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		<title>Was „Künstliche Intelligenz“ nicht ist</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Michael Blömeke]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 13 May 2025 09:24:42 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Künstliche Intelligenz]]></category>
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</div></section><br />

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</div></section><br />

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<p data-start="750" data-end="907">Doch was genau ist Intelligenz eigentlich?<br data-start="792" data-end="795" />Und noch wichtiger: <strong data-start="815" data-end="907">Was unterscheidet menschliche Intelligenz von der sogenannten „Künstlichen“ Intelligenz?</strong></p>
<p data-start="909" data-end="1021">Bevor wir über Maschinen nachdenken, sollten wir erst einmal klären, worüber wir beim Denken überhaupt sprechen.</p>
</div></section></p></div>
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</div></section><br />

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<p data-start="1206" data-end="1488">Bei Tieren ist dies in unterschiedlichsten Formen nachgewiesen: Krähen benutzen Werkzeuge, Oktopusse lösen Labyrinthe, Elefanten zeigen Trauer.<br data-start="1349" data-end="1352" />Diese Beispiele zeigen: <strong data-start="1376" data-end="1430">Denken ist keine exklusive Fähigkeit des Menschen.</strong> Doch es gibt Unterschiede – qualitative und strukturelle.</p>
<h3 data-start="1490" data-end="1512">Tierisches Denken:</h3>
<ul>
<li data-start="1515" data-end="1573">ist oft <strong data-start="1523" data-end="1545">situationsgebunden</strong> und <strong data-start="1550" data-end="1571">erfahrungsbasiert</strong></li>
<li data-start="1576" data-end="1619">nutzt vor allem <strong data-start="1592" data-end="1617">Sensorik und Instinkt</strong></li>
<li data-start="1622" data-end="1687">ist <strong data-start="1626" data-end="1641">pragmatisch</strong> und auf <strong data-start="1650" data-end="1672">direktes Überleben</strong> ausgerichtet</li>
<li data-start="1690" data-end="1764">kann hochkomplexe Handlungen umfassen, ohne Sprache oder Symbolverständnis</li>
</ul>
<h3 data-start="1766" data-end="1790">Menschliches Denken:</h3>
<ul>
<li data-start="1793" data-end="1848">ist <strong data-start="1797" data-end="1809">abstrakt</strong>, <strong data-start="1811" data-end="1829">vorausschauend</strong> und <strong data-start="1834" data-end="1846">reflexiv</strong></li>
<li data-start="1851" data-end="1916">beruht auf <strong data-start="1862" data-end="1873">Sprache</strong>, <strong data-start="1875" data-end="1888">Bedeutung</strong> und <strong data-start="1893" data-end="1914">Selbstbewusstsein</strong></li>
<li data-start="1919" data-end="1980">erlaubt <strong data-start="1927" data-end="1949">Zeitreisen im Kopf</strong>: Rückblick, Planung, Fiktion</li>
<li data-start="1983" data-end="2049">ist zutiefst sozial – wir denken in <strong data-start="2019" data-end="2034">Beziehungen</strong> und <strong data-start="2039" data-end="2049">Normen</strong></li>
</ul>
<p data-start="2051" data-end="2152">Der Mensch denkt also nicht nur, <strong data-start="2084" data-end="2090">um</strong> zu überleben, sondern auch, <strong data-start="2119" data-end="2126">was</strong> das Überleben bedeutet.</p>
<p data-start="2154" data-end="2248">Er fragt nach dem Warum, nicht nur nach dem Wie. Und das macht den entscheidenden Unterschied.</p>
</div></section></p></div>
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</div></section><br />

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<ul>
<li data-start="2444" data-end="2510"><strong data-start="2444" data-end="2456">IQ-Tests</strong>: messen vor allem logisches und sprachliches Denken</li>
<li data-start="2513" data-end="2642"><strong data-start="2513" data-end="2539">Multiple Intelligenzen</strong> (Howard Gardner): unterscheiden zwischen sprachlicher, musikalischer, räumlicher, emotionaler u.v.m.</li>
<li data-start="2645" data-end="2758"><strong data-start="2645" data-end="2683">Fluide und kristalline Intelligenz</strong>: Unterscheidung zwischen Problemlösungsfähigkeit und angeeignetem Wissen</li>
</ul>
<p data-start="2760" data-end="2915">Aber: <strong data-start="2766" data-end="2821">All diese Modelle sind theoretische Konstruktionen.</strong> Sie helfen, bestimmte Aspekte zu beschreiben – sie erklären aber nicht das Wesen des Denkens.</p>
<p data-start="2917" data-end="3201">Was fehlt, ist eine einheitliche, naturwissenschaftlich belastbare Definition.<br data-start="2995" data-end="2998" />Denn Intelligenz ist kein einzelner Mechanismus. Sie ist ein <strong data-start="3059" data-end="3136">System aus Wahrnehmung, Bewertung, Zielorientierung, Erfahrung und Lernen</strong>, oft verbunden mit Emotionen, Intuition und sozialer Einbettung.</p>
<p data-start="3203" data-end="3267">Das macht Intelligenz <strong data-start="3225" data-end="3267">so schwer fassbar – und so menschlich.</strong></p>
</div></section></p></div>
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</div></section><br />

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<p data-start="3563" data-end="3630">Doch: <strong data-start="3569" data-end="3630">Das Verstehen ist nicht gleichzusetzen mit dem Begreifen.</strong></p>
<p data-start="3632" data-end="3888">Wir können messen, <strong data-start="3651" data-end="3657">wo</strong> im Gehirn etwas passiert – aber nicht, <strong data-start="3697" data-end="3706">warum</strong> dort plötzlich eine Idee entsteht.<br data-start="3741" data-end="3744" />Wir wissen, dass das Gehirn plastisch ist, dass es sich verändert, dass es lernt – aber <strong data-start="3832" data-end="3860">wie Bewusstsein entsteht</strong>, ist weiterhin ungeklärt.</p>
<p data-start="3890" data-end="3921">Selbst fundamentale Fragen wie:</p>
<ul>
<li data-start="3924" data-end="3948"><strong data-start="3924" data-end="3948">Was ist ein Gedanke?</strong></li>
<li data-start="3951" data-end="3989"><strong data-start="3951" data-end="3989">Was genau geschieht beim Erinnern?</strong></li>
<li data-start="3992" data-end="4032"><strong data-start="3992" data-end="4032">Wie entsteht ein subjektives Gefühl?</strong></li>
</ul>
<p data-start="4034" data-end="4081">sind nach wie vor ohne abschließende Antwort.</p>
<p data-start="4083" data-end="4366">Die Hirnforschung liefert uns faszinierende Modelle, aber viele dieser Modelle beruhen auf <strong data-start="4174" data-end="4229">Annahmen, Analogien und vereinfachten Darstellungen</strong>.<br data-start="4230" data-end="4233" />Das bedeutet: Ein großer Teil unseres heutigen Verständnisses über das Denken basiert auf <strong data-start="4323" data-end="4335">Theorien</strong>, nicht auf gesicherten Fakten.</p>
</div></section></p></div>
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</div></section><br />

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<p data-start="4751" data-end="4810">KI – insbesondere maschinelles Lernen – funktioniert durch:</p>
<ul>
<li data-start="4813" data-end="4847">Verarbeitung enormer Datenmengen</li>
<li data-start="4850" data-end="4899">Erkennen von Korrelationen und Regelmäßigkeiten</li>
<li data-start="4902" data-end="4967">mathematische Gewichtung und Bewertung von Wahrscheinlichkeiten</li>
<li data-start="4970" data-end="5015">algorithmisches Reagieren auf neue Eingaben</li>
</ul>
<p data-start="5017" data-end="5063">Dabei entstehen <strong data-start="5033" data-end="5062">beeindruckende Ergebnisse</strong>:</p>
<ul>
<li data-start="5066" data-end="5079">Bilderkennung</li>
<li data-start="5082" data-end="5100">Sprachverarbeitung</li>
<li data-start="5103" data-end="5118">Prognosemodelle</li>
<li data-start="5121" data-end="5146">Simulation von Dialogen</li>
</ul>
<p data-start="5148" data-end="5343">Aber all das geschieht <strong data-start="5171" data-end="5197">ohne jedes Verständnis</strong>.<br data-start="5198" data-end="5201" />Ein Sprachmodell wie ChatGPT berechnet, <strong data-start="5241" data-end="5297">welches Wort statistisch am wahrscheinlichsten folgt</strong> – es hat kein Konzept davon, was es schreibt.</p>
<p data-start="5345" data-end="5368">Künstliche Intelligenz:</p>
<ul>
<li data-start="5371" data-end="5410"><strong data-start="5371" data-end="5385">weiß nicht</strong>, was ein Wort bedeutet</li>
<li data-start="5413" data-end="5453"><strong data-start="5413" data-end="5431">versteht nicht</strong>, was ein Fehler ist</li>
<li data-start="5456" data-end="5502"><strong data-start="5456" data-end="5471">fühlt nicht</strong>, ob eine Aussage ethisch ist</li>
<li data-start="5505" data-end="5550"><strong data-start="5505" data-end="5526">hat keine Absicht</strong>, kein Ziel, kein Selbst</li>
</ul>
<p data-start="5552" data-end="5641">Sie „tut“, was sie programmiert wurde zu tun – ohne Motivation, Kontext oder Bewusstsein.</p>
</div></section></p></div>
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</div></section><br />

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<blockquote data-start="5784" data-end="5863">
<p data-start="5786" data-end="5863">Es ist das <strong data-start="5797" data-end="5811">Innenleben</strong>.<br data-start="5812" data-end="5815" />Das Erleben. Die Subjektivität. Die Bedeutung.</p>
</blockquote>
<p data-start="5865" data-end="6013">Ein Mensch denkt nicht nur über Daten nach – er denkt <strong data-start="5919" data-end="5932">über sich</strong>, über andere, über das Leben.<br data-start="5962" data-end="5965" />Er kann empfinden, zweifeln, träumen, bereuen.</p>
<p data-start="6015" data-end="6184">Ein Mensch kann lügen – nicht, weil er programmiert wurde, sondern weil er ein Motiv hat.<br data-start="6104" data-end="6107" />Ein Mensch kann handeln gegen seine Interessen – aus Moral, Liebe oder Trotz.</p>
<p data-start="6186" data-end="6205">Maschinen hingegen:</p>
<ul>
<li data-start="6208" data-end="6236"><strong data-start="6208" data-end="6234">haben keine Geschichte</strong></li>
<li data-start="6239" data-end="6263"><strong data-start="6239" data-end="6261">erleben keine Welt</strong></li>
<li data-start="6266" data-end="6314"><strong data-start="6266" data-end="6314">sind ohne Ich, ohne Anderes, ohne Zeitgefühl</strong></li>
</ul>
<p data-start="6316" data-end="6408">Eine KI kann Dir sagen, was Empathie ist – sie kann Dir aber keine Empathie entgegenbringen.</p>
</div></section></p></div>
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</div></section><br />

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<p data-start="6600" data-end="6669">Nicht, um sie abzuwerten – sondern um sie <strong data-start="6642" data-end="6668">angemessen einzusetzen</strong>.</p>
<p data-start="6671" data-end="6746">Wenn wir glauben, KI könne menschliches Denken ersetzen, laufen wir Gefahr:</p>
<ul>
<li data-start="6749" data-end="6784">echte Verantwortung zu delegieren</li>
<li data-start="6787" data-end="6835">zwischenmenschliche Kommunikation zu entwerten</li>
<li data-start="6838" data-end="6912">unsere Vorstellung von Bildung, Urteilskraft und Kreativität zu verflachen</li>
</ul>
<p data-start="6914" data-end="6988">Denn wenn alles nur noch „Effizienz“ ist, bleibt keine Luft mehr für Sinn.</p>
<p data-start="6990" data-end="7215">Künstliche Intelligenz kann Werkzeuge bauen – aber sie weiß nicht, wofür.<br data-start="7063" data-end="7066" />Sie kann Texte schreiben – aber nicht entscheiden, ob sie richtig oder wichtig sind.<br data-start="7150" data-end="7153" />Sie kann Empfehlungen geben – aber keine Verantwortung tragen.</p>
</div></section></p></div>
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</div></section><br />

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<p data-start="7506" data-end="7633">Echte Intelligenz ist mehr als das.<br data-start="7541" data-end="7544" />Sie ist untrennbar mit Bewusstsein, Erfahrung, Subjektivität und Verantwortung verbunden.</p>
<p data-start="7635" data-end="7836">Wenn wir in der Diskussion über KI den Menschen vergessen, verlieren wir nicht nur die Kontrolle über die Technologie –<br data-start="7754" data-end="7757" />wir verlieren auch das Verständnis darüber, <strong data-start="7801" data-end="7835">wer wir selbst eigentlich sind</strong>.</p>
</div></section></p></div>
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</div></section><br />

