(cache)Sprachmodelle: Forscher sezieren KI als wäre sie lebendig

MIT Technology Review Analyse

Forscher blicken in das Hirn von LLMs – und entdecken geheimes Leben der KI-Modelle

Indem sie große Sprachmodelle so untersuchen, als wären sie lebendig, entlocken Forschende den KI-Systemen völlig neue Geheimnisse. Das steckt dahinter.

Von Will Douglas Heaven

17.05.2026, 16:10 Uhr • 14 Min.

Sprachmodelle: Forscher sezieren KI als wäre sie lebendig — Die Größe eines Sprachmodells zu erfassen, erfordert einiges an Vorstellungskraft. (Bild: Stuart Bradford)

Wie groß ist ein großes Sprachmodell? Stellen Sie es sich so vor: Im Zentrum von San Francisco gibt es einen Hügel namens Twin Peaks, von dem aus man fast die ganze Stadt überblicken kann. Stellen Sie sich vor, Sie stehen auf diesem Hügel und jeder Block und jede Kreuzung, jedes Viertel und jeder Park, so weit Sie blicken können, ist mit Papier bedeckt. Und jedes dieser Blätter ist mit Zahlen gefüllt.

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Eine Möglichkeit, die Größe von Large Language Models in eine abstrakte Zahl zu gießen, ist, die Anzahl ihrer Parameter zu erfassen. In unserem Twin-Peaks-Gedankenexperiment könnte ein Modell mit 200 Milliarden Parametern, wie beispielsweise GPT-4o (veröffentlicht von OpenAI im Jahr 2024), knapp 120 Quadratkilometer Papier mit 14-Punkt-Schrift füllen. Das reicht, um ganz San Francisco zu bedecken.

Der Blick von Twin Peaks über San Francisco. Wäre alles, was hier zu sehen ist, mit bedruckten Blättern bedeckt, entspräche das der Menge an Parametern von GPT-4o.
(Foto: mauritius images / MNStudio / Alamy)

Dieser Text erscheint in der Ausgabe 4/2026 von MIT Technology Review. Darin beschäftigen wir uns mit KI in der Medizin. Das Heft könnt ihr ab dem 22. Mai 2026 online bestellen und im Zeitschriftenhandel erwerben.

Wir leben heute mit Maschinen zusammen, die so gewaltig und so kompliziert sind, dass niemand so recht versteht, was sie sind, wie sie funktionieren oder was sie wirklich können – nicht einmal die Menschen, die sie entwickeln. „Man kann das mit einem menschlichen Gehirn nie wirklich vollständig erfassen“, sagt Dan Mossing, Wissenschaftler bei OpenAI. Dennoch geben die Fachleute nicht auf.

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