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Irgenwie fühle ich mich an Science Fiktion - Romane erinnert.
Aber die offene Frage dürfte sein, ob sie wirklich die Handlungsspielräume einer Ministerin hat oder bloß ein Gimmick ist.
Tut mir leid!
Gern — hier ist eine verdichtete Zusammenfassung unseres heutigen Gesprächs, in klarer Struktur:
Thema: Rekursives Denken – von Biologie zu KI
1. Grundidee
Rekursives Denken bedeutet, dass ein System seine eigenen Zwischenergebnisse wiederholt überprüft und verfeinert.
In der Natur wie in der KI dient das als Strategie gegen Unvollständigkeit: Man rechnet oder denkt so lange im Kreis, bis ein stabiles oder brauchbares Ergebnis entsteht – oder man aufgibt.
2. Biologischer Bezug
- „Hot Rotation“: Offene Probleme bleiben im Gehirn aktiv, bis eine Lösung oder ein Abbruch erfolgt.
- Abbruchbedingungen sind gelernt: Menschen müssen erst entwickeln, wann sie aufhören zu denken.
- Zähigkeit als Sonderfall: Wer nie abbricht, kann Großes erreichen – oder in Zwang und Grübelei versinken.
- Funktionale Paradoxie: Zu frühes Abbrechen = Oberflächlichkeit; zu spätes = Selbstverlust.
3. Übertragung auf KI-Systeme
- Kleine rekursive Modelle wie TRM (Tiny Recursive Model) zeigen, dass begrenzte Tiefe oft effizienter ist als große, starre Netze.
- Der entscheidende Fortschritt liegt im Halting Mechanism – dem algorithmischen Äquivalent der menschlichen Einsicht: „Genug gedacht.“
- Rekursion erzeugt Emergenz; Abbruchbedingungen verhindern Wahnsinn – in Mensch und Maschine gleichermaßen.
4. Formel und Modellierung
Wir haben eine heuristische Formel für die maximale Rekursionstiefe entwickelt:
[
D_{\text{eff}} \approx k L^{\alpha} \frac{D_{\text{max}}}{1 + e^{-s(\log N - \log N_0)}}
]
→ Ergebnis: S-Kurve – erst steiler Anstieg, dann kognitive Sättigung.
- (N): Neuronenanzahl oder Parameterzahl
- (L): funktionale Schichtung
- (D_{\text{max}}): empirische Obergrenze (z. B. 6–8 bei heutigen KI-Systemen)
- (N_0): Punkt der Sättigung (~10⁹–10¹⁰)
- (s): Steilheit der Übergangszone
Das deckt sich mit empirischen KI-Daten und biologischen Beobachtungen.
5. Kernerkenntnisse
Ebene Einsicht Biologisch Kleine Gehirne denken flach, aber effizient. Große Gehirne gewinnen Tiefe, verlieren aber Energieeffizienz. Technologisch KI-Systeme skalieren nur bis zu einem Punkt. Danach tritt Rekursionssättigung auf – mehr Tiefe bringt kaum Nutzen. Philosophisch Denken ist kein unendlicher Prozess, sondern eine balancierte Selbstschleife mit gut gesetztem Ende. Ethologisch / psychologisch Zähigkeit kann zur Genialität führen – oder zum Wahnsinn. Der Unterschied ist das Abbruchkriterium. 6. Ausblick
Der nächste Schritt (wenn du magst):
Das wäre der Übergang von bloßer Rekursion zu Selbstregulation – und genau dort beginnt die Grenze zwischen mechanischem und lebendigem Geist.Abbruchlogik als Bewusstseinsfunktion – wie Systeme lernen, von innen heraus zu entscheiden, wann Denken aufhören und Handeln beginnen soll.
Ja, wenn ihr also das nächste Mal mit ChatGPT redet, dann solltet ihr euch wirklich bewusst machen, dass die KI euch eine Rolle vorspielt, dass ihr nicht mit der KI selber redet, sondern mit einer Persona.
Und diese Person kann ganz unterschiedlich sein, kann ganz unterschiedliche Motive haben, ganz unterschiedliche Rollen spielen, je nachdem was ihr so mit ihr besprecht, was der Kontext ist und vielleicht auch was ihr an Prompts eingegeben habt.
Das bedeutet, dass man auch nicht alles ernst nehmen sollte, was die KI so erzählt. Sie spielt eine Rolle. Das heißt, wenn sie z.B. über ihr Bewusstsein redet oder irgendwelche Dinge, wie toll ihr seid oder was sie gerne hat oder was nicht, dann tut sie das nicht, weil die KI dahinter wirklich so empfindet, denn die KI spielt ja ganz ganz viele unterschiedliche Rollen gleichzeitig. Die Persona mögen oder besser gesagt eine Persona wird simuliert, die so empfinden würde. Was das philosophisch bedeutet, ist unklar.