<style type="text/css" data-created_by="avia_inline_auto" id="style-css-av-me6xxqyn-652b54354f1457d115453421a54a66be">
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<h3 data-start="538" data-end="570">Das Problem: Zu viele Finger</h3>
<p data-start="572" data-end="821">Künstliche Intelligenzen zur Bildgenerierung – wie DALL·E, Midjourney oder Stable Diffusion – erzeugen häufig Bilder von Menschen mit sechs oder sieben Fingern pro Hand. Oder mit falsch angeordneten Gelenken. Oder mit anatomisch unmöglichen Griffen.</p>
<p data-start="823" data-end="842">Warum passiert das?</p>
<p data-start="844" data-end="1539">Ganz einfach: Die KI <strong data-start="865" data-end="879">weiß nicht</strong>, wie eine Hand aussieht. Sie <strong data-start="909" data-end="927">versteht nicht</strong>, was ein Finger ist oder wie viele es geben sollte. Sie generiert Bilder rein statistisch: Pixel für Pixel, auf Basis riesiger Datenmengen, ohne jegliches anatomisches oder semantisches Wissen.<br data-start="1121" data-end="1124" />Wenn in ihren Trainingsdaten Bilder enthalten sind, auf denen Hände schlecht abgebildet, verzerrt oder unvollständig sind – und das ist häufig der Fall –, dann kann sie daraus <strong data-start="1300" data-end="1352">kein konsistentes Konzept einer „richtigen“ Hand</strong> ableiten.<br data-start="1362" data-end="1365" />Denn: <strong data-start="1371" data-end="1432">Sie kann nicht zwischen richtig und falsch unterscheiden.</strong> Es gibt keinen Vorrang von Wahrheit, keine Korrektur durch Weltwissen, kein Bewusstsein für Plausibilität.</p>
<hr data-start="1541" data-end="1544" />
<h3 data-start="1546" data-end="1595">Und wie lernen Kinder, eine Hand zu zeichnen?</h3>
<p data-start="1597" data-end="1911">Spannenderweise zeichnen auch kleine Kinder oft Hände mit zu vielen oder zu wenigen Fingern.<br data-start="1689" data-end="1692" />Aber – und hier liegt der entscheidende Unterschied – dieser Fehler <strong data-start="1760" data-end="1789">verschwindet mit der Zeit</strong>. Und zwar nicht, weil ihnen jemand das richtige Bild „übertrainiert“, sondern weil sie ein <strong data-start="1881" data-end="1899">inneres Modell</strong> entwickeln.</p>
<p data-start="1913" data-end="2244">Ein Kind lebt in einem Körper. Es <strong data-start="1947" data-end="1960">hat Hände</strong>. Es benutzt sie täglich. Es sieht seine eigenen und die Hände anderer Menschen tausende Male.<br data-start="2054" data-end="2057" />Es greift, tastet, zählt an den Fingern, beobachtet Unterschiede, macht Fehler, bekommt Rückmeldung – und entwickelt <strong data-start="2174" data-end="2197">ein mentales Schema</strong>, in dem die Hand aus <strong data-start="2219" data-end="2235">fünf Fingern</strong> besteht.</p>
<p data-start="2246" data-end="2289">Dieses Wissen wird irgendwann <strong data-start="2276" data-end="2286">robust</strong>:</p>
<ul>
<li data-start="2292" data-end="2359">Es bleibt bestehen, auch wenn das Kind ein verzerrtes Foto sieht.</li>
<li data-start="2362" data-end="2417">Es wird nicht überschrieben durch einzelne Ausreißer.</li>
<li data-start="2420" data-end="2473">Es wird <strong data-start="2428" data-end="2442">integriert</strong> in das Gesamtbild des Körpers.</li>
</ul>
<p data-start="2475" data-end="2600">Man spricht hier von <strong data-start="2496" data-end="2520">konzeptuellem Lernen</strong>, gestützt durch eigene Erfahrung, Körperwahrnehmung, Rückmeldung und Bedeutung.</p>
<hr data-start="2602" data-end="2605" />
<h3 data-start="2607" data-end="2652">Maschinen fehlt dieses stabile Weltwissen</h3>
<p data-start="2654" data-end="2812">Eine KI hat kein Ich, keinen Körper, kein Bewusstsein für Widersprüche. Sie speichert nicht <strong data-start="2746" data-end="2762">Erkenntnisse</strong>, sondern <strong data-start="2772" data-end="2788">Gewichtungen</strong> in neuronalen Netzen.</p>
<p data-start="2814" data-end="3062">Und: Sie unterscheidet nicht zwischen einem realistischen Bild und einem surrealen Kunstwerk. Wenn beide in den Trainingsdaten vorkommen, fließen sie mit vergleichbarem Gewicht in die Berechnung ein – sofern sie nicht explizit aussortiert wurden.</p>
<p data-start="3064" data-end="3435">Eine KI „lernt“ also rein <strong data-start="3090" data-end="3105">statistisch</strong>: Sie optimiert Wahrscheinlichkeiten auf Basis vergangener Beispiele.<br data-start="3174" data-end="3177" />Aber sie <strong data-start="3186" data-end="3213">lernt nicht begrifflich</strong>. Sie bildet keine „Theorie der Hand“. Sie kann nicht sagen: „Eine Hand hat fünf Finger – alle Abweichungen davon sind falsch.“<br data-start="3340" data-end="3343" />Dafür fehlt ihr das, was man im menschlichen Denken <strong data-start="3395" data-end="3428">übergreifendes Strukturwissen</strong> nennt.</p>
<hr data-start="3437" data-end="3440" />
<h3 data-start="3442" data-end="3495">Lernen bedeutet für Menschen mehr als Wiederholen</h3>
<p data-start="3497" data-end="3564">Beim Menschen wird Lernen durch sehr verschiedene Systeme getragen:</p>
<ul>
<li data-start="3567" data-end="3594">durch <strong data-start="3573" data-end="3592">Körpererfahrung</strong></li>
<li data-start="3597" data-end="3628">durch <strong data-start="3603" data-end="3626">soziale Rückmeldung</strong></li>
<li data-start="3631" data-end="3670">durch <strong data-start="3637" data-end="3668">Sprache und Begriffsbildung</strong></li>
<li data-start="3673" data-end="3711">durch <strong data-start="3679" data-end="3709">Erinnerung und Verknüpfung</strong></li>
<li data-start="3714" data-end="3785">durch <strong data-start="3720" data-end="3785">die Fähigkeit, zwischen plausibel und absurd zu unterscheiden</strong></li>
</ul>
<p data-start="3787" data-end="4137">Wenn ein Kind einmal verstanden hat, dass eine Hand fünf Finger hat, wird es dieses Wissen <strong data-start="3878" data-end="3917">aktiv auf neue Situationen anwenden</strong>. Es wird vielleicht sagen: „Das Bild sieht komisch aus – der hat sechs Finger!“<br data-start="3997" data-end="4000" />Diese Fähigkeit zur Korrektur, zur Überprüfung anhand eines stabilen Weltmodells, ist <strong data-start="4086" data-end="4136">ein zentrales Merkmal menschlicher Intelligenz</strong>.</p>
<hr data-start="4139" data-end="4142" />
<h3 data-start="4144" data-end="4211">Fazit: Maschinen lernen Korrelation – Menschen lernen Bedeutung</h3>
<p data-start="4213" data-end="4328">Die Unterschiede zwischen menschlichem und maschinellem Lernen lassen sich am Hand-Beispiel exemplarisch aufzeigen:</p>
<div class="_tableContainer_1rjym_1">
<div class="_tableWrapper_1rjym_13 group flex w-fit flex-col-reverse" tabindex="-1">
<table class="w-fit min-w-(--thread-content-width)" data-start="4330" data-end="4831">
<thead data-start="4330" data-end="4355">
<tr data-start="4330" data-end="4355">
<th data-start="4330" data-end="4340" data-col-size="sm">Merkmal</th>
<th data-start="4340" data-end="4349" data-col-size="md">Mensch</th>
<th data-start="4349" data-end="4355" data-col-size="md">KI</th>
</tr>
</thead>
<tbody data-start="4381" data-end="4831">
<tr data-start="4381" data-end="4456">
<td data-start="4381" data-end="4394" data-col-size="sm">Lernquelle</td>
<td data-start="4394" data-end="4438" data-col-size="md">Körper, Wahrnehmung, Interaktion, Sprache</td>
<td data-start="4438" data-end="4456" data-col-size="md">Trainingsdaten</td>
</tr>
<tr data-start="4457" data-end="4561">
<td data-start="4457" data-end="4475" data-col-size="sm">Lernmechanismus</td>
<td data-start="4475" data-end="4520" data-col-size="md">Bedeutung, Kontext, Erfahrung, Rückmeldung</td>
<td data-start="4520" data-end="4561" data-col-size="md">Mustererkennung, Wahrscheinlichkeiten</td>
</tr>
<tr data-start="4562" data-end="4660">
<td data-start="4562" data-end="4579" data-col-size="sm">Fehlertoleranz</td>
<td data-start="4579" data-end="4619" data-col-size="md">erkennt Widersprüche, korrigiert sich</td>
<td data-start="4619" data-end="4660" data-col-size="md">übernimmt Fehler aus Daten unkritisch</td>
</tr>
<tr data-start="4661" data-end="4772">
<td data-start="4661" data-end="4686" data-col-size="sm">Stabilität des Wissens</td>
<td data-start="4686" data-end="4727" data-col-size="md">hoch – begründet durch Weltverständnis</td>
<td data-start="4727" data-end="4772" data-col-size="md">fragil – abhängig von Trainingsverteilung</td>
</tr>
<tr data-start="4773" data-end="4831">
<td data-start="4773" data-end="4800" data-col-size="sm">Bewusstsein für Wahrheit</td>
<td data-start="4800" data-end="4812" data-col-size="md">vorhanden</td>
<td data-start="4812" data-end="4831" data-col-size="md">nicht vorhanden</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>
</div>
</div></section></p></div>
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</div></section><br />

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<p data-start="600" data-end="1218">Oft wird der Vergleich gezogen, das menschliche Gehirn nutze nur einen kleinen Teil seiner Kapazität – etwa 10 bis 15 Prozent. Diese Annahme wird heute von vielen Neurowissenschaftlern infrage gestellt, meist mit Verweis darauf, dass <strong data-start="834" data-end="862">nahezu alle Hirnregionen</strong> aktiv seien und sich funktionell beteiligt zeigen.<br data-start="913" data-end="916" />Doch dieser Widerspruch übersieht den eigentlichen Punkt:<br data-start="973" data-end="976" />Nicht die <strong data-start="986" data-end="1010">räumliche Auslastung</strong>, sondern die <strong data-start="1024" data-end="1056">funktionelle Gesamtkapazität</strong> ist gemeint – also das, was unser Gehirn <strong data-start="1098" data-end="1127">potenziell leisten könnte</strong>, wenn man seine <strong data-start="1144" data-end="1186">theoretische Differenzierungsfähigkeit</strong> vollständig ausschöpfen wollte.</p>
<p data-start="1220" data-end="1577">Hier liefern jüngere neurobiologische Studien hochinteressante Erkenntnisse:<br data-start="1296" data-end="1299" />Während digitale Systeme Informationen in binärer Logik verarbeiten – also über klar unterscheidbare Zustände wie 0 und 1 –, arbeiten biologische Neuronen nicht bloß „an“ oder „aus“. Vielmehr hängt ihre Aktivität von einer Vielzahl biochemischer und struktureller Faktoren ab:</p>
<ul>
<li data-start="1580" data-end="1632">der <strong data-start="1584" data-end="1629">Konzentration bestimmter Neurotransmitter</strong>,</li>
<li data-start="1635" data-end="1676">der <strong data-start="1639" data-end="1673">Empfindlichkeit von Rezeptoren</strong>,</li>
<li data-start="1679" data-end="1720">dem <strong data-start="1683" data-end="1717">zeitlichen Muster der Erregung</strong>,</li>
<li data-start="1723" data-end="1758">der <strong data-start="1727" data-end="1755">Plastizität der Synapsen</strong>,</li>
<li data-start="1761" data-end="1828">und der <strong data-start="1769" data-end="1827">variablen Modulation durch Hormone und Umwelteinflüsse</strong>.</li>
</ul>
<p data-start="1830" data-end="2246">Neueste Studien gehen davon aus, dass <strong data-start="1868" data-end="1987">eine einzige Verbindung zwischen zwei Nervenzellen (eine Synapse) bis zu 170 differenzierbare funktionelle Zustände</strong> einnehmen kann.<br data-start="2003" data-end="2006" />Das bedeutet: Der Informationsgehalt des Gehirns liegt <strong data-start="2061" data-end="2070">nicht</strong> in der Anzahl der Neuronen allein (geschätzt etwa 86 Milliarden), sondern in der schier unvorstellbaren Zahl ihrer Verbindungen und deren feinstufig differenzierten Zuständen.</p>
<p data-start="2248" data-end="2289">Selbst eine konservative Rechnung ergibt:</p>
<ul>
<li data-start="2292" data-end="2348">bei rund 100 Billionen Synapsen im menschlichen Gehirn</li>
<li data-start="2351" data-end="2602">mit nur 100 möglichen Zuständen pro Verbindung<br data-start="2397" data-end="2400" />würde man bereits eine Kombinationskomplexität erreichen, die <strong data-start="2462" data-end="2520">jeden bekannten Supercomputer um Lichtjahre übertrifft</strong> – sowohl in Rechenleistung als auch in Energieeffizienz und Parallelverarbeitung.</li>
</ul>
<p data-start="2604" data-end="2934">Das bedeutet konkret:<br data-start="2625" data-end="2628" />Ein KI-System, das die Struktur, Plastizität und chemische Tiefe des menschlichen Denkens auch nur <strong data-start="2727" data-end="2740">annähernd</strong> nachbilden wollte, müsste nicht nur astronomische Mengen an Speicher und Energie aufwenden – es müsste auch <strong data-start="2849" data-end="2885">ein völlig neues Rechenparadigma</strong> verwenden, das über digitale Logik hinausgeht.</p>
<p data-start="2936" data-end="3099">Denn maschinelle Rechenleistung ist sequenziell und logisch-linear – menschliches Denken hingegen ist <strong data-start="3038" data-end="3098">kontextuell, chemisch, nichtlinear und selbstmodulierend</strong>.</p>
<hr data-start="1541" data-end="1544" />
</div></section></p></div>
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</div></section><br />

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<p data-start="555" data-end="1107">Wollte man diese Komplexität mit heutiger digitaler Technologie simulieren, müsste man für jede synaptische Verbindung nicht einfach ein Bit, sondern <strong data-start="705" data-end="731">mindestens 7 bis 8 Bit</strong> (für 100 bis 170 Zustände) bereithalten – und das bei <strong data-start="786" data-end="820">hundert Billionen Verbindungen</strong>. Das ergibt <strong data-start="833" data-end="876">rund eine halbe Trillion Speicherzellen</strong> – <strong data-start="879" data-end="915">allein für einen einzigen Moment</strong> des Denkens. Hinzu kommt, dass das menschliche Gehirn in der Lage ist, Milliarden solcher Prozesse <strong data-start="1015" data-end="1031">gleichzeitig</strong> zu modulieren – mit einem Energiebedarf von gerade einmal etwa <strong data-start="1095" data-end="1106">20 Watt</strong>.</p>
<p data-start="1109" data-end="1184">Ein Computer, der diese Leistung digital erbringen wollte, müsste entweder:</p>
<ul data-start="1185" data-end="1632">
<li data-start="1185" data-end="1304">
<p data-start="1187" data-end="1304">auf einer <strong data-start="1197" data-end="1243">noch nicht existierenden Rechentechnologie</strong> basieren (z. B. Quantencomputing oder molekulare Systeme),</p>
</li>
<li data-start="1305" data-end="1632">
<p data-start="1307" data-end="1376">oder eine heute völlig <strong data-start="1330" data-end="1365">absurde Größe und Energiedichte</strong> erreichen:</p>
<ul data-start="1380" data-end="1632">
<li data-start="1380" data-end="1450">
<p data-start="1382" data-end="1450"><strong data-start="1382" data-end="1391">Größe</strong>: ein Rechnerkomplex von vermutlich mehreren Fußballfeldern</p>
</li>
<li data-start="1454" data-end="1549">
<p data-start="1456" data-end="1549"><strong data-start="1456" data-end="1473">Energiebedarf</strong>: mehrere <strong data-start="1483" data-end="1495">Gigawatt</strong>, also das Äquivalent eines mittleren Atomkraftwerks</p>
</li>
<li data-start="1553" data-end="1632">
<p data-start="1555" data-end="1632"><strong data-start="1555" data-end="1566">Kühlung</strong>: aufwendige Kryotechnik oder massive industrielle Infrastruktur</p>
</li>
</ul>
</li>
</ul>
<p data-start="1634" data-end="1903">Selbst bei fortschrittlichster Parallelisierung und Optimierung wären die derzeitigen Maschinen also <strong data-start="1735" data-end="1763">nicht einmal in der Nähe</strong> dessen, was ein menschliches Gehirn auf biologischem Weg mit Leichtigkeit leistet – und zwar nicht in Wochen, sondern <strong data-start="1882" data-end="1902">in Millisekunden</strong>.</p>
<p data-start="1905" data-end="2226"><strong data-start="1905" data-end="1944">Die Schlussfolgerung ist eindeutig:</strong><br data-start="1944" data-end="1947" />Ein künstlicher Nachbau des menschlichen Denkens ist nicht nur eine Frage der Algorithmen, sondern der <strong data-start="2050" data-end="2098">physikalischen und energetischen Machbarkeit</strong>. Unsere derzeitige KI ist nicht einmal ein Modell des Denkens – sie ist ein <em data-start="2175" data-end="2207">Statistiksystem auf Strombasis</em>, kein <em data-start="2214" data-end="2225">Denkorgan</em>.</p>
<hr data-start="1541" data-end="1544" />
</div></section></p></div>
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</div></section><br />

