Verstehen, was KI ist · 10 Min.

Wie funktioniert eine KI?

Wer KI nutzt, muss nicht verstehen, wie sie im Inneren rechnet. Wer aber im Unterricht sinnvoll mit KI umgehen will — und Schülern erklären können will, was da passiert — gewinnt, wenn er die Mechanik einmal in einfachen Bildern gesehen hat. Hier in sechs Schritten.

Schritt 1: KI lernt, indem sie Lücken errät

Stell dir vor, jemand legt dir einen Roman vor, deckt jedes zehnte Wort ab und bittet dich zu erraten, was darunter steht. Am Anfang liegst du oft daneben. Nach dem hundertsten Buch wirst du besser. Nach dem millionsten ahnst du Wörter, ohne den Satz wirklich zu kennen. Genau so wird eine KI trainiert.

Während des Trainings sieht das Modell Milliarden Sätze, jedes Mal mit einer Lücke, die es vorhersagen soll. Lag es daneben, justiert es sich innerlich ein winziges bisschen nach. Das passiert Billionen Mal. Am Ende ist das Modell extrem gut darin, das nächste Wort zu erraten — und genau diese Fähigkeit ist alles, was es kann.

Wichtig: Das Training passiert einmal und ist dann eingefroren. Wenn du heute mit ChatGPT redest, lernt es aus deinem Gespräch nichts dazu. Das gilt es, Schülern immer wieder klarzumachen: Die KI "merkt sich nicht", was ihr gestern besprochen habt.

Schritt 2: Texte werden in Bausteine zerlegt

Bevor das Modell mit einem Text arbeiten kann, schneidet es ihn in Stücke. Das sind nicht immer ganze Wörter — oft Silben, Wortteile, manchmal nur ein Buchstabe. Das Wort "Versicherungsschein" wird zum Beispiel in mehrere Stücke zerlegt, das englische "the" bleibt eins. Diese Stücke heißen Tokens.

Folge: Je länger ein Text, desto mehr Tokens, desto mehr Rechenaufwand. Und desto teurer für die Anbieter. Wenn du Schülern sagst "schick nicht das ganze Buch in den Chat, sondern nur das relevante Kapitel", hat das nicht nur didaktische, sondern auch technische Gründe.

Tokens erklären auch eine seltsame Schwäche der KI: Frag ChatGPT mal, wie viele "r" im Wort "Erdbeere" vorkommen. Es liegt oft daneben. Grund: Das Wort ist für das Modell kein Buchstabenstrom, sondern ein Token-Klumpen. Buchstaben zählen ist für KI ungewöhnlich schwer.

Schritt 3: Bedeutung wird zu einem Ort

Hier kommt das Bild, an das man sich am besten erinnert. Jedes Token bekommt im Modell einen Platz auf einer riesigen inneren Landkarte. "Hund" und "Katze" liegen nah beieinander, weil beides Haustiere sind. "Hund" und "Bellen" liegen nah, weil sie oft im selben Satz vorkommen. "Hund" und "Quadratwurzel" liegen weit auseinander.

Diese Karte hat keine zwei Dimensionen wie eine Stadtkarte, sondern tausende. Aber das Prinzip ist das gleiche: Bedeutung wird zu Entfernung. Daraus folgt etwas Erstaunliches: Wenn du nach "einem treuen vierbeinigen Begleiter" fragst, findet die KI denselben Ort wie bei "Hund". Sie sucht nach Bedeutung, nicht nach Wortgleichheit. Genau das macht KI im Vergleich zur klassischen Suche so anders.

Schritt 4: Aufmerksamkeit entscheidet, was zählt

Eine KI liest deine Frage nicht von links nach rechts wie ein Mensch. Sie hat alle Wörter gleichzeitig vor sich und entscheidet für jedes, welche der anderen wichtig sind. Im Satz "Anna gab dem Hund das Würstchen, weil er Hunger hatte" muss die KI begreifen, dass sich "er" auf den Hund bezieht, nicht auf Anna. Dafür schaut sie aktiv zurück und gewichtet die vorigen Wörter.

Dieses Verfahren heißt Attention und ist der Durchbruch, der moderne KI möglich gemacht hat. Daraus folgt auch eine harte Grenze: Was eine KI auf einmal anschauen kann, heißt Kontextfenster. Aktuelle Modelle können 100.000 bis mehrere Millionen Tokens auf einmal verarbeiten — genug für hunderte Seiten. Aber: Was außerhalb liegt, kennt sie im Gespräch nicht. Auch nicht das, was ihr letzte Woche besprochen habt.

Schritt 5: Die Antwort entsteht Wort für Wort

Wenn die KI dir antwortet, hat sie keinen fertigen Text im Kopf. Sie würfelt sich Wort für Wort weiter. Was du auf dem Bildschirm tippeweise erscheinen siehst, ist nicht Animation — das ist tatsächlich die Reihenfolge, in der sie denkt.

Und sie nimmt nicht immer das wahrscheinlichste Wort. Sonst klänge sie steril. Sie würfelt, gesteuert von einem Wert namens Temperatur. Niedrig: konservative Antworten. Hoch: kreativere, überraschendere Formulierungen, aber auch mehr Unfug. Deshalb bekommt dieselbe Frage zweimal nie ganz dieselbe Antwort — und deshalb erfindet eine KI manchmal mit voller Überzeugung Dinge, die nicht stimmen.

Diese Erfindungen heißen Halluzinationen. Sie sind keine Fehlfunktion, sondern eine Konsequenz aus dem Aufbau: Das Modell ist trainiert, immer eine plausible Fortsetzung zu liefern — auch wenn es die Antwort nicht weiß.

Schritt 6: Trainieren und Antworten sind zwei verschiedene Dinge

Das eigentliche Lernen einer KI passiert einmal, mit gewaltigem Aufwand: Tausende Hochleistungs-Grafikkarten arbeiten Wochen, Stromkosten in Millionenhöhe. Was dabei entsteht, ist eine Datei mit den eingestellten Stellschrauben.

Wenn du danach mit der KI sprichst, lernt sie nichts mehr dazu. Sie liest deine Frage, rechnet die Antwort, vergisst alles wieder. Das Modell, mit dem du heute redest, ist exakt dasselbe wie gestern und morgen. Deshalb kannst du einer KI nicht einfach im Gespräch "deine Klasse" beibringen. Sobald das Fenster zu ist, ist alles weg.

Es gibt drei Wege, einer KI dauerhaft eigenes Wissen mitzugeben:

Prompting: Du gibst die Infos einfach in jeder Anfrage mit (machst du ohnehin ständig).
RAG: Das System holt sich vor jeder Antwort die passenden Stücke aus einer Wissensbasis. So funktioniert zum Beispiel NotebookLM.
Fine-Tuning: Das Modell wird mit deinen Daten nachtrainiert. Aufwendig und teuer, für Schulen praktisch nie nötig.

Worauf es ankommt

Eine KI ist eine sehr gut gebaute Vorhersagemaschine. Lesen, Zerlegen, Verorten, Aufmerksamkeit, Vorhersagen, Trennung von Lernen und Antworten — mehr braucht es nicht, um die Mechanik im Großen zu verstehen.

Wer das Bild im Kopf hat, fragt im Unterricht andere Sachen. Statt "ist die KI intelligent?" vielleicht: "Wie hat sie deine Antwort konstruiert? Was hat sie gewichtet? Wo hat sie geraten?" Das sind die Fragen, mit denen Schüler ein gesundes Verhältnis zur Technik aufbauen.