Margaret Atwood zerlegt KI mit einem alten Informatiker-Satz: Garbage in, garbage out
TL;DR
Margaret Atwood sprach beim Babell Literary and Cultural Festival in Porto über AI und erzählte, sie habe Claude genau einmal ausprobiert. Sie suchte Informationen zur britischen Krimiserie Father Brown. Claude lieferte laut Atwood eine falsche Antwort, weil das Modell offenbar auf Rezensionen trainiert war, die das Ende nicht verrieten. Atwood nannte das Kernproblem „garbage in, garbage out“: Wer AI geschäftlich nutzt, müsse Ergebnisse prüfen, weil Modelle Fehler machen.
Nauti's Take
Atwoods Beispiel ist klein, aber treffsicher. Wenn ein Modell schon bei einer TV-Handlung ins Schwimmen kommt, sollte niemand ungeprüft Verträge, Support-Antworten oder Strategieentscheidungen daraus ableiten.
Die eigentliche Lektion ist unbequem für AI-Fans: Prompting ersetzt keine Fachkenntnis. Wer AI produktiv nutzen will, braucht bessere Eingaben, klare Grenzen und einen Prüfprozess, sonst wird aus Automatisierung nur schnellerer Unsinn.
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Atwoods Kritik ist nicht neu, aber sie trifft einen Kern, den AI-Marketing gern verwässert: Ein Sprachmodell versteht keine Wahrheit, es rekonstruiert plausible Antworten aus Trainingsmustern. Genau deshalb wird AI dort gefährlich, wo Nutzer sie wie eine Datenbank behandeln, statt wie einen Assistenten mit eingebautem Prüfbedarf.
Quellen