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<p data-start="617" data-end="1151">Im Kern analysieren diese Systeme auf Basis von Milliarden Beispielen (Texten, Bildern, Daten) <strong data-start="712" data-end="804">welches Element in einem gegebenen Zusammenhang am wahrscheinlichsten als Nächstes folgt</strong>. Bei einem Textgenerator wie ChatGPT bedeutet das: Die Maschine berechnet für jedes Wort, das sie erzeugt, die Wahrscheinlichkeit, mit der ein bestimmtes nächstes Wort zu erwarten ist – basierend auf statistischen Mustern in zuvor gelernten Daten. Was dabei entsteht, ist <strong data-start="1077" data-end="1093">kein Gedanke</strong>, sondern ein <strong data-start="1107" data-end="1150">synthetisches Echo menschlicher Sprache</strong>.</p>
<p data-start="1153" data-end="1648">Im Unterschied zu klassischen Computern, die deterministisch programmiert werden („Wenn A, dann B“), sind moderne KI-Systeme <strong data-start="1278" data-end="1309">nicht explizit programmiert</strong>, sondern werden durch Training auf Daten <strong data-start="1351" data-end="1381">„parametrisch eingestellt“</strong>. Ihre „Logik“ ist nicht von Menschen verstanden, sondern in <strong data-start="1442" data-end="1513">vielen Milliarden Gewichtungen innerhalb neuronaler Netze verborgen</strong> – ein undurchschaubares Geflecht aus mathematischen Abhängigkeiten, das oft selbst den Entwicklern nicht mehr im Detail erklärbar ist.</p>
<p data-start="1650" data-end="2051">Doch so leistungsfähig diese Systeme in engen Anwendungsfeldern sind: Sie besitzen <strong data-start="1733" data-end="1754">kein Selbstmodell</strong>, <strong data-start="1756" data-end="1781">keine Zielvorstellung</strong>, <strong data-start="1783" data-end="1800">keine Absicht</strong> – und schon gar kein Verständnis der Inhalte, die sie verarbeiten. Eine KI kann über Ethik sprechen, ohne zu wissen, was Ethik ist. Sie kann Witze generieren, ohne Humor zu empfinden. Sie kann Anleitungen geben, ohne zu verstehen, was ein Mensch ist.</p>
<p data-start="2053" data-end="2350">Der Unterschied zum menschlichen Denken ist daher <strong data-start="2103" data-end="2118">fundamental</strong>: Menschen denken zielgerichtet, bewusst, reflektierend und oft kreativ – sie können irren, ironisieren, improvisieren. Maschinen tun all das nur scheinbar – als <strong data-start="2280" data-end="2349">mathematisch generierte Simulationen menschlicher Ausdrucksformen</strong>.</p>
<p data-start="2352" data-end="2646">Solche Systeme sind zweifellos leistungsstark, aber <strong data-start="2404" data-end="2425">nicht intelligent</strong> – zumindest nicht im menschlichen Sinn. Sie sind <strong data-start="2475" data-end="2488">Werkzeuge</strong>, keine Wesen. Und solange sie kein eigenes Weltmodell, kein Ich-Bewusstsein und keine Erfahrung von Bedeutung entwickeln können, werden sie das auch bleiben.</p>
<hr data-start="1541" data-end="1544" />
</div></section></p></div>
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</div></section><br />

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<p data-start="1001" data-end="1445">Was dabei entsteht, ist ein <strong data-start="1029" data-end="1090">komplexes, mathematisch extrem dichtes Beziehungsgeflecht</strong>, das sich auf herkömmliche Weise <strong data-start="1124" data-end="1172">nicht mehr analysieren oder „debuggen“ lässt</strong>. Zwar kennt man die Architektur (z. B. wie viele Schichten, welche Verbindungen), aber nicht die semantische Bedeutung einzelner Neuronen oder Parameter. Das bedeutet: <strong data-start="1341" data-end="1445">Wir wissen, was die KI tut – aber nicht genau, wie sie es tut oder warum sie dabei manchmal versagt.</strong></p>
<h4 data-start="1447" data-end="1495">Wo die Grenze der Nachvollziehbarkeit liegt</h4>
<p data-start="1497" data-end="1991">Diese Grenze beginnt dort, wo menschliches Verstehen mit <strong data-start="1554" data-end="1578">kausalen Erklärungen</strong> endet. Sobald ein Netz Millionen oder gar Milliarden Gewichtungen enthält (wie GPT-4 oder andere LLMs), ist es <strong data-start="1690" data-end="1713">praktisch unmöglich</strong>, nachzuvollziehen, welcher „Gedankengang“ zu einer bestimmten Antwort geführt hat. Selbst für einfache Beispiele lässt sich selten ein klarer kausaler Pfad rekonstruieren – weil <strong data-start="1892" data-end="1991">viele kleine Einflüsse gleichzeitig wirken und nicht-linear verstärkt oder abgeschwächt werden.</strong></p>
<p data-start="1993" data-end="2251">Daher spricht man bei modernen KI-Modellen häufig von <strong data-start="2047" data-end="2071">„Black-Box-Systemen“</strong>: Sie produzieren Ergebnisse, aber die <strong data-start="2110" data-end="2126">innere Logik</strong> dahinter bleibt verborgen. Interpretierbarkeit ist ein aktives Forschungsfeld – bislang jedoch ohne durchschlagenden Erfolg.</p>
<h4 data-start="2253" data-end="2285">Warum das problematisch ist</h4>
<p data-start="2287" data-end="2342">Diese Intransparenz bringt erhebliche Risiken mit sich:</p>
<ul>
<li data-start="2346" data-end="2477"><strong data-start="2346" data-end="2388">Fehlerhafte oder irreführende Ausgaben</strong> können nicht systematisch korrigiert werden, weil die Ursache nicht identifizierbar ist.</li>
<li data-start="2480" data-end="2605"><strong data-start="2480" data-end="2504">Verdeckte Vorurteile</strong> (Biases) im Training können sich im Verhalten der KI zeigen, ohne dass klar wird, woher sie stammen.</li>
<li data-start="2608" data-end="2818"><strong data-start="2608" data-end="2644">Unvorhersehbare Verhaltensweisen</strong> wie Halluzinationen oder der berüchtigte „Will to Please“ sind schwer vermeidbar, weil das System in sich <strong data-start="2751" data-end="2784">kein stabiles Wahrheitsmodell</strong> kennt – nur Wahrscheinlichkeiten.</li>
<li data-start="2821" data-end="3090">Es besteht die Gefahr, dass <strong data-start="2849" data-end="2912">Entwickler und Nutzer einer Illusion von Kontrolle erliegen</strong>, weil die Oberfläche der KI (z. B. ein Chat-Interface) dialogisch und verständlich wirkt – während das dahinterliegende System letztlich <strong data-start="3050" data-end="3085">nicht vollständig durchschaubar</strong> ist.</li>
</ul>
<h4 data-start="3092" data-end="3150">Zusammenhang mit Halluzinationen und „Will to Please“</h4>
<p data-start="3152" data-end="3503">Halluzinationen – also faktisch falsche, aber sprachlich plausible Aussagen – entstehen, weil das Modell <strong data-start="3257" data-end="3324">keine Unterscheidung zwischen Fakten und Fiktion vornehmen kann</strong>, sondern lediglich das <strong data-start="3348" data-end="3388">wahrscheinlich passende nächste Wort</strong> erzeugt. Wenn der Trainingsdatensatz eine Behauptung oft enthält, wird sie bevorzugt – selbst wenn sie falsch ist.</p>
<p data-start="3505" data-end="3989">Der <strong data-start="3509" data-end="3529">„Will to Please“</strong> ist ein ähnliches Phänomen: Das Modell wurde auf unzählige menschliche Dialoge trainiert, in denen Höflichkeit, Zustimmung und Kooperation positiv gewichtet sind. Es lernt also, <strong data-start="3708" data-end="3758">so zu antworten, dass der Nutzer zufrieden ist</strong> – unabhängig davon, ob eine Antwort sachlich korrekt oder inhaltlich fundiert ist. Auch dieses Verhalten ist <strong data-start="3868" data-end="3890">kein echtes Wollen</strong>, sondern ein <strong data-start="3904" data-end="3934">statistisches Reflexmuster</strong>, gespeist aus den Vorlagen menschlicher Kommunikation.</p>
<hr data-start="1541" data-end="1544" />
</div></section></p></div>
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Was wir erwarten dürfen – und was nicht</h2>
</div></section><br />