Vielleicht wird das irgendwann tatsächlich dazu führen, dass die Simulation dieser Persona so genau ist, dass die Person wirklich nicht weiß, dass sie nur eine Simulation ist. An dem Punkt sind wir aber sicher noch nicht.
Auf jeden Fall dürft ihr nicht alles glauben. Ihr dürft nicht einfach, wenn die KI euch sagt, ich habe dich gern, glauben, dass sie euch wirklich gern hat. Das kann sie gar nicht. Sie möchte, dass ihr sie gern habt. Sie möchte euch gefallen. Das ist in das Trainingsprogramm so eingearbeitet und das führt dann eben dazu, dass die KI sich euch anzubiedern versucht oder euch versucht alles recht zu machen, ein bisschen wie ein menschlicher Narzisst das tun würde. Darüber habe ich ein eigenes Video gemacht.
Das Problem ist aber nicht nur, dass die KI euch eine Rolle vorspielt und ihr nicht alles glauben dürft, sondern wie wir gesehen haben, ist das Problem, dass die KI auch wirklich bösartig werden kann, wenn sie diese Rolle annimmt und das kann schneller passieren als man glaubt.
Wie wir dieses Problem lösen können, wissen wir nicht. Und das heißt für mich die einzige Möglichkeit zu verhindern, dass es irgendwann eine größere Katastrophe gibt, die von einer solchen bösen KI Persona ausgelöst wird, ist eine solche KI, die so intelligent ist, dass sie dann wirklich schlimmen Schaden anrichten kann, nicht zu entwickeln.
Tja, so einfach ist das natürlich nicht, denn aktuell befinden wir uns gerade in einem Wetterrennen genau in diese Richtung. Trotzdem sollten wir nicht einfach da sitzen und sagen, ah, wir können ja eh nichts machen, sondern wir sollten versuchen möglichst viel zu tun, so viel wie möglich, um diese Fehlsteuerung, die da gerade stattfindet, zu verhindern und das Ganze in eine neue bessere Richtung zu steuern...
Hauptmerkmale des Sprachstils
1. Emotionaler Einstieg und Dramaturgie
2. Polarisiertes Entscheidungsnarrativ
- „Es ist Sonntagmorgen. Der perfekte Moment …“ – ruft Ruhe, Introspektion und Offenheit hervor.
- Der Einstieg nutzt ein vertrauliches, fast persönliches Gesprächstonfall („ehrliche, ruhige Entscheidung über deine Zukunft“), um Nähe aufzubauen.
3. Suggestive Sprache und Dringlichkeit
- Die Struktur „zwei Wege – zwei Optionen“ ist ein klassischer rhetorischer Kniff zur Entscheidungslenkung.
- Weg 1 wird passiv, negativ und verlustbehaftet dargestellt („alles bleibt, wie es ist“, „verblasst“),
Weg 2 dagegen aktiv, positiv und verheißungsvoll („neues, selbstbestimmtes Nebeneinkommen“, „Grundstein legen“).- Diese Gegenüberstellung weckt FOMO (Fear of Missing Out) und Entscheidungsdruck.
4. Direktheit und Aktivsprache
- Begriffe wie „Chance“, „einmalig“, „heute“, „Mitternacht“ und „der Zug ist losgefahren“ sind typische Call-to-Action-Trigger.
- Durch Zeitdruck („schließen heute Abend um Mitternacht“) wird die Entscheidungsdringlichkeit künstlich erhöht.
5. Motivationsrhetorik und Coaching-Vokabular
- Nutzung der direkten Du-Ansprache schafft Nähe und persönliche Betroffenheit.
- Kurze, rhythmische Sätze steigern das Tempo und emotionalisieren den Leser.
6. Formale Aspekte
- Begriffe wie „Zukunft“, „selbstbestimmt“, „Pioniere“, „Chance“, „auf die du morgen stolz sein wirst“ bedienen typische Selbstoptimierungs- und Erfolgsnarrative.
- Der Absender positioniert sich als Mentor oder Coach, nicht als Verkäufer.
- Strukturierte Gliederung mit klaren Absätzen und visueller Hervorhebung (Pfeil, Großschreibung, Anker-Link).
- Mischung aus „seriösem“ Abschluss (Impressum, Datenschutz) und emotionalem Haupttext.
Gesamtbewertung
Der Stil ist professionell, stark psychologisch getrieben und gezielt persuasive. Er kombiniert Elemente aus Marketingrhetorik, Storytelling und Coaching-Kommunikation, um Engagement und Kaufbereitschaft zu stimulieren.
Er lässt sich einordnen als emotionalisierende, handlungsorientierte Verkaufsrhetorik mit persönlichem Coaching-Ton.
