Der AMI Labs-Gründer Yann LeCun erklärt, warum LLMs uns auf die gleiche Weise täuschen wie KI seit Jahrzehnten: Er argumentiert, dass jede Generation von KI-Wissenschaftlern denselben Fehler gemacht hat: die Verwechslung von Aufgabenleistung mit echter Intelligenz. LeCuns zentrale Herausforderung an den aktuellen Hype: "Wir werden getäuscht, wenn wir denken, diese Maschinen seien intelligent, weil sie Sprache manipulieren können. Und wir sind es gewohnt, dass Menschen, die Sprache sehr gut manipulieren können, implizit schlau sind." Er macht deutlich, dass LLMs nützlich sind, aber nützlich zu sein und intelligent zu sein, sind zwei sehr unterschiedliche Dinge. Die wirkliche Einsicht ist das historische Muster, das er erlebt hat. Seit den 1950er Jahren haben Welle um Welle von KI-Forschern behauptet, ihr Durchbruch sei der Weg zur menschlichen Intelligenz. Marvin Minsky. Herbert Simon. Frank Rosenblatt — der in den 1950er Jahren den Perzeptron erfand, die erste Lernmaschine — alle sagten eine Maschinenintelligenz voraus, die der menschlichen innerhalb eines Jahrzehnts gleichkommt. "Sie lagen alle falsch." LeCun hat persönlich drei dieser Zyklen von Hype und Enttäuschung miterlebt. Und sein Urteil über den aktuellen ist klar: "Diese Generation mit LLMs liegt ebenfalls falsch. Es ist nur ein weiteres Beispiel dafür, getäuscht zu werden." Das Muster: Eine neue Technik taucht auf → Maschinen werden gut in spezifischen Aufgaben → wir nehmen an, dass es allgemeine Intelligenz ist. Die Frage, die es wert ist, gestellt zu werden: Sind wir von diesen Werkzeugen beeindruckt, weil sie intelligent sind, oder weil sie so klingen, als wären sie es?