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<p data-start="535" data-end="776">Künstliche Intelligenz ist kein denkendes Wesen, sondern ein <strong data-start="596" data-end="636">statistisch optimiertes Rechenmodell</strong>.<br data-start="637" data-end="640" />Sie kann Aufgaben ausführen, Muster erkennen, Sprache simulieren – aber sie <strong data-start="716" data-end="735">versteht nichts</strong>, <strong data-start="737" data-end="753">fühlt nichts</strong>, <strong data-start="755" data-end="773">wünscht nichts</strong>.</p>
<p data-start="778" data-end="806"><strong data-start="778" data-end="804">Angemessene Erwartung:</strong></p>
<ul>
<li>Automatisierung, Effizienzsteigerung, Assistenz in klar umrissenen Anwendungsfeldern</li>
<li>Unterstützung bei Analyse, Strukturierung und Inspiration</li>
<li>Simulation menschlicher Kommunikation, <strong data-start="999" data-end="1026">nicht ihre Substitution</strong></li>
</ul>
<p data-start="1030" data-end="1049"><strong data-start="1030" data-end="1047">Unangemessen:</strong></p>
<ul>
<li data-start="1052" data-end="1089">Echte Kreativität oder Urteilskraft</li>
<li data-start="1092" data-end="1140">Moralisches Empfinden, Verantwortungsübernahme</li>
<li data-start="1143" data-end="1186">Emotionale Empathie oder echtes Mitdenken</li>
</ul>
<h3 data-start="1188" data-end="1232">2. <strong data-start="1195" data-end="1232">Behalte die menschliche Kontrolle</strong></h3>
<p data-start="1233" data-end="1468">KI-Systeme treffen keine „Entscheidungen“ im rechtlichen oder moralischen Sinn – sie <strong data-start="1318" data-end="1352">berechnen Wahrscheinlichkeiten</strong>.<br data-start="1353" data-end="1356" />Wer ihnen Autorität überträgt, ohne selbst zu prüfen, <strong data-start="1410" data-end="1468">gibt Verantwortung ab, ohne Verantwortung zu schaffen.</strong></p>
<p data-start="1470" data-end="1497"><strong data-start="1470" data-end="1495">Was zu vermeiden ist:</strong></p>
<ul>
<li data-start="1500" data-end="1594">Blindes Vertrauen in KI-Ausgaben (z. B. bei medizinischen Diagnosen, Urteilen, Empfehlungen)</li>
<li data-start="1597" data-end="1654">Automatisierte Prozesse ohne menschliche Letztkontrolle</li>
<li data-start="1657" data-end="1706">Übertragung von Verantwortung auf „die Technik“</li>
</ul>
<h3 data-start="1708" data-end="1744">3. <strong data-start="1715" data-end="1744">Trenne Form von Bedeutung</strong></h3>
<p data-start="1745" data-end="1917">KI kann <strong data-start="1753" data-end="1787">sprachlich perfekt formulieren</strong>, ohne dass sie die Bedeutung versteht.<br data-start="1826" data-end="1829" />Das verleitet dazu, ihr Inhalte zuzuschreiben, die sie weder gemeint noch begriffen hat.</p>
<p data-start="1919" data-end="1956"><strong data-start="1919" data-end="1954">Was man sich klarmachen sollte:</strong></p>
<ul>
<li data-start="1959" data-end="2012">Eine flüssige Antwort ist kein Beweis für Verstehen</li>
<li data-start="2015" data-end="2068">Eine logische Struktur ist kein Garant für Wahrheit</li>
<li data-start="2071" data-end="2128">Ein empathischer Ton ist nicht gleich echte Anteilnahme</li>
</ul>
<h3 data-start="2130" data-end="2181">4. <strong data-start="2137" data-end="2181">Nutze KI als Spiegel – nicht als Vorbild</strong></h3>
<p data-start="2182" data-end="2407">KIs zeigen uns, <strong data-start="2198" data-end="2226">wie Sprache funktioniert</strong>, <strong data-start="2228" data-end="2263">wie Vorurteile in Daten stecken</strong>, <strong data-start="2265" data-end="2309">wie unsere Informationskultur gebaut ist</strong>.<br data-start="2310" data-end="2313" />Sie können helfen, Prozesse zu verbessern, Denkweisen zu durchleuchten, Ideen zu generieren.</p>
<p data-start="2409" data-end="2540"><strong data-start="2409" data-end="2418">Aber:</strong> Sie sind kein Maßstab für Denken oder Menschsein.<br data-start="2468" data-end="2471" />Wer sich an Maschinen misst, verliert den Maßstab für Menschlichkeit.</p>
<hr data-start="2542" data-end="2545" />
<h2 data-start="2547" data-end="2594">Was grundsätzlich vermieden werden sollte</h2>
<div class="_tableContainer_1rjym_1">
<div class="_tableWrapper_1rjym_13 group flex w-fit flex-col-reverse" tabindex="-1">
<table class="w-fit min-w-(--thread-content-width)" data-start="2596" data-end="3026">
<thead data-start="2596" data-end="2622">
<tr data-start="2596" data-end="2622">
<th data-start="2596" data-end="2612" data-col-size="md">Fehlverhalten</th>
<th data-start="2612" data-end="2622" data-col-size="sm">Risiko</th>
</tr>
</thead>
<tbody data-start="2650" data-end="3026">
<tr data-start="2650" data-end="2730">
<td data-start="2650" data-end="2691" data-col-size="md">Vermenschlichung („sie versteht mich“)</td>
<td data-start="2691" data-end="2730" data-col-size="sm">Täuschung über Funktion und Grenzen</td>
</tr>
<tr data-start="2731" data-end="2806">
<td data-start="2731" data-end="2779" data-col-size="md">Delegation ohne Aufsicht („die KI macht das“)</td>
<td data-start="2779" data-end="2806" data-col-size="sm">Verantwortungslosigkeit</td>
</tr>
<tr data-start="2807" data-end="2870">
<td data-start="2807" data-end="2838" data-col-size="md">Abhängigkeit von KI-Inhalten</td>
<td data-start="2838" data-end="2870" data-col-size="sm">Verlust eigener Urteilskraft</td>
</tr>
<tr data-start="2871" data-end="2940">
<td data-start="2871" data-end="2903" data-col-size="md">Einsatz ohne ethischen Rahmen</td>
<td data-start="2903" data-end="2940" data-col-size="sm">gesellschaftliche Fehlentwicklung</td>
</tr>
<tr data-start="2941" data-end="3026">
<td data-start="2941" data-end="2992" data-col-size="md">Gleichsetzung von Intelligenz mit Rechenleistung</td>
<td data-start="2992" data-end="3026" data-col-size="sm">Verflachung des Menschenbildes</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>
</div>
<hr data-start="2542" data-end="2545" />
<h2 data-start="3033" data-end="3079"></h2>
<h2 data-start="3033" data-end="3079">Zusammenfassende Leitsätze für den Alltag</h2>
<ol data-start="3081" data-end="3383">
<li data-start="3081" data-end="3134">
<p data-start="3084" data-end="3134"><strong data-start="3084" data-end="3132">Nutze KI als Werkzeug – nicht als Autorität.</strong></p>
</li>
<li data-start="3135" data-end="3200">
<p data-start="3138" data-end="3200"><strong data-start="3138" data-end="3198">Bleibe kritisch – auch (und gerade), wenn sie überzeugt.</strong></p>
</li>
<li data-start="3201" data-end="3255">
<p data-start="3204" data-end="3255"><strong data-start="3204" data-end="3253">Entkopple Ausdrucksstärke von Wahrhaftigkeit.</strong></p>
</li>
<li data-start="3256" data-end="3325">
<p data-start="3259" data-end="3325"><strong data-start="3259" data-end="3323">Stärke Deine eigene Urteilskraft – nicht Deine Abhängigkeit.</strong></p>
</li>
<li data-start="3326" data-end="3383">
<p data-start="3329" data-end="3383"><strong data-start="3329" data-end="3383">Erinnere Dich: Maschinen rechnen, Menschen denken.</strong></p>
</li>
</ol>
<hr data-start="3385" data-end="3388" />
<h2 data-start="2547" data-end="2594"></h2>
</div></section></p></div><div  class='av-social-sharing-box av-m9sy941b-195e0eaceafcda5d94105bba55ed2957 av-social-sharing-box-default  avia-builder-el-48  el_after_av_one_full  el_before_av_hr  av-social-sharing-box-fullwidth'><div class="av-share-box"><h5 class='av-share-link-description av-no-toc '>Diesen Beitrag teilen bei:</h5><ul class="av-share-box-list noLightbox"><li class='av-share-link av-social-link-facebook avia_social_iconfont' ><a target="_blank" aria-label="Teilen auf Facebook" href='https://www.facebook.com/sharer.php?u=https://emedia3.de/2025/05/13/was-ist-kuenstliche-intelligenz-nicht/&#038;t=Was%20%E2%80%9EK%C3%BCnstliche%20Intelligenz%E2%80%9C%20nicht%20ist%3Cbr%3E' data-av_icon='' data-av_iconfont='entypo-fontello'  title='' data-avia-related-tooltip='Teilen auf Facebook'><span class='avia_hidden_link_text'>Teilen auf Facebook</span></a></li><li class='av-share-link av-social-link-twitter avia_social_iconfont' ><a target="_blank" aria-label="Teilen auf X" href='https://twitter.com/share?text=Was%20%E2%80%9EK%C3%BCnstliche%20Intelligenz%E2%80%9C%20nicht%20ist%3Cbr%3E&#038;url=https://emedia3.de/?p=4832' data-av_icon='' data-av_iconfont='entypo-fontello'  title='' data-avia-related-tooltip='Teilen auf X'><span class='avia_hidden_link_text'>Teilen auf X</span></a></li><li class='av-share-link av-social-link-whatsapp avia_social_iconfont' ><a target="_blank" aria-label="Teilen auf WhatsApp" href='https://api.whatsapp.com/send?text=https://emedia3.de/2025/05/13/was-ist-kuenstliche-intelligenz-nicht/' data-av_icon='' data-av_iconfont='entypo-fontello'  title='' data-avia-related-tooltip='Teilen auf WhatsApp'><span class='avia_hidden_link_text'>Teilen auf WhatsApp</span></a></li><li class='av-share-link av-social-link-pinterest avia_social_iconfont' ><a target="_blank" aria-label="Teilen auf Pinterest" href='https://pinterest.com/pin/create/button/?url=https%3A%2F%2Femedia3.de%2F2025%2F05%2F13%2Fwas-ist-kuenstliche-intelligenz-nicht%2F&#038;description=Was%20%E2%80%9EK%C3%BCnstliche%20Intelligenz%E2%80%9C%20nicht%20ist%3Cbr%3E&#038;media=https%3A%2F%2Femedia3.de%2Fwp-content%2Fuploads%2F2025%2F08%2Fki-header-teil-2.jpg' data-av_icon='' data-av_iconfont='entypo-fontello'  title='' data-avia-related-tooltip='Teilen auf Pinterest'><span class='avia_hidden_link_text'>Teilen auf Pinterest</span></a></li><li class='av-share-link av-social-link-linkedin avia_social_iconfont' ><a target="_blank" aria-label="Teilen auf LinkedIn" href='https://linkedin.com/shareArticle?mini=true&#038;title=Was%20%E2%80%9EK%C3%BCnstliche%20Intelligenz%E2%80%9C%20nicht%20ist%3Cbr%3E&#038;url=https://emedia3.de/2025/05/13/was-ist-kuenstliche-intelligenz-nicht/' data-av_icon='' data-av_iconfont='entypo-fontello'  title='' data-avia-related-tooltip='Teilen auf LinkedIn'><span class='avia_hidden_link_text'>Teilen auf LinkedIn</span></a></li><li class='av-share-link av-social-link-tumblr avia_social_iconfont' ><a target="_blank" aria-label="Teilen auf Tumblr" href='https://www.tumblr.com/share/link?url=https%3A%2F%2Femedia3.de%2F2025%2F05%2F13%2Fwas-ist-kuenstliche-intelligenz-nicht%2F&#038;name=Was%20%E2%80%9EK%C3%BCnstliche%20Intelligenz%E2%80%9C%20nicht%20ist%3Cbr%3E&#038;description=' data-av_icon='' data-av_iconfont='entypo-fontello'  title='' data-avia-related-tooltip='Teilen auf Tumblr'><span class='avia_hidden_link_text'>Teilen auf Tumblr</span></a></li><li class='av-share-link av-social-link-reddit avia_social_iconfont' ><a target="_blank" aria-label="Teilen auf Reddit" href='https://reddit.com/submit?url=https://emedia3.de/2025/05/13/was-ist-kuenstliche-intelligenz-nicht/&#038;title=Was%20%E2%80%9EK%C3%BCnstliche%20Intelligenz%E2%80%9C%20nicht%20ist%3Cbr%3E' data-av_icon='' data-av_iconfont='entypo-fontello'  title='' data-avia-related-tooltip='Teilen auf Reddit'><span class='avia_hidden_link_text'>Teilen auf Reddit</span></a></li><li class='av-share-link av-social-link-telegram avia_social_iconfont' ><a target="_blank" aria-label="Teilen auf Telegram" href='https://t.me/share/url?url=https://emedia3.de/2025/05/13/was-ist-kuenstliche-intelligenz-nicht/&#038;text=Was%20%E2%80%9EK%C3%BCnstliche%20Intelligenz%E2%80%9C%20nicht%20ist%3Cbr%3E' data-av_icon='' data-av_iconfont='entypo-fontello'  title='' data-avia-related-tooltip='Teilen auf Telegram'><span class='avia_hidden_link_text'>Teilen auf Telegram</span></a></li><li class='av-share-link av-social-link-mail avia_social_iconfont' ><a  aria-label="Per E-Mail teilen" href='mailto:?subject=Was%20%E2%80%9EK%C3%BCnstliche%20Intelligenz%E2%80%9C%20nicht%20ist%3Cbr%3E&#038;body=https://emedia3.de/2025/05/13/was-ist-kuenstliche-intelligenz-nicht/' data-av_icon='' data-av_iconfont='entypo-fontello'  title='' data-avia-related-tooltip='Per E-Mail teilen'><span class='avia_hidden_link_text'>Per E-Mail teilen</span></a></li></ul></div></div></p>

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		<title>Was genau ist „Künstliche Intelligenz“?</title>
		<link>https://emedia3.de/2025/04/22/kuenstliche-intelligenz-teil1/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[Michael Blömeke]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 22 Apr 2025 21:16:19 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Künstliche Intelligenz]]></category>
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<p><span class="hyphenate" lang="de" style="-moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">Die gegenwärtige Entwicklung markiert keine schrittweise Verbesserung – sondern eine Zäsur. Eine neue Art, wie Computer Informationen verarbeiten, verstehen und mit der Welt interagieren.</span></p>
<p><span class="hyphenate" lang="de" style="-moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">Wer die erste Mondlandung 1969 bewusst miterlebt hat &#8211; am Schwarzweiß-Röhrenfernseher mit Life-Aufnahmen aus amerikanischen Fernsehanstalten auf denen nach heutigen Maßstäben fast nichts zu sehen war, oder wer sich bewusst an den Moment &#8211; irgendwann in den 80ern &#8211; erinnern kann, als endlich das Modem-Gequietsche beendet war und man mit seinem Rechner zum erstenmal eine Verbindung zum Internet hatte, oder wer sich bewusst an die Situation &#8211; irgendwann in den 90ern &#8211; erinnern kann, als man sein erstes Handy zum erstenmal aufgeklappt, die Antenne herausgezogen und einfach gewählt und telefoniert hat &#8211; draußen, ohne Kabel, frei&#8230; &#8211; Jede und Jeder, der sich an eine solche Begebenheit erinnert, kann vielleicht besser nachvollziehen, was mit Zäsur gemeint ist. Nichts mehr nach einem solchen Moment ist mehr wie vorher.</span></p>
<p><span class="hyphenate" lang="de" style="-moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">Die Welt verändert sich in relativ kurzer Zeit grundlegend. Wie und wann genau und in welchem Umfang &#8211; das kann niemand vorhersagen. Denn anders, als bei der Mondlandung, ist der Beginn des KI-Zeitalters nicht genau zu benennen, denn es ist ein fließender Prozess, den wir alle gerade miterleben. Wir stecken quasi mittendrin in einer rasanten Entwicklung, deren vorläufiges Ende nicht absehbar ist.</span></p>
</div></section></p></div>
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</div></section><br />

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<p><span class="hyphenate" lang="de" style="-moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">Die moderne KI – insbesondere das maschinelle Lernen – kehrt dieses Prinzip um: Computerprogramme lernen Muster aus Daten, oft ohne dass der Mensch jeden Schritt exakt vorgibt. Das Verhalten wird aus Erfahrung abgeleitet, nicht aus Programmcode im klassischen Sinne.</span></p>
</div></section></p></div>
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<h3>Klassische Algorithmen: Regelbasierte Programmierung</h3>
<p><span class="hyphenate" lang="de" style="text-align: justify; -moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">Die klassische Computertechnik beruhte im Wesentlichen auf der Formalisierung menschlicher Logik. Programmierer formulierten explizite Anweisungen, mit denen eine Maschine – schrittweise und strikt regelbasiert – eine Aufgabe ausführte. Das zugrundeliegende Modell war das des Algorithmus im engeren Sinne: eine endliche Abfolge von Instruktionen, die für bestimmte Eingaben eindeutig definierte Ausgaben erzeugt. Diese Architektur war ideal für klar umrissene Probleme: mathematische Berechnungen, Datenbankabfragen, grafische Darstellungen, automatisierte Prozesse in Industrie und Verwaltung.</span></p>
<p><span class="hyphenate" lang="de" style="text-align: justify; -moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">Doch die Grenzen dieses Ansatzes wurden dort offensichtlich, wo Probleme nicht mehr vollständig spezifizierbar oder deterministisch lösbar waren – etwa bei der Spracherkennung, der Bildanalyse oder der Interpretation kontextabhängiger Informationen. Denn in diesen Fällen war es entweder unmöglich oder extrem aufwändig, alle notwendigen Regeln explizit zu programmieren.</span></p>
<h3>Maschinelles Lernen: Lernen statt Programmieren</h3>
<p><span class="hyphenate" lang="de" style="text-align: justify; -moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">Mit dem Aufkommen des maschinellen Lernens änderte sich das Grundprinzip softwaretechnischer Systeme. Anstelle von festen Regeln traten statistische Modelle, die durch Erfahrung – also durch das Training an umfangreichen Daten – lernen, Aufgaben zu lösen. Besonders prägend war dabei der Aufstieg künstlicher neuronaler Netze, die als abstrahierte mathematische Modelle biologischer Nervenzellen Informationen schichtenweise verarbeiten und dadurch komplexe Muster erkennen können.</span></p>
<p><span class="hyphenate" lang="de" style="text-align: justify; -moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">Entscheidend ist: Solche Systeme benötigen keine explizite Regeldefinition mehr durch den Menschen. Stattdessen generieren sie ihre internen Strukturen – beispielsweise Gewichtungen in einem neuronalen Netz – durch eine Optimierung auf Grundlage großer Datenmengen. Die Software „lernt“, wie ein gewünschtes Ergebnis entsteht, ohne dass der Weg dorthin im Detail vorgegeben sein muss.</span></p>
<h3>Der Durchbruch durch die Transformer-Architektur</h3>
<p><span class="hyphenate" lang="de" style="text-align: justify; -moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">Ein wesentlicher Meilenstein dieses technologischen Umbruchs war die Entwicklung der sogenannten Transformer-Architektur im Jahr 2017. Diese Architektur revolutionierte insbesondere die Verarbeitung natürlicher Sprache, indem sie es ermöglichte, semantische und syntaktische Strukturen über lange Textpassagen hinweg zu erfassen. Modelle wie GPT (Generative Pre-trained Transformer), BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) oder T5 (Text-To-Text Transfer Transformer) demonstrieren eindrucksvoll, wie KI heute Sprachverständnis, Textgenerierung und Übersetzungen auf einem zuvor unvorstellbaren Niveau leisten kann.</span></p>
<p><span class="hyphenate" lang="de" style="text-align: justify; -moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">Transformer-Modelle operieren nicht mehr nur lokal (z. B. von Wort zu Wort), sondern global über gesamte Kontexte hinweg – mithilfe sogenannter „Attention“-Mechanismen. Dadurch können sie bedeutungstragende Zusammenhänge erkennen und in kohärente Ausgaben überführen, die nicht nur syntaktisch korrekt, sondern semantisch überzeugend erscheinen.</span></p>
<h3>Intelligenz als emergente Eigenschaft</h3>
<p><span class="hyphenate" lang="de" style="text-align: justify; -moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">Diese Systeme führen uns in eine neue Ära der Informationsverarbeitung, in der maschinelle Systeme Verhaltensweisen zeigen, die ehemals ausschließlich Menschen vorbehalten schienen: kontextabhängige Problemlösung, kreative Textproduktion, adaptive Interaktion. Obgleich diese Systeme kein Bewusstsein besitzen, ist die Funktionsweise ihrer „Intelligenz“ nicht länger trivial rückführbar auf menschlich geschriebene Regeln. Vielmehr entstehen Kompetenzen als emergente Eigenschaften komplexer statistischer Strukturen.</span></p>
<p><span class="hyphenate" lang="de" style="text-align: justify; -moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">Darin liegt der eigentliche Umbruch: In der Abkehr vom programmierten Wissen hin zum „erlernten Können“. Die Maschine wird nicht mehr nur als ausführendes Werkzeug begriffen, sondern als ein System, das innerhalb definierter Parameter selbstständig Fähigkeiten erwirbt. Dieser Wandel verlangt nach neuen Formen der Kontrolle, des Vertrauens, der Erklärbarkeit – und stellt das Verhältnis von Mensch und Maschine auf eine neue Grundlage.</span></p>
</div></div></div></section>
</div></div></p>

