LONDON (IT BOLTWISE) – Eine aktuelle Studie der Washington State University zeigt, dass KI-Systeme wie ChatGPT bei der Bewertung wissenschaftlicher Hypothesen erhebliche Schwächen aufweisen. Trotz eloquenter Antworten sind die Modelle oft inkonsistent und erkennen falsche Aussagen kaum, was eine gefährliche Illusion von Intelligenz erzeugt.
Die jüngste Untersuchung der Washington State University hat gravierende Mängel bei der Nutzung von KI-Systemen zur Bewertung wissenschaftlicher Hypothesen aufgedeckt. Die Studie zeigt, dass Modelle wie ChatGPT trotz ihrer Fähigkeit, flüssige und überzeugende Antworten zu generieren, oft inkonsistent sind und falsche Aussagen nur selten erkennen. Diese Ergebnisse werfen ein kritisches Licht auf die vermeintliche Intelligenz dieser Systeme und die Gefahren, die mit ihrer Nutzung in wissenschaftlichen Kontexten verbunden sind.
Unter der Leitung von Professor Mesut Cicek untersuchte das Forschungsteam die Fähigkeit von ChatGPT, über 700 Hypothesen aus wissenschaftlichen Publikationen korrekt zu beurteilen. Jede Hypothese wurde zehnmal abgefragt, um die Zuverlässigkeit der Antworten zu testen. Die Ergebnisse waren ernüchternd: Während die KI in 80 Prozent der Fälle oberflächlich betrachtet richtig lag, war sie tatsächlich nur geringfügig besser als reines Raten. Besonders problematisch war die Erkennung falscher Hypothesen, die nur in 16,4 Prozent der Fälle gelang.
Ein weiteres Problem ist die Inkonsistenz der Antworten. Bei identischen Fragen änderte ChatGPT in 27 Prozent der Fälle seine Meinung, was in wissenschaftlichen Anwendungen hochproblematisch ist. Die Forscher betonen, dass ein System, das die zugrunde liegenden Daten wirklich versteht, nicht zu völlig unterschiedlichen Schlussfolgerungen kommen dürfte. Diese Inkonsistenz zeigt, dass aktuelle KI-Tools kein echtes Verständnis der Welt besitzen und keine funktionale Entsprechung zum menschlichen Gehirn darstellen.
Die Ergebnisse der Studie fügen sich in eine wachsende Zahl von Belegen für die akademischen Grenzen der KI ein. Bereits im Februar 2026 zeigten Forscher von Stanford, Caltech und dem Carleton College, dass große Sprachmodelle bei grundlegenden Logiktests versagen. Trotz der technologischen Grenzen rückt die Regulierung von KI-Systemen immer stärker in den Fokus von Gesetzgebung und Unternehmen. Die kumulierten Daten stellen die Integration großer Sprachmodelle in professionelle wissenschaftliche Arbeitsabläufe grundlegend in Frage.
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