Der KI-Flaschenhals: Nicht Intelligenz, sondern Kontext-Engineering
Während große Sprachmodelle (LLMs) in der Mathematik bemerkenswerte Leistungen erbringen und sogar mit Goldmedaillengewinnern der Internationalen Mathematikolympiade mithalten, hinken sie in alltäglichen Unternehmensanwendungen deutlich hinterher. Der Artikel argumentiert, dass der Flaschenhals nicht die Intelligenz der Modelle ist, sondern die Spezifikation von Aufgaben und das Kontext-Engineering. Mathematische Probleme haben klare Spezifikationen, während reale Aufgaben unscharf und voller impliziter Einschränkungen sind. Die Verbesserung der KI hängt von der Entwicklung besserer Kontext-Engines und Aufgabenspezifikationen ab, was Fortschritte bei der Datenerfassung, dem Modelltraining und dem kontinuierlichen Lernen erfordert. Kurzfristig wird die KI erstaunliche Ergebnisse in der Wissenschaft liefern; langfristig muss die umfassende Unternehmensautomation die Herausforderungen bei der Spezifikation und dem Kontext-Engineering noch bewältigen.
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