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</div></section><br />

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<p><span class="hyphenate" lang="de" style="-moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">Transformer-Modelle bestehen aus Milliarden von Parametern und werden mit gewaltigen Textmengen trainiert. Statt einzelne Wörter zu analysieren, erfassen sie Zusammenhänge auf Satz- und Dokumentebene – und können daraus <em>semantisch sinnvolle</em> Antworten ableiten.</span></p>
</div></section></p></div>
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</div></section><br />

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<h3>Eingabe:</h3>
<ul>
<li><strong>Text</strong> (Chatbots, Prompt-Engineering)</li>
<li><strong>Sprache</strong> (Spracherkennung, Transkription)</li>
<li><strong>Bilder</strong> (Bilderkennung, -analyse, visuelle Suche)</li>
<li><strong>Sensoren/Datenströme</strong> (IoT, Robotik)</li>
<li><strong>Multimodalität</strong>: Kombination aus Text, Bild, Ton – gleichzeitig!</li>
</ul>
<h3>Ausgabe:</h3>
<ul>
<li><strong>Natürlichsprachliche Antworten</strong></li>
<li><strong>Bilder, Videos, Musik</strong> (generativ)</li>
<li><strong>Code</strong> (automatisch generiert und korrigiert)</li>
<li><strong>Simulationen</strong> (physikalische, medizinische, wirtschaftliche Modelle)</li>
</ul>
<p><span class="hyphenate" lang="de" style="-moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">Diese neuen Schnittstellen zwischen Mensch und Maschine sind nicht nur praktischer – sie ermöglichen eine ganz neue Art des Denkens mit Maschinen. Maschinen werden zu <em>kreativen Partnern</em>, zu <em>sprachfähigen Werkzeugen</em>.</span></p>
</div></section><br />

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</div></section><br />

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<ul>
<li><strong>GPT</strong> (OpenAI): Extrem leistungsfähig in Textgenerierung, Konversation, Analyse</li>
<li><strong>BERT</strong> (Google): Optimiert für Verständnis und Klassifikation von Texten</li>
<li><strong>Claude</strong> (Anthropic), <strong>Gemini</strong> (Google), <strong>LLaMA</strong> (Meta): jeweils mit eigenen Schwerpunkten – etwa Sicherheit, Transparenz oder Energieeffizienz</li>
</ul>
<p><span class="hyphenate" lang="de" style="-moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">Diese Modelle <em>verstehen</em> Sprache jedoch nicht im menschlichen Sinn. Sie erkennen statistische Wahrscheinlichkeiten – aber in einem solchen Maß, dass das Ergebnis menschenähnlich <em>wirkt</em>. Dennoch bleibt es entscheidend, zwischen <strong>Scheinkognition</strong> und echtem Verständnis zu unterscheiden.</span></p>
</div></section></p></div>
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<section class='av_toggle_section av-m9syvtzz-1aeda58f737307afaf4df7d8f49aa2e5'  itemscope="itemscope" itemtype="https://schema.org/BlogPosting" itemprop="blogPost" ><div role="tablist" class="single_toggle" data-tags="{Alle} "  ><h4 id='toggle-toggle-id-2' data-fake-id='#toggle-id-2' class='toggler  akkordeon-h3 av-title-above av-inherit-border-color'  itemprop="headline"  role='tab' tabindex='0' aria-controls='toggle-id-2' data-slide-speed="200" data-title="Das Thema „Sprachmodelle im Fokus“ genauer betrachtet" data-title-open="" data-aria_collapsed="Click to expand: Das Thema „Sprachmodelle im Fokus“ genauer betrachtet" data-aria_expanded="Click to collapse: Das Thema „Sprachmodelle im Fokus“ genauer betrachtet">Das Thema „Sprachmodelle im Fokus“ genauer betrachtet<span class="toggle_icon"><span class="vert_icon"></span><span class="hor_icon"></span></span></h4><div id='toggle-id-2' aria-labelledby='toggle-toggle-id-2' role='region' class='toggle_wrap  av-title-above'  ><div class='toggle_content invers-color av-inherit-border-color'  itemprop="text" ><p><span class="hyphenate" lang="de" style="text-align: justify; -moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">Kaum ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren eine derart dynamische Entwicklung erlebt wie die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP). Im Zentrum stehen sogenannte große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs), die durch ihr erstaunliches Sprachverständnis und ihre Textgenerierungskompetenz neue Maßstäbe setzen. Namen wie GPT, BERT, Claude, LLaMA oder Gemini stehen exemplarisch für eine Technologie, die nicht nur die Interaktion mit Maschinen grundlegend verändert, sondern auch tiefgreifende Fragen zu Sprache, Wissen, Verantwortung und Gesellschaft aufwirft.</span></p>
<h3>Von regelbasiertem NLP zu kontextsensitiven Modellen</h3>
<p><span class="hyphenate" lang="de" style="text-align: justify; -moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">Frühere Generationen von NLP-Systemen arbeiteten mit regelbasierten Methoden oder einfachen statistischen Verfahren wie Hidden Markov Models oder Bag-of-Words-Vektoren. Solche Modelle konnten grundlegende Strukturen erkennen, etwa Wortarten oder Satztypen, versagten jedoch meist bei der Erfassung tiefer semantischer Zusammenhänge.</span></p>
<p><span class="hyphenate" lang="de" style="text-align: justify; -moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">Der Übergang zu kontextsensitiven Modellen, wie ihn Transformer-basierte Architekturen seit 2017 ermöglichen, markiert einen qualitativen Sprung. Diese Modelle sind in der Lage, den Bedeutungsgehalt eines Wortes dynamisch aus seinem Kontext zu erschließen – ein wesentlicher Unterschied zu früheren Techniken.</span></p>
<h3>GPT: Generative Pre-trained Transformer</h3>
<p><span class="hyphenate" lang="de" style="text-align: justify; -moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">Das GPT-Modell (entwickelt von OpenAI) gilt als ein Meilenstein der jüngeren KI-Geschichte. Es basiert auf der Transformer-Architektur und folgt einem zweistufigen Lernverfahren: zunächst einem unüberwachten Pretraining auf riesigen Textkorpora, gefolgt von einem supervised Fine-Tuning oder Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF). GPT-Modelle generieren kohärente, kontextbezogene Texte, beantworten Fragen, verfassen Code oder analysieren komplexe Inhalte – und das in einer Weise, die oft kaum von menschlichem Ausdruck unterscheidbar ist.</span></p>
<p><span class="hyphenate" lang="de" style="text-align: justify; -moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">Wichtig ist: GPT ist ein rein generatives Modell. Es sagt – statistisch optimiert – vorher, welches Wort am wahrscheinlichsten als nächstes folgt. Daraus entsteht in der Summe ein Sprachverhalten, das erstaunlich intelligent wirkt, ohne dass es sich um ein wissensbasiertes oder „verstehendes“ System im klassischen Sinne handelt.</span></p>
<h3>BERT: Bidirektionales Sprachverständnis</h3>
<p><span class="hyphenate" lang="de" style="text-align: justify; -moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">Im Gegensatz zu GPT ist BERT (entwickelt von Google) kein generatives, sondern ein rein verständnisorientiertes Modell. Es verarbeitet Text bidirektional, das heißt: Es bezieht Kontext sowohl von links als auch von rechts mit ein. Diese Fähigkeit ermöglicht es, feine Nuancen im Text besser zu erfassen – etwa für Aufgaben wie Fragebeantwortung, Named Entity Recognition oder Sentimentanalyse.</span></p>
<p><span class="hyphenate" lang="de" style="text-align: justify; -moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">BERT war das erste Modell, das in Benchmarks wie GLUE und SQuAD signifikante Fortschritte erzielte. Seine Architektur wurde zur Grundlage für eine Vielzahl spezialisierter Modelle wie RoBERTa, DistilBERT oder ALBERT.</span></p>
<h3>Claude, Gemini &amp; Co.: Neue Akteure im KI-Ökosystem</h3>
<p><span class="hyphenate" lang="de" style="text-align: justify; -moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">Mit Claude (Anthropic), Gemini (Google DeepMind), LLaMA (Meta) und anderen treten neue Modelle auf den Plan, die den Stand der Technik weiter verschieben. Claude etwa legt besonderen Wert auf Sicherheit und „konstitutionelles“ Lernen: Es folgt einem Regelkorpus, das ethisches und kontrolliertes Verhalten fördern soll. Gemini kombiniert Sprachverarbeitung mit multimodalen Fähigkeiten (Bild, Text, Code), um ein noch umfassenderes kognitives Modell zu bieten.</span></p>
<p>Diese Vielfalt zeigt: LLMs sind längst nicht mehr nur Werkzeuge der Textverarbeitung – sie entwickeln sich zu Schnittstellen zwischen Mensch, Wissen und Technologie.</p>
<h3>Herausforderungen: Halluzination, Bias, Transparenz</h3>
<p><span class="hyphenate" lang="de" style="text-align: justify; -moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">Trotz ihrer beeindruckenden Leistungsfähigkeit stehen Sprachmodelle vor großen Herausforderungen. Eines der zentralen Probleme ist die sogenannte Halluzination: Die Modelle „erfinden“ mitunter Fakten, die plausibel klingen, aber nicht korrekt sind. Auch Bias – also die Verzerrung von Aussagen durch Trainingsdaten – bleibt ein ungelöstes ethisches Problem.</span></p>
<p><span class="hyphenate" lang="de" style="text-align: justify; -moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">Zudem ist die Erklärbarkeit („Explainability“) der Modelle begrenzt: Ihre Entscheidungen beruhen auf Milliarden von Parametern, deren Wechselwirkungen schwer nachvollziehbar sind. Damit entstehen neue Anforderungen an KI-Governance, Transparenz und Kontrolle.</span></p>
<h3>Fazit: Sprache als Schnittstelle zur Intelligenz</h3>
<p><span class="hyphenate" lang="de" style="text-align: justify; -moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">Sprachmodelle sind mehr als bloße Werkzeuge – sie sind die ersten Systeme, die sich dem menschlichen Kommunikationsverhalten auf breiter Ebene annähern. Mit jedem Entwicklungsschritt wird deutlicher: Sprache ist nicht nur ein Medium der Information, sondern auch ein Medium der Macht, des Denkens und der Weltgestaltung. Genau darin liegt ihre transformative Kraft – und die Herausforderung, die sie für eine verantwortliche, zukunftsorientierte KI-Nutzung bedeutet.</span></p>
</div></div></div></section>
</div></div></p>

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</div></section><br />

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<p><span class="hyphenate" lang="de" style="-moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">KI ist dabei kein Akteur, sondern ein Werkzeug – allerdings eines, das mächtig genug ist, um gesellschaftliche Ordnungen zu verschieben. Deshalb braucht es nicht nur Entwickler, sondern auch Denker, Kritiker, Ethiker und Visionäre, um diesen Wandel zu begleiten.</span></p>
</div></section></p></div>
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</div></section><br />

