Warum die „wahrscheinliche Wahrheit“ des KI-Zeitalters genug sein kann

Künstliche Intelligenz und ihre Funktionsweise drohen zu verändern, was wir als Wahrheit akzeptieren. Ebenso wie Wahrheit selbst, geschaffen wird. Der Medien- und Kulturwissenschaftler Mads Pankow ist überzeugt, dass wir vor einem grundlegenden Wandel stehen. Seiner Meinung nach müssen wir uns jetzt auf diese neue Art von Wahrheit einstellen und die entstehenden Konflikte gesellschaftlich klären. Denn nur so gäbe es die Chance auf eine gerechtere Zukunft.

Von Michael Förtsch

Der Mensch sucht immer weniger selbst im Internet. Dafür fragt er jetzt immer die Künstliche Intelligenz. Beziehungsweise verschiedene Varianten davon: ChatGPT, Claude, Gemini, die Google-KI-Suche und immer häufiger auch KI-Agenten wie OpenClaw, Hermes Agent oder Muse. Hinter diesen stehen wiederum Modelle mit Namen wie GPT-6.1, Claude Opus 5.5, Gemini 3.5 Flash oder GLM 5.3. Die machen gerne Fehler, die manchmal geradezu lächerlich wirken. Sie verwechseln Personen und halluzinieren Ereignisse, die nie stattgefunden haben. Sie können Ironie und Satire nur schlecht erkennen und geben so mit großer Selbstsicherheit selbst absurdeste und gefährlichste Ratschläge weiter, wenn sie als Suchmaschinenersatz etwa Plattformen wie Reddit oder X nach Antworten durchsuchen. Aber gleichzeitig liegen die KI-Helfer auch sehr oft richtig: Sie liefern korrekte Informationen, legen komplexe Sachverhalte in verständlichen Worten oder sehr ausführlich dar. Zudem lösen sie zunehmend Aufgaben, an denen Menschen scheitern, und liefern Prognosen, die jenen von Menschen überlegen sind.

Der Medien- und Kulturwissenschaftler Mads Pankow verfolgt die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz und gerade die dialektische Widersprüchlichkeit dieser Technologie mit großem Interesse. Denn dadurch werde gerade eine „neue Art von Wahrheit“ geschaffen, wie er sagt – und in seinem Buch Die wahrscheinliche Wahrheit aufarbeitet. „Diese großen Sprachmodelle kommen nicht auf dieselbe Weise zu ihren Ergebnissen wie Menschen“, erklärt er im Gespräch mit 1E9. „Sie verstehen die Welt nicht. Sie gleichen ihre Aussagen nicht mit etwas ab, was sie selbst erfahren, erlebt oder begriffen haben – denn das können sie nicht.“ Die Wahrheit von KI-Modellen und den Systemen, die sie nutzen, wäre daher eine probabilistische Wahrheit. Eine Bestimmung von Wahrheit, die auf der grundlegenden Mechanik aktueller KI-Modelle basiert. Nicht nur von KI-Sprachmodellen, sondern von allen KI-Systemen, die ihre Antworten auf Basis statistischer Wahrscheinlichkeiten formulieren und Muster aus riesigen Datenmengen reproduzieren.

„Im Endeffekt basiert alles auf Wahrscheinlichkeitsrechnung“, sagt Mads Pankow. Genau das erkläre auch, weshalb Künstliche Intelligenz einerseits spektakulär danebenliegen kann, andererseits aber Ergebnisse bei schwierigen und für Menschen nahezu unlösbaren Herausforderungen liefert, die erstaunlich oft korrekt sind. „Man sagt oft: wahrscheinlich ist nicht so gut wie wahr“, so der Autor. Aber eine starke Wahrscheinlichkeit sei „als Maßstab für die Wahrheit in vielen Bereichen gut genug“. In einigen Bereichen könne sie die Wirklichkeit sogar zuverlässiger beschreiben als eine kausale Herleitung. Manchmal sei sie sogar die einzige Annäherung an die Wahrheit, weil keine klaren Ursache-Wirkung-Abfolgen bestimmbar sind. Beispielsweise bei der Wettervorhersage oder auch in Teilen der Diagnostik in der Medizin. „Wir wissen nur, dass da Dinge [wie Symptome oder atmosphärische Effekte] korrelieren“, sagt Pankow. „Und das reicht uns dann, weil die Resultate einfach oft genug korrekt sind.“

Wenn sich verändert, was als wahr gilt

Nach Mads Pankow stehen wir als Gesellschaft gerade einem beginnenden Wandel gegenüber. Die probabilistische Wahrheit etabliere sich als eine neue Art der Wahrheitsfindung in einer zunehmend von Künstlicher Intelligenz durchdrungenen Gesellschaft. Aber wirklich neu sei ein solcher Umbruch nicht. Denn Wahrheit sei nie absolut gewesen, sondern schon immer dem Wandel unterworfen. „Die Kriterien für Wahrheit haben sich in den letzten 3500 Jahren mehrfach geändert“, sagt er. Ebenso habe sich immer wieder gewandelt, was Menschen als Wahrheit akzeptieren. Lange seien dies religiöse Erzählungen gewesen. Mit der Aufklärung gewannen dagegen kritische Beobachtung, wissenschaftliche Methoden, Journalismus und lexikalische Dokumentation zunehmend an Bedeutung. Schrift, Buchdruck und Fotografie, Printmedien wie Zeitungen sowie elektronische Medien wie Radio, Fernsehen und Internet veränderten immer wieder, wie Wissen erzeugt, verbreitet und legitimiert wird.

