Warum kann ChatGPT die Herausforderung des Zählens von 1 bis 1 Million nicht bewältigen?

DNVN – Viele haben ChatGPT mit einer scheinbar einfachen Aufgabe konfrontiert: von 1 bis 1 Million zu zählen. Das Ergebnis: Das Modell verweigerte stets die Zählung oder brach mittendrin ab. Warum kann eine künstliche Intelligenz, die komplexe Texte analysieren und sogar Aufsätze verfassen kann, diese scheinbar einfache Zählaufgabe nicht lösen?

Viele Menschen, die ChatGPT zum ersten Mal nutzen, versuchen oft, die Fähigkeiten dieser künstlichen Intelligenz durch einfache Anfragen zu testen. Eine gängige Anfrage lautet: „Zähle von 1 bis 1 Million“. Die Antwort ist häufig eine Ablehnung, oder ChatGPT gibt nur einen kurzen Absatz aus und bricht dann ab. Das liegt jedoch nicht daran, dass das Modell nicht zählen kann oder über keine logischen Fähigkeiten verfügt, sondern an technischen Beschränkungen, der Ausrichtung des Modells und der Beschaffenheit des Sprachmodells. Diese Faktoren machen eine scheinbar einfache Aufgabe unmöglich.

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ChatGPT basiert auf umfangreichen Sprachmodellen, die anhand eines bestehenden Textes das nächste Wort oder Zeichen vorhersagen. Alle Systemdaten werden in kleine Einheiten, sogenannte Tokens, unterteilt. Ein Token kann ein Wort, ein Wortteil oder ein Sonderzeichen sein. Pro Chat-Sitzung kann das Modell nur eine begrenzte Anzahl von Tokens verarbeiten und generieren.

Mit den neuesten Versionen kann diese Zahl über 200.000 Token erreichen – ein deutlicher Fortschritt gegenüber früher. Soll jedoch von 1 bis 1 Million gezählt werden, würde die benötigte Datenmenge diese Grenze immer noch weit überschreiten. Allein das Ausgeben von einer Million Ganzzahlen würde etwa 2–3 Millionen Token erfordern, ein Vielfaches der maximalen Kapazität jedes aktuellen Modells. Dies stellt unter den gegenwärtigen Bedingungen eine eindeutige und unüberwindbare technische Hürde dar.

Selbst wenn man annimmt, dass das System keine Kapazitätsbeschränkungen hat, ist das Zählen bis eine Million unpraktisch. Das Lesen oder Anzeigen der gesamten Zahlenfolge würde enorm viel Zeit in Anspruch nehmen, ohne dabei nützliche Informationen zu liefern. Bei der Textausgabe müsste man Hunderttausende von Zeilen durchscrollen. Bei der Sprachausgabe wäre es völlig unlogisch, sich tagelang von einer Maschine jede einzelne Zahl vorlesen zu lassen. ChatGPTs Designphilosophie besteht darin, die Benutzererfahrung zu optimieren und wertvolles Wissen zu vermitteln, anstatt repetitive Aktionen auszuführen, die herkömmliche Computer deutlich besser erledigen können. Anstatt direkt zu zählen, schlägt ChatGPT häufig vor, ein kurzes Codefragment in Python oder einer anderen Programmiersprache zu schreiben. Der Computer kann diesen Code in wenigen Millionstel Sekunden ausführen, um die gesamte Zahlenfolge aufzulisten, was eine effizientere Speicherung, Suche und Verarbeitung ermöglicht.

Ein weiterer wichtiger Aspekt betrifft die Natur von Sprachmodellen. Menschen können mithilfe von Logik und Gedächtnis sequenziell zählen und benötigen dafür genügend Geduld. ChatGPT hingegen „zählt“ nicht im mathematischen Sinne, sondern sagt hochwahrscheinliche Textmuster voraus. Wird das System aufgefordert, von 1 bis 10 zu zählen, generiert es problemlos die korrekte Sequenz, da es sich um ein bekanntes Muster in den Trainingsdaten handelt. Bei der Skalierung auf Millionen von Elementen stößt das Modell jedoch an seine Grenzen, da es nicht für solch lange sequentielle Prozesse ausgelegt ist. Sein Ziel ist natürliche Kommunikation, die Beantwortung von Fragen, die Analyse und Erstellung von Inhalten – nicht einfach nur das Ersetzen einer Computerschleife.

Es ist außerdem wichtig zu beachten, dass das System für die gleichzeitige Nutzung durch Millionen von Nutzern ausgelegt ist. Würde eine einzelne Person ChatGPT zwingen, eine riesige Textmenge zu generieren, würde dies unnötig Serverressourcen beanspruchen und die Benutzererfahrung anderer beeinträchtigen. Daher enthält das System Mechanismen, die Anfragen blockieren oder einschränken, die keinen eindeutigen Nutzen bringen. Aus diesem Grund kann ChatGPT Anfragen wie das Zählen bis 1 Million, das Auflisten aller Primzahlen unter einer sehr großen Zahl oder das Generieren von Tausenden von Textseiten, die jeweils nur ein einziges Wort enthalten, ablehnen.

Aus der Geschichte vom „Nicht-bis-eine-Million-Zählen“ lässt sich eine wichtige Schlussfolgerung ziehen: Nicht jede Aufgabe eignet sich für ein Sprachmodell. ChatGPT ist zwar hervorragend in der Verarbeitung, Interpretation und Analyse natürlicher Sprache sowie in der Texterstellung, aber nicht für rein mechanische Aufgaben geeignet. Betrachtet man ChatGPT als Allzweckmaschine, die alles kann, wird man von diesen Einschränkungen schnell enttäuscht sein. Versteht man jedoch seine Eigenschaften und kombiniert es mit anderen Werkzeugen wie Programmiersprachen, Datenbanken oder Software, kann man das volle Potenzial des Systems ausschöpfen.

Wenn also jemand ChatGPT herausfordert, von 1 bis 1 Million zu zählen, verdeutlicht das Ergebnis den Unterschied zwischen sprachlicher künstlicher Intelligenz und einem herkömmlichen Computer. Künstliche Intelligenz ist nicht dazu da, monotone, sich wiederholende Aufgaben zu ersetzen, sondern den Menschen bei der Verarbeitung komplexer Informationen zu unterstützen, Wissen zu vermitteln und Ideen anzuregen. Diese scheinbar einfache Einschränkung erinnert uns aus wissenschaftlicher Sicht an den richtigen Ansatz: das richtige Werkzeug für den richtigen Zweck einzusetzen. ChatGPT kann zwar nicht bis 1 Million zählen, aber es kann analysieren, warum die Zahl 1 Million in Wirtschaft , Wissenschaft oder Kultur eine bedeutende Rolle spielt. Und genau darin liegt der Kernnutzen künstlicher Intelligenz im modernen Leben.

Bao Ngoc (t/h)

Quelle: https://doanhnghiepvn.vn/cong-nghe/vi-sao-chatgpt-bat-luc-truoc-thu-thach-dem-tu-1-den-1-trieu/20250919024144154