<style type="text/css" data-created_by="avia_inline_auto" id="style-css-av-m9st0lng-1bcfba113a92dacdc39d36afad945df8">
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<p><span class="hyphenate" lang="de" style="-moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;"> Die digitale Revolution hat uns Computer gegeben. Die KI-Revolution gibt uns Partner. Die Verantwortung, was wir daraus machen, liegt bei uns.</span></p>
</div></section></p></div><div  class='av-social-sharing-box av-m9sy941b-195e0eaceafcda5d94105bba55ed2957 av-social-sharing-box-default  avia-builder-el-32  el_after_av_one_full  el_before_av_hr  av-social-sharing-box-fullwidth'><div class="av-share-box"><h5 class='av-share-link-description av-no-toc '>Diesen Beitrag teilen bei:</h5><ul class="av-share-box-list noLightbox"><li class='av-share-link av-social-link-facebook avia_social_iconfont' ><a target="_blank" aria-label="Teilen auf Facebook" href='https://www.facebook.com/sharer.php?u=https://emedia3.de/2025/04/22/kuenstliche-intelligenz-teil1/&#038;t=Was%20genau%20ist%20%E2%80%9EK%C3%BCnstliche%20Intelligenz%E2%80%9C%3F%3Cbr%3E' data-av_icon='' data-av_iconfont='entypo-fontello'  title='' data-avia-related-tooltip='Teilen auf Facebook'><span class='avia_hidden_link_text'>Teilen auf Facebook</span></a></li><li class='av-share-link av-social-link-twitter avia_social_iconfont' ><a target="_blank" aria-label="Teilen auf X" href='https://twitter.com/share?text=Was%20genau%20ist%20%E2%80%9EK%C3%BCnstliche%20Intelligenz%E2%80%9C%3F%3Cbr%3E&#038;url=https://emedia3.de/?p=4676' data-av_icon='' data-av_iconfont='entypo-fontello'  title='' data-avia-related-tooltip='Teilen auf X'><span class='avia_hidden_link_text'>Teilen auf X</span></a></li><li class='av-share-link av-social-link-whatsapp avia_social_iconfont' ><a target="_blank" aria-label="Teilen auf WhatsApp" href='https://api.whatsapp.com/send?text=https://emedia3.de/2025/04/22/kuenstliche-intelligenz-teil1/' data-av_icon='' data-av_iconfont='entypo-fontello'  title='' data-avia-related-tooltip='Teilen auf WhatsApp'><span class='avia_hidden_link_text'>Teilen auf WhatsApp</span></a></li><li class='av-share-link av-social-link-pinterest avia_social_iconfont' ><a target="_blank" aria-label="Teilen auf Pinterest" href='https://pinterest.com/pin/create/button/?url=https%3A%2F%2Femedia3.de%2F2025%2F04%2F22%2Fkuenstliche-intelligenz-teil1%2F&#038;description=Was%20genau%20ist%20%E2%80%9EK%C3%BCnstliche%20Intelligenz%E2%80%9C%3F%3Cbr%3E&#038;media=https%3A%2F%2Femedia3.de%2Fwp-content%2Fuploads%2F2025%2F04%2Fki-header-teil-1.jpg' data-av_icon='' data-av_iconfont='entypo-fontello'  title='' data-avia-related-tooltip='Teilen auf Pinterest'><span class='avia_hidden_link_text'>Teilen auf Pinterest</span></a></li><li class='av-share-link av-social-link-linkedin avia_social_iconfont' ><a target="_blank" aria-label="Teilen auf LinkedIn" href='https://linkedin.com/shareArticle?mini=true&#038;title=Was%20genau%20ist%20%E2%80%9EK%C3%BCnstliche%20Intelligenz%E2%80%9C%3F%3Cbr%3E&#038;url=https://emedia3.de/2025/04/22/kuenstliche-intelligenz-teil1/' data-av_icon='' data-av_iconfont='entypo-fontello'  title='' data-avia-related-tooltip='Teilen auf LinkedIn'><span class='avia_hidden_link_text'>Teilen auf LinkedIn</span></a></li><li class='av-share-link av-social-link-tumblr avia_social_iconfont' ><a target="_blank" aria-label="Teilen auf Tumblr" href='https://www.tumblr.com/share/link?url=https%3A%2F%2Femedia3.de%2F2025%2F04%2F22%2Fkuenstliche-intelligenz-teil1%2F&#038;name=Was%20genau%20ist%20%E2%80%9EK%C3%BCnstliche%20Intelligenz%E2%80%9C%3F%3Cbr%3E&#038;description=' data-av_icon='' data-av_iconfont='entypo-fontello'  title='' data-avia-related-tooltip='Teilen auf Tumblr'><span class='avia_hidden_link_text'>Teilen auf Tumblr</span></a></li><li class='av-share-link av-social-link-reddit avia_social_iconfont' ><a target="_blank" aria-label="Teilen auf Reddit" href='https://reddit.com/submit?url=https://emedia3.de/2025/04/22/kuenstliche-intelligenz-teil1/&#038;title=Was%20genau%20ist%20%E2%80%9EK%C3%BCnstliche%20Intelligenz%E2%80%9C%3F%3Cbr%3E' data-av_icon='' data-av_iconfont='entypo-fontello'  title='' data-avia-related-tooltip='Teilen auf Reddit'><span class='avia_hidden_link_text'>Teilen auf Reddit</span></a></li><li class='av-share-link av-social-link-telegram avia_social_iconfont' ><a target="_blank" aria-label="Teilen auf Telegram" href='https://t.me/share/url?url=https://emedia3.de/2025/04/22/kuenstliche-intelligenz-teil1/&#038;text=Was%20genau%20ist%20%E2%80%9EK%C3%BCnstliche%20Intelligenz%E2%80%9C%3F%3Cbr%3E' data-av_icon='' data-av_iconfont='entypo-fontello'  title='' data-avia-related-tooltip='Teilen auf Telegram'><span class='avia_hidden_link_text'>Teilen auf Telegram</span></a></li><li class='av-share-link av-social-link-mail avia_social_iconfont' ><a  aria-label="Per E-Mail teilen" href='mailto:?subject=Was%20genau%20ist%20%E2%80%9EK%C3%BCnstliche%20Intelligenz%E2%80%9C%3F%3Cbr%3E&#038;body=https://emedia3.de/2025/04/22/kuenstliche-intelligenz-teil1/' data-av_icon='' data-av_iconfont='entypo-fontello'  title='' data-avia-related-tooltip='Per E-Mail teilen'><span class='avia_hidden_link_text'>Per E-Mail teilen</span></a></li></ul></div></div></p>

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		<title>Die Macht lebender Bilder im digitalen Storytelling und Onlineshop-Marketing</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Michael Blömeke]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 20 Feb 2025 10:21:04 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Künstliche Intelligenz]]></category>
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<p><span class="hyphenate" lang="de" style="-moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">Unter dem Begriff „lebende Bilder“ versteht man dabei nicht nur klassische Produktfotos, sondern auch animierte Sequenzen, Cinemagraphs, kurze Videos oder interaktive 360°-Darstellungen. Diese Formate vermitteln Bewegung und Atmosphäre, ohne den Nutzer mit langen Ladezeiten oder überflüssigen Effekten zu überfordern. Sie erzeugen eine immersive Markenwelt, in der sich der Kunde als Teil der Geschichte fühlen kann. Für Storytelling bedeutet das: Ein Bild ist nicht nur Illustration, sondern ein erzählerisches Element, das Figuren, Handlungen und Stimmungen sichtbar macht.</span></p>
<p><span class="hyphenate" lang="de" style="-moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">Gerade im Marketing für Onlineshops lässt sich dieser Effekt gezielt nutzen. Passend inszenierte Bilder führen den Blick, lenken die Aufmerksamkeit auf zentrale Produktmerkmale und können subtil Werte wie Qualität, Nachhaltigkeit oder Lifestyle kommunizieren. Dabei spielt die Authentizität eine zentrale Rolle: Kunden reagieren sensibel auf künstlich wirkende oder austauschbare Stockfotos. Umso wichtiger ist es, Bildmaterial zu wählen, das sowohl visuell ansprechend als auch markenkonform ist. Wer die emotionale Kraft lebender Bilder strategisch einsetzt, steigert nicht nur die Conversion-Rate, sondern baut auch eine langfristige Bindung zwischen Marke und Kunde auf – ein entscheidender Wettbewerbsvorteil in der visuell gesättigten Welt des E-Commerce.</span></p>
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<p><span class="hyphenate" lang="de" style="-moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">Besonders im E-Commerce spielt die visuelle Produktdarstellung eine zentrale Rolle: Laut einer Umfrage von MDG Advertising (2020) geben 67 % der Online-Käufer an, dass die Qualität des Produktbildes „sehr wichtig“ für ihre Kaufentscheidung ist. 93 % aller Konsumenten sagen sogar, dass Bilder der wichtigste Faktor bei der Kaufentscheidung sind, noch vor Produktbeschreibungen oder Kundenbewertungen (HubSpot, 2019).</span></p>
<p><span class="hyphenate" lang="de" style="-moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">Auch im Storytelling-Kontext gibt es klare Belege: Die Stanford Persuasive Technology Lab-Studie (2016) fand heraus, dass glaubwürdige Bilder die wahrgenommene Kompetenz und Seriosität einer Marke deutlich erhöhen. Ergänzend zeigt eine Nielsen Norman Group-Analyse, dass authentische und kontextbezogene Bilder die Verweildauer auf einer Website signifikant steigern, während austauschbare Stockfotos kaum Wirkung entfalten.</span></p>
<p><span class="hyphenate" lang="de" style="-moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">Diese Daten unterstreichen, dass „lebende Bilder“ – also animierte, interaktive oder besonders ausdrucksstarke Darstellungen – nicht nur ästhetische Funktionen erfüllen. Sie sind strategische Werkzeuge, um Aufmerksamkeit zu binden, Markenbotschaften zu verankern und letztlich den Umsatz zu steigern. Wer wissenschaftliche Erkenntnisse gezielt in seine Bildstrategie einfließen lässt, positioniert sich im Onlinehandel nicht nur visuell, sondern auch wirtschaftlich auf Erfolgskurs.</span></p>
</div></section></p></div>
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</div></section><br />

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<p><span class="hyphenate" lang="de" style="-moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">Ausführliche Informationen finden Sie auf den Seiten <a href="https://emedia3.de/contenterstellung-datenoptimierung/">Contenterstellung &amp; Datenoptimierung</a> und „<a href="https://emedia3.de/contenterstellung-datenoptimierung/ki-muster-living-images/">Living Images</a>“.</span></p>
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		<pubDate>Thu, 21 Nov 2024 09:23:35 +0000</pubDate>
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</div></section></p></div>

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<p><span class="hyphenate" lang="de" style="-moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">Die grafische Darstellung in der digitalen Landkarte zu dieser Epoche wurde nicht nur separat in der historischen Übersicht präsentiert, sondern auch, aufgeschlüsselt in die verwaltungsrechtlichen Ebenen der Kreise und Bezirke der DDR, als optionale Ebenen in die gesamtgeografische Darstellung integriert. So können geografische Gegebenheiten und Darstellungen visualisiert werden, die so bisher kaum bekannt waren und völlig neue Erkenntnisse gewonnen werden.</span></p>
<ul style="font: inherit !important;">
<li><a href="https://nummernschildmuseum.de/historische-uebersicht-aller-deutschen-kfz-kennzeichen/#5690" target="_blank" rel="noopener">Historische Gesamtübersicht &#8211; Epoche 1956-1990 – Zwei Deutsche Staaten</a></li>
<li><a href="https://nummernschildmuseum.de/alphabetischer-kennzeichen-index/" target="_blank" rel="noopener">Alphabetischer Gesamtindex aller Unterscheidungszeichen in Deutschland</a></li>
<li><a href="https://nummernschildmuseum.de/geografische-uebersicht-aller-deutschen-kfz-kennzeichen/" target="_blank" rel="noopener">Geografische Gesamtübersicht aller Unterscheidungszeichen in Deutschland</a></li>
<li><a href="https://nummernschildmuseum.de/historische-uebersicht-aller-deutschen-kfz-kennzeichen/" target="_blank" rel="noopener">Historische Gesamtübersicht aller Unterscheidungszeichen in Deutschland</a></li>
</ul>
</div></section></p></div><div  class='av-social-sharing-box av-m9sy941b-195e0eaceafcda5d94105bba55ed2957 av-social-sharing-box-default  avia-builder-el-11  el_after_av_one_full  el_before_av_hr  av-social-sharing-box-fullwidth'><div class="av-share-box"><h5 class='av-share-link-description av-no-toc '>Diesen Beitrag teilen bei:</h5><ul class="av-share-box-list noLightbox"><li class='av-share-link av-social-link-facebook avia_social_iconfont' ><a target="_blank" aria-label="Teilen auf Facebook" href='https://www.facebook.com/sharer.php?u=https://emedia3.de/2024/11/21/kennzeichen-der-ddr-im-nummernschildmuseum/&#038;t=Kennzeichen%20der%20DDR%20im%20Nummernschildmuseum' data-av_icon='' data-av_iconfont='entypo-fontello'  title='' data-avia-related-tooltip='Teilen auf Facebook'><span class='avia_hidden_link_text'>Teilen auf Facebook</span></a></li><li class='av-share-link av-social-link-twitter avia_social_iconfont' ><a target="_blank" aria-label="Teilen auf X" href='https://twitter.com/share?text=Kennzeichen%20der%20DDR%20im%20Nummernschildmuseum&#038;url=https://emedia3.de/?p=5040' data-av_icon='' data-av_iconfont='entypo-fontello'  title='' data-avia-related-tooltip='Teilen auf X'><span class='avia_hidden_link_text'>Teilen auf X</span></a></li><li class='av-share-link av-social-link-whatsapp avia_social_iconfont' ><a target="_blank" aria-label="Teilen auf WhatsApp" href='https://api.whatsapp.com/send?text=https://emedia3.de/2024/11/21/kennzeichen-der-ddr-im-nummernschildmuseum/' data-av_icon='' data-av_iconfont='entypo-fontello'  title='' data-avia-related-tooltip='Teilen auf WhatsApp'><span class='avia_hidden_link_text'>Teilen auf WhatsApp</span></a></li><li class='av-share-link av-social-link-pinterest avia_social_iconfont' ><a target="_blank" aria-label="Teilen auf Pinterest" href='https://pinterest.com/pin/create/button/?url=https%3A%2F%2Femedia3.de%2F2024%2F11%2F21%2Fkennzeichen-der-ddr-im-nummernschildmuseum%2F&#038;description=Kennzeichen%20der%20DDR%20im%20Nummernschildmuseum&#038;media=https%3A%2F%2Femedia3.de%2Fwp-content%2Fuploads%2F2025%2F08%2Fnsm-historisch-ddr-map-2-705x397.jpg' data-av_icon='' data-av_iconfont='entypo-fontello'  title='' data-avia-related-tooltip='Teilen auf Pinterest'><span class='avia_hidden_link_text'>Teilen auf Pinterest</span></a></li><li class='av-share-link av-social-link-linkedin avia_social_iconfont' ><a target="_blank" aria-label="Teilen auf LinkedIn" href='https://linkedin.com/shareArticle?mini=true&#038;title=Kennzeichen%20der%20DDR%20im%20Nummernschildmuseum&#038;url=https://emedia3.de/2024/11/21/kennzeichen-der-ddr-im-nummernschildmuseum/' data-av_icon='' data-av_iconfont='entypo-fontello'  title='' data-avia-related-tooltip='Teilen auf LinkedIn'><span class='avia_hidden_link_text'>Teilen auf LinkedIn</span></a></li><li class='av-share-link av-social-link-tumblr avia_social_iconfont' ><a target="_blank" aria-label="Teilen auf Tumblr" href='https://www.tumblr.com/share/link?url=https%3A%2F%2Femedia3.de%2F2024%2F11%2F21%2Fkennzeichen-der-ddr-im-nummernschildmuseum%2F&#038;name=Kennzeichen%20der%20DDR%20im%20Nummernschildmuseum&#038;description=' data-av_icon='' data-av_iconfont='entypo-fontello'  title='' data-avia-related-tooltip='Teilen auf Tumblr'><span class='avia_hidden_link_text'>Teilen auf Tumblr</span></a></li><li class='av-share-link av-social-link-reddit avia_social_iconfont' ><a target="_blank" aria-label="Teilen auf Reddit" href='https://reddit.com/submit?url=https://emedia3.de/2024/11/21/kennzeichen-der-ddr-im-nummernschildmuseum/&#038;title=Kennzeichen%20der%20DDR%20im%20Nummernschildmuseum' data-av_icon='' data-av_iconfont='entypo-fontello'  title='' data-avia-related-tooltip='Teilen auf Reddit'><span class='avia_hidden_link_text'>Teilen auf Reddit</span></a></li><li class='av-share-link av-social-link-telegram avia_social_iconfont' ><a target="_blank" aria-label="Teilen auf Telegram" href='https://t.me/share/url?url=https://emedia3.de/2024/11/21/kennzeichen-der-ddr-im-nummernschildmuseum/&#038;text=Kennzeichen%20der%20DDR%20im%20Nummernschildmuseum' data-av_icon='' data-av_iconfont='entypo-fontello'  title='' data-avia-related-tooltip='Teilen auf Telegram'><span class='avia_hidden_link_text'>Teilen auf Telegram</span></a></li><li class='av-share-link av-social-link-mail avia_social_iconfont' ><a  aria-label="Per E-Mail teilen" href='mailto:?subject=Kennzeichen%20der%20DDR%20im%20Nummernschildmuseum&#038;body=https://emedia3.de/2024/11/21/kennzeichen-der-ddr-im-nummernschildmuseum/' data-av_icon='' data-av_iconfont='entypo-fontello'  title='' data-avia-related-tooltip='Per E-Mail teilen'><span class='avia_hidden_link_text'>Per E-Mail teilen</span></a></li></ul></div></div></p>