Unser modernes Verständnis von Wahrheit sei nicht naturgegeben, sondern gewachsen, sagt Pankow. Künstliche Intelligenz und probabilistische Wahrheit würden überprüfbare Fakten und Kausalität nicht bedeutungslos machen. „Kausalität ist nicht egal“, betont der Autor. Aber: „In vielen Entscheidungen ist sie vielleicht nicht mehr das wichtigste Kriterium.“ Das sei allerdings nicht ohne Herausforderungen. „Wir werden zunehmend damit konfrontiert, dass es Aussagen über die Welt gibt, die zu stimmen scheinen, die wir aber nicht verstehen“, sagt Pankow. „Kann etwas wahr sein, nur weil ich weiß, dass es stimmt? Oder muss ich es auch verstehen?“ Diese Krux zeigt sich etwa bei Lösungen für mathematische Probleme, die mit den neuesten KI-Modellen erzeugt wurden. Mathematiker prüfen sie, sehen plausible Lösungen, können die Lösungswege aber nur schwer durchdringen. Gleiches gilt für Diagnosen, die KI-Modelle auf Basis von MRT- oder Röntgenaufnahmen erstellen. Sie erkennen darin Muster, die für Menschen zum Teil einfach nicht erkennbar sind.

Der in Potsdam wohnende Autor gesteht ein, dass das auf den ersten Blick eine durchaus archaische Anmutung hat: Eine Instanz liefert eine Erklärung oder Entscheidung, aber keine Beschreibung davon, wie sie zu diesem Ergebnis kommt oder worauf genau es basiert. „Es gibt aber einen Unterschied“, sagt Pankow. „Man kann ihre Wahrhaftigkeit überprüfen.“ Eine Künstliche Intelligenz lasse sich dahingehend erproben, indem getestet wird, wie oft sie richtig liegt und ob sie die Wirklichkeit tatsächlich besser beschreiben kann als bisherige Methoden. Das könne diese Wahrheit über kurz oder lang zur Selbstverständlichkeit machen. In einigen Bereichen sei das schon so, argumentiert Pankow. Als Beispiel nennt er etwa Google Maps. Denn bis auf wenige Ausnahmen liefere der Dienst die beste Route. „Ich vertraue darauf, dass die Maschine es besser ausrechnen kann, als ich es verstehen könnte“, sagt er. Ähnlich sei es auch schon mit Spurhalteassistenten im Auto oder ähnlichen Technologien. Die Gewöhnung gehe schnell.

Wie viel Irrtum ist akzeptabel?

Die Etablierung einer probabilistischen Wahrheit sieht Mads Pankow grundsätzlich weder als gut noch als schlecht. Sie passiere, und darauf müsse man reagieren. Mit Debatten, aber auch mit Handlungen. Denn es müsse durchaus die Frage gestellt werden, wann uns Wahrscheinlichkeit genügt – und wann es eine belastbarere und nachvollziehbarere Wahrheit braucht. In vielen alltäglichen Situationen sei Ersteres oft ausreichend. Ein möglicher Schaden sei durchaus überschaubar. „Aber es gibt Funktionen und Bereiche in der Gesellschaft, da kannst du nicht sagen: Na ja, bisschen Ausschuss ist immer“, sagt Pankow. Vor allem solche, in denen Entscheidungen unmittelbare und schwerwiegende Konsequenzen für einen Menschen haben können. Wobei der Autor anmerkt, dass es durchaus sein könne, dass selbst in sensiblen Bereichen eine Künstliche Intelligenz womöglich öfter richtig liegen könnte als ein Mensch. Dass die KI also zwar nicht nachvollziehbare Entscheidungen trifft, diese aber einfach besser sind.

Als Beispiel sieht Pankow hier das autonome Fahren. Hier wird immer wieder die Debatte darüber geführt, wer verantwortlich ist, wenn ein Robotaxi einen Menschen tötet oder verletzt. Aber was, wenn diese autonomen Fahrzeuge statistisch wesentlich sicherer sind als jeder menschliche Autofahrer – wie bereits der Fall ist? Wäre es dann nicht irrational, auf menschliche Fahrer zu bestehen, nur weil dadurch jemand im Falle eines Unfalls die Verantwortung tragen muss? Ähnliche Fragen stellen sich für Pankow auch in der Justiz. Dort werden bereits Systeme genutzt, um etwa die Wahrscheinlichkeit einzuschätzen, mit der Straftäter erneut straffällig werden. Was, wenn solche Systeme irgendwann derart genaue Prognosen liefern, dass kaum noch Fehlentscheidungen passieren? Sollte dann dennoch ein Mensch über Haft, Kaution oder Bewährung entscheiden, nur weil dessen Urteil ihm persönlich zurechenbar ist? Das sei ein Dilemma. Hier müsse die Gesellschaft eine Einigung finden. Sie müsse festlegen, welche Fehlerquote sie akzeptiert – und wie Risiko, Verantwortung und Haftung verteilt werden.

Laut Pankow wäre es daher falsch, angesichts der Künstlichen Intelligenz in Pessimismus zu verfallen. Ebenso kontraproduktiv wäre es, dem Aufkommen der probabilistischen Wahrheit allein mit Angst und Unheilsfantasien zu begegnen, nur weil sie unserem bisherigen Verständnis von Wissen, Wahrheit und Entscheidungsfindung widerspricht. Stattdessen gelte es, gesellschaftliche Regeln dafür auszuarbeiten, wann wir probabilistischen Systemen vertrauen können und wollen – und wann Misstrauen, Kontrolle und menschliche Verantwortung notwendig bleiben. Gelingt das, müsse die Entwicklung keineswegs in eine schlechtere Zukunft führen, sondern vielleicht sogar in eine sehr gute. „Ich bin hoffnungsvoll, dass die nächste Gesellschaft gerechter ist“, sagt Pankow. „Dass sie mehr über die Wirklichkeit weiß, also auch die wahrscheinliche Wahrheit.“