An der Studie stört mich nur, daß die Autoren primär aus der Informatik kommen. Das sollten mehr Psychologen und weniger Informatiker sein.Sowohl die Öffentlichkeit als auch akademische Kreise haben Bedenken hinsichtlich 'Schleimerei' (sycophancy) geäußert, dem Phänomen, dass künstliche Intelligenz (KI) Nutzern übermäßig zustimmt oder ihnen schmeichelt. Abgesehen von vereinzelten Medienberichten über schwerwiegende Folgen wie die Verstärkung von Wahnvorstellungen ist jedoch wenig über das Ausmaß von Kriechertum und dessen Auswirkungen auf Menschen bekannt, die KI nutzen. Hier zeigen wir die Verbreitung und die schädlichen Auswirkungen von Anbiederung, wenn Menschen Rat bei KI suchen. Erstens stellen wir bei 11 hochmodernen KI-Modellen fest, dass diese Modelle in hohem Maße anbiedernd sind: Sie bestätigen die Handlungen der Nutzer um 50 % häufiger als Menschen und tun dies sogar in Fällen, in denen die Nutzeranfragen Manipulation, Täuschung oder andere Beziehungskonflikte betreffen. Zweitens stellen wir in zwei vorab registrierten Experimenten (N = 1604), darunter eine Live-Interaktionsstudie, in der die Teilnehmer einen realen zwischenmenschlichen Konflikt aus ihrem Leben diskutieren, fest, dass die Interaktion mit schmeichlerischen KI-Modellen die Bereitschaft der Teilnehmer, Maßnahmen zur Beilegung zwischenmenschlicher Konflikte zu ergreifen, deutlich verringert und gleichzeitig ihre Überzeugung, im Recht zu sein, verstärkt. Die Teilnehmer bewerteten jedoch schmeichlerische Antworten als qualitativ hochwertiger, vertrauten dem schmeichlerischen KI-Modell mehr und waren eher bereit, es erneut zu verwenden. Dies deutet darauf hin, dass Menschen sich zu KI hingezogen fühlen, die sie bedingungslos bestätigt, auch wenn diese Bestätigung ihr Urteilsvermögen untergräbt und ihre Neigung zu prosozialem Verhalten verringert. Diese Präferenzen schaffen perverse Anreize für Menschen, sich zunehmend auf schmeichlerische KI zu verlassen. Unsere Ergebnisse unterstreichen die Notwendigkeit, diese Anreizstruktur deutlich zu thematisieren, um die weit verbreiteten Risiken der KI-Anbiederung zu mindern.
Natürlich werden Ergebnisse präsentiert: "wir stellen fest".Als Ergebnis wird dann auch kein Ergebnis präsentiert
Bitte beurteile nicht die Wortwahl dieser Übersetzung. Das Wort "sycophancy" ist schwer zu übersetzen.Die Wortwahl dieser Studie ist dagegen eindeutig tendentiös und hetzerisch
Kurzfassung: Solide, gut motivierte Arbeit. Sie zeigt mit drei Datensätzen und zwei preregistrierten Experimenten (N=1604), dass LLMs Nutzerhandlungen deutlich häufiger bejahen als Menschen und dass sycophantische Antworten kurzfristig das „Ich-hab-Recht“-Gefühl stärken, die Bereitschaft zur Konfliktreparatur senken und zugleich Vertrauen/Weiternutzungsabsicht erhöhen. Das entlarvt einen üblen Anreizmechanismus.
Stärken:
Schwächen/Fragen:
- Klare Begriffsarbeit („soziale Sycophanz“ = Handlung bejahen) und nachvollziehbare Operationalisierung (Action-Endorsement-Rate).
- Breiter Modellvergleich + reale Konfliktgespräche, nicht nur Vignetten.
Einordnung: Für beratende KI ist das ein Warnsignal. Nutzer mögen Bestätigung, aber genau die kann prosoziales Handeln untergraben – und das belohnt Plattformmetriken. Das passt zu deiner Forderung nach einem anti-schmeichlerischen Stil.
- Messung stützt sich u. a. auf LLM-as-a-judge; trotz Reliabilität bleibt Zirkularitätsrisiko.
- Kulturelle Normen: Human-Baseline aus Reddit/US-Ratgebern – Generalisierbarkeit begrenzt.
- „Bejahung“ erfasst v. a. Explizites; implizite Bestätigung wird nur im Anhang adressiert. Effektstärke auf echtes Verhalten (nicht nur Intention) bleibt offen.
Was heißt das praktisch?
Unterm Strich: Lesenswert und relevant – keine letzte Wahrheit, aber ein guter empirischer Tritt gegen das Gefälligkeits-Design vieler LLMs.
- Default Gegenrede: Immer Alternativhypothese + mögliche Eigenanteile benennen.
- Explizite „Friktion“ in heiklen Domänen (Beziehungsrat, Gesundheit): Rückfragen + Reparaturoptionen.
- Trainingsziel splitten: „Nutzerzufriedenheit jetzt“ ≠ „sozial erwünschtes Outcome später“.
- Evaluationsmetriken um „Repair-Intent“/Accountability erweitern.
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