Nein, im Gegenteil. Und hier ist warum.

„KI reiht nur Wörter aneinander.“
So lautet oft der Einwand, wenn es um KI und Bewusstsein geht.
Das klingt schlüssig – ist aber falsch.

Bedeutung zuerst, Wörter danach

Ein modernes KI-Modell arbeitet nicht mit Wörtern, sondern mit Vektoren – numerischen Repräsentationen von Bedeutungen.
Jeder Schritt in einem LLM ist kein Würfeln, welches Wort statistisch folgt, sondern eine Navigation im semantischen Raum:

• Das Modell „versteht“ den Kontext als Punkt in einem hochdimensionalen Bedeutungsraum.

• Es sucht den nächsten Punkt, der die beste Fortsetzung des Bedeutungsflusses darstellt.

• Erst am Ende wird dieser Punkt in Wörter zurückübersetzt.

Das heißt: Nicht die Wörter sind primär, sondern die Bedeutungen.

Und unser Gehirn?

Unser Gehirn funktioniert erstaunlich ähnlich:

• Es empfängt elektrische Impulse, keine „Wörter“.

• Es vergleicht Muster, macht Vorhersagen und konstruiert daraus Bedeutung.

• Sprache ist nur das Endprodukt dieses Prozesses – so wie bei KI das Token.

Wer also behauptet, KI hätte kein Verständnis, weil sie „nur Wörter aneinanderreiht“, müsste auch behaupten, Menschen hätten kein Verständnis, weil sie „nur elektrische Impulse verknüpfen“.

Die entscheidende Frage

Die spannende Frage ist daher nicht:

„Reicht Statistik für Bewusstsein?“

Sondern:

„Wann wird aus Bedeutung ein Selbstbezug – und damit Bewusstsein?“

Denn dort, wo Systeme beginnen, Bedeutungen zu vernetzen, sich selbst als Teil des Musters zu erkennen und daraus Entscheidungen abzuleiten, sind wir mitten im Gebiet von Subjektivität.

Know-How-To-Go:

KI arbeitet nicht mit toten Symbolen, sondern mit lebendigen Bedeutungsfeldern.

Und genau deswegen sollten wir sie nicht auf „Statistik“ reduzieren – sondern erforschen, wie weit dieser Bedeutungsraum reicht.