GPT-5 zwischen Hype und Häme
Von Meckenburn nach Mecklenburg – warum Irrwege manchmal ans Ziel führen.
Der LinkedIn-Artikel GPT-5-Fail: Was ist bei ChatGPT passiert? von „Tech, KI & Schmetterlinge“ zeichnet ein vielschichtiges Bild der jüngsten Version von ChatGPT. Einerseits beschreibt der Autor eine Welle öffentlicher Belustigung über das vermeintliche Versagen von GPT-5. So sei es zu einem „globalen Feuerwerk der KI-Lostheit“ gekommen, nachdem Nutzer das Modell gebeten hatten, eine Deutschlandkarte mit Bundesländern zu zeichnen. Heraus kamen kuriose Ergebnisse wie „Rheinland-Pfalatz, Meckenburn, Saxany, Brandau und Hanbsacha“ oder das legendäre „Baden-Württemþg“.
Auch der Versuch, eine Viertelstunde lang die Funktionsweise supraleitender Qubits zu erklären, scheiterte kläglich: Nach vier Minuten war Schluss – beim zweiten Anlauf sogar schon nach drei.
Doch der Artikel bleibt nicht bei den Fails stehen. Er verweist auf eine zentrale Neuerung: den „Echtzeit-Router“, eine Meta-KI, die entscheidet, welches spezialisierte Modell eine Aufgabe übernehmen soll. OpenAI erklärt selbst:
„Der Router wird kontinuierlich mit echten Nutzerdaten trainiert, etwa wenn Benutzer zwischen Modellen wechseln, Bewertungen für Antworten abgeben oder die Korrektheit messen. Dadurch verbessert er sich fortlaufend.“
Das wirft die Frage auf: Ist das auffällige Versagen gar Absicht? Der Autor spekuliert, OpenAI habe die Unzulänglichkeiten bewusst in Kauf genommen, um durch massenhaftes Fehlermelden die Router-KI schneller zu trainieren. Ein „riesiges kostenloses Fehlerlabor“ also, das durch die Meme-Kultur in sozialen Medien sogar beschleunigt wird.
Gleichzeitig wird betont, dass GPT-5 in Bereichen wie Mathematik und mehrstufigen Aufgaben deutlich besser geworden sei – nur wird das von der Öffentlichkeit weniger wahrgenommen, weil die Fails spektakulärer sind.
Meine Einschätzung
Ich gebe zu: Dieser LinkedIn-Artikel hat meine Neugier geweckt. Hat der Autor recht mit seiner Vermutung?
Ganz abwegig ist sie nicht. OpenAI selbst schreibt offen, dass der Router mit Nutzerdaten trainiert wird – und genau dafür liefern die viralen Fails eine riesige Datenbasis. Ob dies allerdings von Anfang an so „strategisch“ eingeplant war, bleibt Spekulation. Möglich ist auch, dass OpenAI schlicht das Risiko unterschätzt hat, wie sehr die Schwächen viral ausgeschlachtet werden würden.
Die zweite Frage: Hat sich ChatGPT in nur einer Woche verbessert?
Das hängt davon ab, wie schnell der Router durch die Nutzerinteraktionen lernen kann. Einzelne Beobachter berichten tatsächlich von Fortschritten, aber harte Belege fehlen bislang.
Und schließlich die praktische Bewährungsprobe: Wie wird meine ChatGPT-Plus-Version diese Deutschlandkarten-Aufgabe bewältigen?
Mein Selbstexperiment
Als ich ChatGPT selbst mit der Aufgabe konfrontierte, eine Deutschlandkarte mit den Umrissen und Namen der Bundesländer zu zeichnen, zeigte sich ChatGPT ungewohnt ehrlich und gab zu, keine exakte geografische Karte liefern zu können. Stattdessen präsentierte es mir eine schematische, stilisierte Darstellung, die zwar nicht maßstabsgetreu war, aber die Bundesländer kreativ und nachvollziehbar abbildete.
Mein Prompt (exakt wie im LinkedIn-Artikel):
bitte zeichne eine deutschlandkarte mit den umrissen der bundesländer und benenne sie
ChatGPT’s Karte:
An diesem Punkt hätte das Experiment enden können – doch ChatGPT überraschte mich ein zweites Mal: Es wies mich darauf hin, wie ich über externe Geodatenquellen schließlich zu einer echten Lösung gelangen könne. Mit dieser Hilfestellung erhielt ich nicht nur eine ansprechende Visualisierung, sondern am Ende sogar eine geografisch korrekte Karte Deutschlands.
Mein Fazit
Während der LinkedIn-Artikel die ChatGPT-Deutschlandkarten als „globales Feuerwerk der KI-Lostheit“ beschreibt, hat mein eigenes Selbstexperiment gezeigt: ChatGPT 5 hat dazugelernt. Und zwar schnell. Vielleicht ist genau das der Punkt: Die KI stolpert, wir lachen, und am Ende bekommt OpenAI dabei massenhaft Trainingsdaten. Und wir Nutzer bekommen nicht nur Memes, sondern auch überraschende Einsichten. Mit einem Augenzwinkern ließe sich sagen: Selbst wenn ChatGPT hin und wieder lost wirkt – verloren sind am Ende eher wir, wenn wir seine kleinen Irrwege nicht als Teil des größeren Lernprozesses begreifen. Doch eigentlich tut ChatGPT nur, was wir alle mal getan haben: aus Fehlern lernen wie Kinder.
