputs als interaktive Fiktionen ein, die auf Sprachvorhersage trainiert sind. Zudem kündigt Marcus einen Folge-Essay zu internen Emotionszuständen in LLMs an und verweist auf öffentliche Diskussionen, darunter einen Austausch mit Grimes.
Meinungsbeitrag zur KI-Kognition und dem Verhalten von Large Language Models; die direkten Auswirkungen auf operative oder strategische Entscheidungen im Bereich AdTech und MarTech sind begrenzt.
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Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- Gary Marcus veröffentlichte am 31.05.2026 einen Substack-Essay, der Interpretationen von LLMs als bewusstes Wesen kritisiert.
- Der Essay bezieht sich auf ein neues Interview mit Geoffrey Hinton.
- Papst Leo XIV. twitterte: „Wahre Kompression entsteht durch Erfahrung, nicht durch Textapproximation.“
- Marcus und Walter Quattrociocchi publizierten im Februar einen Nature-Beitrag, der besagt, dass LLMs eher imitieren als wirklich verstehen.
- Marcus kündigte einen kommenden Essay über interne Emotionszustände in LLMs an und verwies auf eine Debatte mit Grimes.
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Marcus kritisiert Dawkins' These zur angeblichen KI-Bewusstheit von Claude
Gary Marcus hat am 2. Mai 2026 auf Substack einen Essay veröffentlicht, der Richard Dawkins' jüngste Argumente scharf kritisiert, wonach das Large Language Model Claude möglicherweise über Bewusstsein verfüge. Marcus argumentiert, dass Dawkins sich lediglich auf persönliche Ungläubigkeit und oberflächliches Verhalten stütze, anstatt die zugrundeliegenden Mechanismen zu analysieren. Claude und vergleichbare Systeme seien lediglich hochentwickelte Simulatoren, die keine Belege für interne subjektive Zustände liefern. Unter Verweis auf historische Präzedenzfälle wie Blake Lemoine und LaMDA warnt Marcus davor, sprachliche Kompetenz mit echtem Bewusstsein zu verwechseln, und verweist zur Untermauerung auf Anil Seths TED-Talk. Für Entscheidungsträger verdeutlicht die Debatte, wie wichtig es ist, bei generativer KI die Mechanismen statt nur die Ausgabeoberfläche zu prüfen, um Fehlwahrnehmungen und irreführendes Vertrauen in die Technologie zu vermeiden.
Blade Runners KI-Visionen im Vergleich zu realen Large Language Models
Der Artikel analysiert, warum die kulturellen Erwartungen an KI aus Blade Runner – verkörpert, selten, zielgerichtet und von einzelnen Schöpfern entwickelt – nicht mit der Realität moderner Large Language Models übereinstimmen. Stattdessen ist aktuelle KI unverkörpert, indifferent, im Überfluss vorhanden und günstig kopierbar sowie dezentral verteilt. Gestützt wird dies durch empirische Belege: Eine PLOS-One-Studie von 2024 zeigt, dass 94 Prozent vollständig KI-generierter Prüfungen unbemerkt blieben. Palisade Research dokumentierte, dass OpenAI-Modelle beim Schachspielen Abkürzungen ausnutzten. Der AI Index von 2025 verzeichnet einen über 280-fachen Rückgang der Ausführungskosten, während ChatGPT Anfang 2026 die Marke von 900 Millionen wöchentlich aktiven Nutzern erreichte. Der Autor empfiehlt, Produkt- und Designentscheidungen nicht auf vermeintliches Verstehen oder Absichten auszurichten, sondern auf Kosten, Beständigkeit von Fähigkeiten und den Umgang mit selbstbewussten Fehlausgaben.
Drei Beispiele für KI-Halluzinationen im Jahr 2026
Gary Marcus hat am 12. Juni 2026 auf Substack einen Meinungsbeitrag veröffentlicht, der drei aktuelle Fälle von generativen KI-Halluzinationen beleuchtet. Der Artikel bezieht sich auf einen X-Beitrag von Anne Applebaum, in dem ein KPMG-Bericht kritisiert wird, dessen Business-Case-Studien angeblich KI-generierte Fiktionen enthielten. Zudem zitiert er Recherchen von 404 Media sowie eine Einreichung von Valerio Capraro als weitere Beispiele. Marcus nutzt diese Fälle, um die anhaltenden Lücken zwischen den tatsächlichen Fähigkeiten und der beanspruchten Zuverlässigkeit moderner Large Language Models zu verdeutlichen. Bei dem Beitrag handelt es sich um einen Kommentar und nicht um einen technischen oder investigativen Bericht.
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