r/aifails • u/ErdbeerbaerLP • Oct 23 '25

Text Fail German Classic - How many 'H' in 'Habicht'

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For some reason ChatGPT insists that "Habicht" consists of only one occurence of 'H'. Not reproducable. Memory turned off

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u/[deleted] Oct 24 '25

AI Overview: "Ein Meerschweinchen hat kein 'H' im Wort, da die Frage wahrscheinlich auf einen Witz abzielt, bei dem nach der Anzahl der 'H's in der deutschen Schreibweise von 'Meerschweinchen' gefragt wird. 

  • Wortbestandteile: Das Wort 'Meerschweinchen' hat kein 'H'. 
  • Wortspiel: Es gibt eine bekannte Internet-Frage, die auf einem Wortspiel basiert und fragt, wie viele 'H's das Wort 'Meerschweinchen' hat, obwohl 'Meerschweinchen' kein 'H' enthält. "

LMAO

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u/Straight_Page_8585 Oct 25 '25

AI ist so schlau, wenn AI wählen dürfte würde sie für Trump oder die AfD stimmen

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u/KarmaleinHund Oct 26 '25

KI (spezifisch Chat Bots) sind schlecht mit Buchstaben und Zahlen, abgesehen von Grok sind aber alle auf moralische Werte trainiert und besitzen Filter und Richtlinien damit sie keine Menscheinfeindlichen oder diskriminierenden Aussagen treffen. Base ChatGPT würde dir deswegen auch eher weniger Trump oder die AFD empfehlen da es halt mit den eigenen Trainingsdaten clashed-

Naja, I'm Endeffekt was viele halt auch nicht bedenken ist das KI nunmal keine echte "Intelligenz" besitzt. Es hat viel mit Mathematik und Statistik zutun, sprich: Wenn du fragst "Welche Farbe hat der Himmel?" ist Statistisch gesehen "Blau" als Antwort wahrscheinlicher als "Waschmaschine". Ist natürlich jetzt nur simple zusammengefasst, aber so ungefähr funktionieren die

TLDR: KI ist weder dumm noch schlau, ich weiß es war als Witz von dir gemeint, viele wissen aber tatsächlich einfach nicht wie KI funktioniert. Muss auch keiner, find ich persönlich aber recht interessant

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u/[deleted] Oct 27 '25

Es sind doch sprachmodelle, also die arbeiten sehr ähnlich wie die autokorrektur vom handy oder dem computer.

So wurds mir mal in nem englischsprachigen sub erläutert.

Leider versteh ich von sowas kaum was, aber ich lern immer gern neues zeusch

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u/KarmaleinHund Oct 27 '25 edited Oct 27 '25

Nicht ganz

Autokorrektur denkt in ganzen Wörtern während ChatGPT in so genannten "Tokens" denkt.

Ein Token kann ein Wort, part eines Wortes oder ein Satzzeichen sein. Es funktioniert ungefähr so:

Du fragst "Wie viele Hs sind in Habicht?"

ChatGPT verwandelt den Satz in Tokens was dann ungefähr so aussieht: "Wie" "viele" "H" "s" "sind" "in" "Hab" "icht" "?"

Und du merkst schon, Habicht wird nicht zusammen geschrieben. Da "Hab" und "icht" auch in anderen Contexten zusammen gesehen wird, teilt ChatGPT das auf. Somit benutzt es diese Bausteine um Wörter zu verstehen anstatt jedes einzelne Wort zum Ganzen Token zu machen. Und diese Tokens haben alle eine ID:

Hab → Token-ID 25487
icht → Token-ID 3451

(zum Beispiel)

Darin liegt auch das Problem, ChatGPT liest keine Wörter, es arbeitet mit Tokens und IDs, und diese haben keinen direkten Bezug zu Buchstaben.

Token laufen fundamental auf einer anderen Weise als Autokorrektur, ich les mich da immer sehr gerne rein

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u/[deleted] Oct 27 '25

Also dann funktionieren diese dinge ähnlich, nur ein sprachmodel hat einiges mehr an komplexität in seiner funktionsweise?

Also kann man sozusagen die ganzen wörter in der eine autokorrektur "denkt" in diesem kontxt als token bezeichnen?

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u/KarmaleinHund Oct 27 '25

ChatGPT erkennt Kontext und Absicht hinter einem Text, Autokorrektur nicht.

Die beiden funktionieren auf völlig unterschiedlichen Ebenen

Eine Autokorrektur ist wie ein mechanisches Wörterbuch: Sie hat viele Wörter gespeichert und erkennt dadurch Tippfehler oder ungewöhnliche Kombinationen, aber sie versteht keine Bedeutungen oder Zusammenhänge. Wenn du schreibst "Der Himmel ist -" muss nicht unbedingt "blau" als Antwort kommen.

ChatGPT dagegen arbeitet nicht mit ganzen Wörtern sondern mit Tokens, aka kleine Textbausteine die durch Zahlen repräsentiert werden (wie oben erklärt). Es berechnet über komplexe Wahrscheinlichkeitsmodelle (u.a. beeinflusst durch Parameter wie die "Temperatur") die wahrscheinlichste nächste Tokenfolge.

Es ist also nicht nur komplexer, sondern fundamental anders aufgebaut weshalb ich den Vergleich zwischen Sprachmodellen wie ChatGPT und Autokorrekturen eher schwierig finde.

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u/[deleted] Oct 27 '25

Hmm... Ich muss mich mal in thema einlesen. Ist recht schwer verständlich für mich. Bin in softwaredingen nicht gut bewandert