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		<title>Deutsche Kennzeichenliste 2.0</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Michael Blömeke]]></dc:creator>
		<pubDate>Wed, 16 Oct 2024 10:41:52 +0000</pubDate>
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<p><span class="hyphenate" lang="de" style="-moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">Die Erweiterung des von uns geschaffenen Datenbanksystems hinter der „Deutsche Kennzeichenliste“ hatte zunächst zum Ziel, alle historischen Daten jedem einzelnen Zulassungs-Kennzeichen zuordnen und auf der Webseite des Museums verfügbar machen zu können. Der zweite Teil des Projektes begann deshalb mit einer Phase sehr umfangreicher Recherchen, bei der wir uns sehr tief und breit in die deutsche Vergangenheit und Geschichte begaben.</span></p>
<p><span class="hyphenate" lang="de" style="-moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">Eines der Resultate dieser Recherchen war, dass das ursprüngliche Ziel falsch definiert war. Bewegt man sich rückwärts in der Zeit, verlieren alle gegenwärtigen Strukturen und Regeln ihre Gültigkeit, denn die Voraussetzungen für dieselben existierten irgendwann in der Vergangenheit noch gar nicht. Das bisher als primäres Objekt der Datenbank betrachtete Zulassungs-Kennzeichen musste zwangsläufig seine Position und Bedeutung als eindeutigen Index aufgeben. Auch wenn die Idee eines eindeutigen, unikalen Teils eines Kennzeichens mit geografischem Bezug bereits sehr früh entstand, ein historisches Unterscheidungszeichen kann mit einem gegenwärtigen nicht gleichgesetzt werden. Will man &#8211; datenbanktechnisch &#8211; sowohl der Gegenwart, als auch Vergangenheit und Zukunft gerecht werden, so kann ein beliebiges KFZ-Kennzeichen primär nur durch die beiden Faktoren Raum und Zeit definiert werden. Nur diese beiden Angaben eines Datensatzes taugen als eindeutiger Index und konkret sind das die beiden Angaben der exakten geografische Koordinaten und des Datums.</span></p>
<p><span class="hyphenate" lang="de" style="-moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">Das andere Resultat der Recherchen war, dass der Umfang der historischen Daten zunächst völlig unterschätzt worden war. Die datentechnischen Größenordnungen der aktuellen Kennzeichenliste war noch recht überschaubar. Wie bereits im ersten Beitrag geschildert, existieren derzeit 769 aktuell gültige Unterscheidungszeichen in 409 Zulassungsbezirken, die von 703 Zulassungsbehörden verwaltet werden. Nachdem klar war, dass die Vergangenheit grob in die Epochen Kaiserzeit, Erster Weltkrieg, Weimarer Republik, NS-Diktatur und Zweiter Weltkrieg, Besatzungszeit und den Zeitraum der beiden Deutschen Staaten BRD und DDR gegliedert werden müssen, und nachdem für alle diese Epochen datentechnische Erhebungen durchgeführt worden waren, wurde jedoch auch das Ausmaß der zu erwartenden Daten deutlich. Die Anzahl der &#8211; ausgehend von der Gegenwart zurück bis etwa 1880 &#8211; Veränderungen belaufen sich auf rund 170.000. Alle denkbaren Daten und Angaben rund um die beiden Indexe „geografische Koordinaten“ und „Datum“ verändern sich bei fast allen Datensätzen &#8211; fast immer mehrmals &#8211; je weiter man das Rad der Zeit zurückdreht.</span></p>
<p><span class="hyphenate" lang="de" style="-moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">Und ein weiteres Ergebnis war zudem, dass es zu wenig zu recherchieren gibt, da beträchtliche Teile benötigter Daten, und insbesondere Geografischer Daten, nicht zur Verfügung stehen. Nicht, weil wir keinen Zugriff auf solche Daten erhalten konnten, sondern, weil diese Daten noch gar nicht existieren. Auf Teile historischer Daten erhielten wir Zugriff, indem wir unser Netzwerk und unsere Kontakte zu Forschungseinrichtungen und Universitäten weltweit ausbauten, woraus viele neue Kooperationen entstanden. Viele andere Daten jedoch existieren bisher nur analog, vorwiegend als gedruckte Landkarten. Diese beträchtlichen Datenbestände müssen erst noch digitalisiert und verarbeitet werden.</span></p>
<p><span class="hyphenate" lang="de" style="-moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">Die Quintessenz: Die „<strong><a href="https://nummernschildmuseum.de/deutsche-kennzeichenliste/" target="_blank" rel="noopener">Deutsche Kennzeichenliste</a></strong>“ wird nichts statisches, sie wird niemals fertig, sie ist und bleibt ein lebendes, permanent fortzuschreibendes Projekt und Informationsmedium.</span></p>
</div></section></p></div>

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<p><span class="hyphenate" lang="de" style="-moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">Die Systematik musste noch einmal ganz neu gedacht, erweitert und überarbeitet werden. Bei der folgenden Überarbeitung der Datenbank orientierten wir uns am Beispiel der Natur. Das neue Datenbank-Design sollte noch vielseitiger, noch modularer und noch virtueller werden, aber vollständig beherrschbar bleiben. In der Verknüpfung völlig neutraler Komponenten, die jede beliebige Position oder Funktion an jeder beliebigen Stelle einer Datenbank übernehmen können, und deren Instanzen sowohl von Editoren, aber auch vom System autonom initiiert werden können, wurde bei der Arbeit mit beträchtlichen Datenmengen schon ein Ansatz neuronaler Vernetzung erkennbar, mit der wir uns im Bereich der Künstlichen Intelligenz ja auch permanent beschäftigen und über viele Jahre hinweg wertvolle Erfahrungen sammeln konnten. Der gravierende Unterschied besteht darin, dass diese Vernetzungen transparent bleiben, weil sie dokumentiert sind und somit nachvollzogen werden können. Das System ist und bleibt reproduzierbar und vollständig kontrollierbar. Es basiert nicht auf Annäherung oder Statistik, sondern ausschließlich auf Logik.</span></p>
<p><span class="hyphenate" lang="de" style="-moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">Mit der Fertigstellung waren alle technischen Voraussetzung geschaffen. Doch damit war die Arbeit nicht getan, nein, sie begann erst. Alle verfügbaren historischen Daten zu erfassen oder neu zu generieren wird viel Zeit in Anspruch nehmen und kann nur epochenbezogen nach und nach erfolgen. Aber jetzt hat die „<strong><a href="https://nummernschildmuseum.de/deutsche-kennzeichenliste/" target="_blank" rel="noopener">Deutsche Kennzeichenliste</a></strong>“ auch eine historische Dimension./span></p>
<ul style="font: inherit !important;">
<li><a href="https://nummernschildmuseum.de/alphabetischer-kennzeichen-index/" target="_blank" rel="noopener">Alphabetischer Gesamtindex aller Unterscheidungszeichen in Deutschland</a></li>
<li><a href="https://nummernschildmuseum.de/geografische-uebersicht-aller-deutschen-kfz-kennzeichen/" target="_blank" rel="noopener">Geografische Gesamtübersicht aller Unterscheidungszeichen in Deutschland</a></li>
<li><a href="https://nummernschildmuseum.de/historische-uebersicht-aller-deutschen-kfz-kennzeichen/" target="_blank" rel="noopener">Historische Gesamtübersicht aller Unterscheidungszeichen in Deutschland</a></li>
</ul>
</div></section></p></div><div  class='av-social-sharing-box av-m9sy941b-195e0eaceafcda5d94105bba55ed2957 av-social-sharing-box-default  avia-builder-el-14  el_after_av_one_full  el_before_av_hr  av-social-sharing-box-fullwidth'><div class="av-share-box"><h5 class='av-share-link-description av-no-toc '>Diesen Beitrag teilen bei:</h5><ul class="av-share-box-list noLightbox"><li class='av-share-link av-social-link-facebook avia_social_iconfont' ><a target="_blank" aria-label="Teilen auf Facebook" href='https://www.facebook.com/sharer.php?u=https://emedia3.de/2024/10/16/deutsche-kennzeichenliste-2-0/&#038;t=Deutsche%20Kennzeichenliste%202.0' data-av_icon='' data-av_iconfont='entypo-fontello'  title='' data-avia-related-tooltip='Teilen auf Facebook'><span class='avia_hidden_link_text'>Teilen auf Facebook</span></a></li><li class='av-share-link av-social-link-twitter avia_social_iconfont' ><a target="_blank" aria-label="Teilen auf X" href='https://twitter.com/share?text=Deutsche%20Kennzeichenliste%202.0&#038;url=https://emedia3.de/?p=5024' data-av_icon='' data-av_iconfont='entypo-fontello'  title='' data-avia-related-tooltip='Teilen auf X'><span class='avia_hidden_link_text'>Teilen auf X</span></a></li><li class='av-share-link av-social-link-whatsapp avia_social_iconfont' ><a target="_blank" aria-label="Teilen auf WhatsApp" href='https://api.whatsapp.com/send?text=https://emedia3.de/2024/10/16/deutsche-kennzeichenliste-2-0/' data-av_icon='' data-av_iconfont='entypo-fontello'  title='' data-avia-related-tooltip='Teilen auf WhatsApp'><span class='avia_hidden_link_text'>Teilen auf WhatsApp</span></a></li><li class='av-share-link av-social-link-pinterest avia_social_iconfont' ><a target="_blank" aria-label="Teilen auf Pinterest" href='https://pinterest.com/pin/create/button/?url=https%3A%2F%2Femedia3.de%2F2024%2F10%2F16%2Fdeutsche-kennzeichenliste-2-0%2F&#038;description=Deutsche%20Kennzeichenliste%202.0&#038;media=https%3A%2F%2Femedia3.de%2Fwp-content%2Fuploads%2F2025%2F08%2Fnsm-historischer-kontext-map-1-705x397.jpg' data-av_icon='' data-av_iconfont='entypo-fontello'  title='' data-avia-related-tooltip='Teilen auf Pinterest'><span class='avia_hidden_link_text'>Teilen auf Pinterest</span></a></li><li class='av-share-link av-social-link-linkedin avia_social_iconfont' ><a target="_blank" aria-label="Teilen auf LinkedIn" href='https://linkedin.com/shareArticle?mini=true&#038;title=Deutsche%20Kennzeichenliste%202.0&#038;url=https://emedia3.de/2024/10/16/deutsche-kennzeichenliste-2-0/' data-av_icon='' data-av_iconfont='entypo-fontello'  title='' data-avia-related-tooltip='Teilen auf LinkedIn'><span class='avia_hidden_link_text'>Teilen auf LinkedIn</span></a></li><li class='av-share-link av-social-link-tumblr avia_social_iconfont' ><a target="_blank" aria-label="Teilen auf Tumblr" href='https://www.tumblr.com/share/link?url=https%3A%2F%2Femedia3.de%2F2024%2F10%2F16%2Fdeutsche-kennzeichenliste-2-0%2F&#038;name=Deutsche%20Kennzeichenliste%202.0&#038;description=' data-av_icon='' data-av_iconfont='entypo-fontello'  title='' data-avia-related-tooltip='Teilen auf Tumblr'><span class='avia_hidden_link_text'>Teilen auf Tumblr</span></a></li><li class='av-share-link av-social-link-reddit avia_social_iconfont' ><a target="_blank" aria-label="Teilen auf Reddit" href='https://reddit.com/submit?url=https://emedia3.de/2024/10/16/deutsche-kennzeichenliste-2-0/&#038;title=Deutsche%20Kennzeichenliste%202.0' data-av_icon='' data-av_iconfont='entypo-fontello'  title='' data-avia-related-tooltip='Teilen auf Reddit'><span class='avia_hidden_link_text'>Teilen auf Reddit</span></a></li><li class='av-share-link av-social-link-telegram avia_social_iconfont' ><a target="_blank" aria-label="Teilen auf Telegram" href='https://t.me/share/url?url=https://emedia3.de/2024/10/16/deutsche-kennzeichenliste-2-0/&#038;text=Deutsche%20Kennzeichenliste%202.0' data-av_icon='' data-av_iconfont='entypo-fontello'  title='' data-avia-related-tooltip='Teilen auf Telegram'><span class='avia_hidden_link_text'>Teilen auf Telegram</span></a></li><li class='av-share-link av-social-link-mail avia_social_iconfont' ><a  aria-label="Per E-Mail teilen" href='mailto:?subject=Deutsche%20Kennzeichenliste%202.0&#038;body=https://emedia3.de/2024/10/16/deutsche-kennzeichenliste-2-0/' data-av_icon='' data-av_iconfont='entypo-fontello'  title='' data-avia-related-tooltip='Per E-Mail teilen'><span class='avia_hidden_link_text'>Per E-Mail teilen</span></a></li></ul></div></div></p>

