Kürzlich hat eine scheinbar unbedeutende Frage weltweit für lebhafte Diskussionen gesorgt: Gibt es mehr Räder oder mehr Türen auf der Welt? Diese Frage mag zunächst trivial erscheinen, bietet aber tatsächlich eine hervorragende Gelegenheit, die Fähigkeiten generativer KI zu untersuchen.
Das Thema wurde 2022 unerwartet populär, als eine einfache Frage auf Twitter zu unzähligen Debatten unter Nutzern führte und sich anschließend auch auf TikTok verbreitete. Die Menschen diskutierten leidenschaftlich darüber, ob es mehr Räder oder mehr Türen gibt. Die Beantwortung dieser Frage ist jedoch nicht einfach, besonders aus der Perspektive des täglichen Lebens. Das Zählen der Räder und Türen in der Umgebung gleicht einem endlosen mathematischen Problem – eine präzise Lösung ist kaum möglich.
Bei einem Auto scheinen Räder und Türen leicht zu zählen zu sein. Tatsächlich ist die Definition von Rädern und Türen jedoch viel umfassender. So können sich im Inneren eines Autos viele weitere Räder im Motor befinden, und der Begriff „Tür“ lässt sich auf viele Bereiche erweitern, wie z. B. den Kofferraum oder das Handschuhfach. Die Debatte spaltete sich in „Tür-Lager“ und „Rad-Lager“, wobei die Anhänger jeder Seite ihre Argumente leidenschaftlich verteidigten und sogar einige Kontroversen in den sozialen Medien auslösten.
Bildquelle: Das Bild wurde mit KI generiert, Bildrechte liegen bei Midjourney.
Mit zunehmender Popularität des Themas nutzten viele Unternehmen die Gelegenheit zur Werbung. Türenhersteller und Radproduzenten äußerten sich, und einige Marken starteten sogar Werbeaktionen unter dem Motto „Denken Sie über diese Frage nach, während Sie einen Kaffee trinken“. Mit der Zeit verlor das Thema an öffentlicher Aufmerksamkeit, die Frage blieb jedoch ungelöst.
Mit dem Aufkommen generativer KI fragten sich die Menschen, ob diese Technologie das Rätsel lösen könnte. ChatGPT, ein beliebtes KI-Tool, wurde aufgrund seiner schnellen Reaktionsfähigkeit zum Gegenstand der Diskussion.
Als ich ChatGPT die Frage stellte: „Gibt es mehr Räder oder mehr Türen auf der Welt?“, antwortete es: „Diese Frage hat keine eindeutige Antwort. Wir können die Frage unterteilen, um sie zu diskutieren.“ Anschließend listete es viele mögliche Quellen für Räder und Türen auf, darunter Autos, Motorräder und Möbel. Diese Antwort gab zwar keine Schlussfolgerung, verdeutlichte aber die Komplexität des Problems und zeigte den Denkprozess der generativen KI.
Unzufrieden mit dieser vagen Antwort, forderte ich ChatGPT weiter heraus: „Ihre Antwort umgeht die Frage. Entscheiden Sie sich doch: Gibt es mehr Räder oder mehr Türen?“ ChatGPT tendierte zu der Annahme, dass es „mehr Räder“ gibt, und gab einige Gründe an, wie z. B. die weit verbreitete Verwendung von Rädern in Fahrzeugen, Spielzeug und Gepäck. Das ließ mich fragen, ob die KI durch die so leichte Entscheidung für eine Seite zu einem falschen Eindruck führen könnte.
Schließlich versuchte ich, ChatGPT zu einem tieferen Denken anzuregen, indem ich vorschlug, die jährliche Produktionsmenge zu vergleichen, um Räder und Türen zu vergleichen. ChatGPT begann nun, Daten zu liefern und die jährliche weltweite Automobilproduktion sowie die damit verbundene Herstellung von Rädern und Türen zu diskutieren, was das Potenzial dieser Technologie bei der Bewältigung komplexer Probleme aufzeigt.