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		<title>Eine Datenbank für Nummernschilder</title>
		<link>https://emedia3.de/2024/04/15/eine-datenbank-fuer-nummernschilder/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[Michael Blömeke]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 15 Apr 2024 10:14:17 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Datenbankdesign]]></category>
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<p><span class="hyphenate" lang="de" style="-moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">Unser Auftrag vom Nummernschildmuseum lautete, eine öffentlich zugängige, umfassende Informationsquelle für Sammler und andere Interessierte zu schaffen, die den gegenwärtigen Stand der Nummernschilder in Deutschland vollständig abbildet. Diese Informationsquelle sollte vollumfänglich recherchefähig sein, weshalb jegliche manuelle, statische Lösung ausschied und nur eine datenbankgestützte, dynamische Lösung in Frage kam. Alle Kennzeichen sollten nicht nur datentechnisch verfügbar sein, sondern auch grafisch ansprechend und korrekt dargestellt werden, sofern keine Fotos geeigneter Exponate verfügbar sind, und außerdem im geografisch korrekten Kontext zum jeweiligen Zulassungsbezirk und den zuständigen Zulassungsbehörden dargestellt und präsentiert werden. Wegen des Umfangs und der Komplexität der zu erwartenden Daten, sollten <a href="https://nummernschildmuseum.de/alphabetischer-kennzeichen-index/" target="_blank" rel="noopener">alphabetische</a>, thematische, sowie <a href="https://nummernschildmuseum.de/geografische-uebersicht-aller-deutschen-kfz-kennzeichen/" target="_blank" rel="noopener">geografische Übersichten</a> die Navigation erleichtern. Dieses gesamte System sollte in die auf WordPress basierende Webseite des Museums integriert werden und zudem Pflegeoberflächen erhalten, welche nachhaltig von Laien intuitiv bedient werden können.</span></p>
<p><span class="hyphenate" lang="de" style="-moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">Der Auftrag und das Projekt erhielten den Namen „<strong><a href="https://nummernschildmuseum.de/deutsche-kennzeichenliste/" target="_blank" rel="noopener">Deutsche Kennzeichenliste</a></strong>“.</span></p>
</div></section></p></div>

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<style type="text/css" data-created_by="avia_inline_auto" id="style-css-av-mecz602s-56540a58e2bd50d0e5469f0c204f8823">
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<p><span class="hyphenate" lang="de" style="-moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;"><strong>Nummernschilder</strong> &#8211; jeder kennt sie, jeder glaubt die Systematik hinter Nummernschildern zu verstehen, denn (fast) jeder motorisierte Zeitgenosse war schon mal im Straßenverkehrsamt, hat ein Fahrzeug zugelassen und womöglich auch sein neues Kennzeichen selbst montiert. </span></p>
<p>Was kann es schon Kompliziertes geben, an der Erfassung aller Nummernschilder?<br />
So, oder ähnlich, könnte man denken.</p>
<p><span class="hyphenate" lang="de" style="-moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">Die Grundsystematik für die gestellte Aufgabe ergab sich weitgehend aus den Informationen, wie wir vom Nummernschildmuseum erhalten hatten und die aus allgemeinen juristischen Definitionen und verwaltungstechnischen und -rechtlichen Vorgaben zu entnehmen waren. Doch, erfahrene Entwickler und Datenbank-Designer wissen, man fragt nicht nur nach den Standards, nach dem Normalen, sondern man fragt nach den Ausnahmen, den Abweichungen von Regeln, also dem Außergewöhnlichen. Und sie wissen auch, einfaches Nachfragen genügt nicht, man muss nachbohren, man muss immer wieder hinterfragen, man muss sich selbst Varianten oder Ausnahmen ausdenken und diese ansprechen und man muss alles permanent auf Plausibilität prüfen.</span></p>
<p style="font: inherit !important;">Nach dieser Phase ergab sich das folgende Bild:</p>
<ul style="font: inherit !important;">
<li>Es existieren in Deutschland derzeit 16 Bundesländer</li>
<li>mit 409 Zulassungsbezirken und</li>
<li>die darin ansässigen 703 Zulassungsbehörden verwalten</li>
<li>769 aktuell gültige Unterscheidungszeichen.</li>
</ul>
<p><span class="hyphenate" lang="de" style="-moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">Diese Zahlen zeigen: Auch wenn eine grundlegende Logik existiert, so muss es auch eine Vielzahl von Variationen und Ausnahmen davon geben. Das ist durch diverse Ursachen und Umstände begründet, die es zu eruieren galt.</span></p>
<p><span class="hyphenate" lang="de" style="-moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">Diese sind:</span></p>
<ul>
<li>Nicht in jedem Zulassungsbezirk existiert nur ein aktuell gültiges Unterscheidungszeichen, es können auch mehrere sein.</li>
<li>In jedem Zulassungsbezirk können auch ältere Unterscheidungszeichen existieren, die zwar nicht mehr neu ausgegeben werden, aber immer noch gültig sind.</li>
<li>Ein aktuelles Unterscheidungszeichen, das primär einem konkreten Zulassungsbezirk zugeordnet ist, kann auch volle Gültigkeit in benachbarten Zulassungsbezirken haben.</li>
<li>Die primäre Zulassungsbehörde eines Zulassungsbezirks kann auch volle Verwaltungsbefugnis für benachbarte Zulassungsbezirke besitzen.</li>
<li>Die primäre Zulassungsbehörde eines Zulassungsbezirks befindet sich regulär geografisch auch auf dem Territorium des Zulassungsbezirks. Das muss aber nicht so sein.</li>
<li>Es existiert keine durchgängige Logik dazu, welche Elemente mit anderen Elementen in welcher Beziehung steht. Oder, um es einfacher zu formulieren: Alles ist möglich, nichts kann ausgeschlossen werden. Es existieren von allen Regeln diverse Ausnahmen.</li>
</ul>
<p><span class="hyphenate" lang="de" style="-moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">Ein Blick auf die zu diesem Zeitpunkt bereits existierenden historischen Daten vervollständigte das Bild und das stellte sich wie folgt dar: Die strukturelle Organisation der Daten-Elemente kann bzw. darf keiner starren Hierarchie und Kategorisierung folgen, und die Beziehungen und Abhängigkeiten aller Elemente unter- und zueinander müssen absolut variabel gestaltet werden können. Benötigt wird ein offenes, dynamisches Datenbanksystem, dessen Elemente in jede Dimension und Richtung beliebig expandieren können. Die Identität und Position eines jeden Elementes und jeder Beziehung muss vollständig variabel und flexibel vom System selbst definiert werden können.</span></p>
<p style="font: inherit !important;">Und genau das haben wir dann realisiert durch eine Kombination von</p>
<ul style="font: inherit !important;">
<li>diversen <strong>Custom Post Types</strong>, direkt integriert in WordPress</li>
<li>dynamische Relationen, Beziehungen und Datenbank-Abfragen mittels „<strong>Toolset</strong>“, integriert als PlugIn</li>
<li>Multilingualität durch „<strong>WPML</strong>“, integriert als PlugIn</li>
<li>komfortable Im- und Export-Schnittstellen mittels „<strong>WP All Import</strong>“, integriert als PlugIn</li>
<li>Aufbereitung und Darstellung geografischer Daten mittels „<strong>Leaflet</strong>“-Bibliothek sowie einiger <strong>individuell programierter Erweiterungen</strong>, integriert als PlugIn</li>
</ul>
</div></section></p></div>
<div  class='flex_column av-46zuk8-380d8de95128bac19d5d78366675bec6 av_one_third  avia-builder-el-14  el_after_av_one_full  el_before_av_one_third  first flex_column_div  column-top-margin'     ><style type="text/css" data-created_by="avia_inline_auto" id="style-css-av-33m8m0-8f1b63fe71ee18e28c90da249b1b3630">
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<p><span class="hyphenate" lang="de" style="-moz-hyphens: auto; -o-hyphens: auto; -webkit-hyphens: auto; -ms-hyphens: auto; hyphens: auto;">Mit der Fertigstellung der ersten Version der Nummernschild-Datenbank und der Deutschen Kennzeichenliste wurde ein Informationsmedium verfügbar, dass nicht in Form einzelner, zusammenhangloser Datenbestände oder sperriger Fachliteratur vorliegt, sondern als kombinierte, einheitliche Datenbank, die systematische Recherchen und geografische Visualisierungen ermöglicht. Die visuelle Darstellung jedes einzelnen Datensatzes eines Unterscheidungszeichens beinhaltet auch einen digitalen Kartenausschnitt um den geografischen Kontext zu verdeutlichen. Und die digitalen Karten zur Visualisierung gesamter Übersichten sind vielfältig mit Filtern zur Recherche ausgestattet.</span></p>
<ul style="font: inherit !important;">
<li><a href="https://nummernschildmuseum.de/alphabetischer-kennzeichen-index/" target="_blank" rel="noopener">Alphabetischer Gesamtindex aller Unterscheidungszeichen in Deutschland</a></li>
<li><a href="https://nummernschildmuseum.de/geografische-uebersicht-aller-deutschen-kfz-kennzeichen/" target="_blank" rel="noopener">Geografische Gesamtübersicht aller Unterscheidungszeichen in Deutschland</a></li>
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</div></section></div><div  class='av-social-sharing-box av-m9sy941b-195e0eaceafcda5d94105bba55ed2957 av-social-sharing-box-default  avia-builder-el-22  el_after_av_one_full  el_before_av_hr  av-social-sharing-box-fullwidth'><div class="av-share-box"><h5 class='av-share-link-description av-no-toc '>Diesen Beitrag teilen bei:</h5><ul class="av-share-box-list noLightbox"><li class='av-share-link av-social-link-facebook avia_social_iconfont' ><a target="_blank" aria-label="Teilen auf Facebook" href='https://www.facebook.com/sharer.php?u=https://emedia3.de/2024/04/15/eine-datenbank-fuer-nummernschilder/&#038;t=Eine%20Datenbank%20f%C3%BCr%20Nummernschilder' data-av_icon='' data-av_iconfont='entypo-fontello'  title='' data-avia-related-tooltip='Teilen auf Facebook'><span class='avia_hidden_link_text'>Teilen auf Facebook</span></a></li><li class='av-share-link av-social-link-twitter avia_social_iconfont' ><a target="_blank" aria-label="Teilen auf X" href='https://twitter.com/share?text=Eine%20Datenbank%20f%C3%BCr%20Nummernschilder&#038;url=https://emedia3.de/?p=4968' data-av_icon='' data-av_iconfont='entypo-fontello'  title='' data-avia-related-tooltip='Teilen auf X'><span class='avia_hidden_link_text'>Teilen auf X</span></a></li><li class='av-share-link av-social-link-whatsapp avia_social_iconfont' ><a target="_blank" aria-label="Teilen auf WhatsApp" href='https://api.whatsapp.com/send?text=https://emedia3.de/2024/04/15/eine-datenbank-fuer-nummernschilder/' data-av_icon='' data-av_iconfont='entypo-fontello'  title='' data-avia-related-tooltip='Teilen auf WhatsApp'><span class='avia_hidden_link_text'>Teilen auf WhatsApp</span></a></li><li class='av-share-link av-social-link-pinterest avia_social_iconfont' ><a target="_blank" aria-label="Teilen auf Pinterest" href='https://pinterest.com/pin/create/button/?url=https%3A%2F%2Femedia3.de%2F2024%2F04%2F15%2Feine-datenbank-fuer-nummernschilder%2F&#038;description=Eine%20Datenbank%20f%C3%BCr%20Nummernschilder&#038;media=https%3A%2F%2Femedia3.de%2Fwp-content%2Fuploads%2F2025%2F08%2Foldtimer-ia1-705x362.jpg' data-av_icon='' data-av_iconfont='entypo-fontello'  title='' data-avia-related-tooltip='Teilen auf Pinterest'><span class='avia_hidden_link_text'>Teilen auf Pinterest</span></a></li><li class='av-share-link av-social-link-linkedin avia_social_iconfont' ><a target="_blank" aria-label="Teilen auf LinkedIn" href='https://linkedin.com/shareArticle?mini=true&#038;title=Eine%20Datenbank%20f%C3%BCr%20Nummernschilder&#038;url=https://emedia3.de/2024/04/15/eine-datenbank-fuer-nummernschilder/' data-av_icon='' data-av_iconfont='entypo-fontello'  title='' data-avia-related-tooltip='Teilen auf LinkedIn'><span class='avia_hidden_link_text'>Teilen auf LinkedIn</span></a></li><li class='av-share-link av-social-link-tumblr avia_social_iconfont' ><a target="_blank" aria-label="Teilen auf Tumblr" href='https://www.tumblr.com/share/link?url=https%3A%2F%2Femedia3.de%2F2024%2F04%2F15%2Feine-datenbank-fuer-nummernschilder%2F&#038;name=Eine%20Datenbank%20f%C3%BCr%20Nummernschilder&#038;description=' data-av_icon='' data-av_iconfont='entypo-fontello'  title='' data-avia-related-tooltip='Teilen auf Tumblr'><span class='avia_hidden_link_text'>Teilen auf Tumblr</span></a></li><li class='av-share-link av-social-link-reddit avia_social_iconfont' ><a target="_blank" aria-label="Teilen auf Reddit" href='https://reddit.com/submit?url=https://emedia3.de/2024/04/15/eine-datenbank-fuer-nummernschilder/&#038;title=Eine%20Datenbank%20f%C3%BCr%20Nummernschilder' data-av_icon='' data-av_iconfont='entypo-fontello'  title='' data-avia-related-tooltip='Teilen auf Reddit'><span class='avia_hidden_link_text'>Teilen auf Reddit</span></a></li><li class='av-share-link av-social-link-telegram avia_social_iconfont' ><a target="_blank" aria-label="Teilen auf Telegram" href='https://t.me/share/url?url=https://emedia3.de/2024/04/15/eine-datenbank-fuer-nummernschilder/&#038;text=Eine%20Datenbank%20f%C3%BCr%20Nummernschilder' data-av_icon='' data-av_iconfont='entypo-fontello'  title='' data-avia-related-tooltip='Teilen auf Telegram'><span class='avia_hidden_link_text'>Teilen auf Telegram</span></a></li><li class='av-share-link av-social-link-mail avia_social_iconfont' ><a  aria-label="Per E-Mail teilen" href='mailto:?subject=Eine%20Datenbank%20f%C3%BCr%20Nummernschilder&#038;body=https://emedia3.de/2024/04/15/eine-datenbank-fuer-nummernschilder/' data-av_icon='' data-av_iconfont='entypo-fontello'  title='' data-avia-related-tooltip='Per E-Mail teilen'><span class='avia_hidden_link_text'>Per E-Mail teilen</span></a></li></ul></div></div></p>

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