{"id":94235,"date":"2026-04-10T18:35:48","date_gmt":"2026-04-10T16:35:48","guid":{"rendered":"https:\/\/schaltzeit.com\/?p=94235"},"modified":"2026-04-10T19:17:18","modified_gmt":"2026-04-10T17:17:18","slug":"denken-wir-ki-zu-eng","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/schaltzeit.com\/en\/denken-wir-ki-zu-eng\/","title":{"rendered":"Denken wir KI zu eng?"},"content":{"rendered":"<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"94235\" class=\"elementor elementor-94235\" data-elementor-settings=\"{&quot;element_pack_global_tooltip_width&quot;:{&quot;unit&quot;:&quot;px&quot;,&quot;size&quot;:&quot;&quot;,&quot;sizes&quot;:[]},&quot;element_pack_global_tooltip_width_tablet&quot;:{&quot;unit&quot;:&quot;px&quot;,&quot;size&quot;:&quot;&quot;,&quot;sizes&quot;:[]},&quot;element_pack_global_tooltip_width_mobile&quot;:{&quot;unit&quot;:&quot;px&quot;,&quot;size&quot;:&quot;&quot;,&quot;sizes&quot;:[]},&quot;element_pack_global_tooltip_padding&quot;:{&quot;unit&quot;:&quot;px&quot;,&quot;top&quot;:&quot;&quot;,&quot;right&quot;:&quot;&quot;,&quot;bottom&quot;:&quot;&quot;,&quot;left&quot;:&quot;&quot;,&quot;isLinked&quot;:true},&quot;element_pack_global_tooltip_padding_tablet&quot;:{&quot;unit&quot;:&quot;px&quot;,&quot;top&quot;:&quot;&quot;,&quot;right&quot;:&quot;&quot;,&quot;bottom&quot;:&quot;&quot;,&quot;left&quot;:&quot;&quot;,&quot;isLinked&quot;:true},&quot;element_pack_global_tooltip_padding_mobile&quot;:{&quot;unit&quot;:&quot;px&quot;,&quot;top&quot;:&quot;&quot;,&quot;right&quot;:&quot;&quot;,&quot;bottom&quot;:&quot;&quot;,&quot;left&quot;:&quot;&quot;,&quot;isLinked&quot;:true},&quot;element_pack_global_tooltip_border_radius&quot;:{&quot;unit&quot;:&quot;px&quot;,&quot;top&quot;:&quot;&quot;,&quot;right&quot;:&quot;&quot;,&quot;bottom&quot;:&quot;&quot;,&quot;left&quot;:&quot;&quot;,&quot;isLinked&quot;:true},&quot;element_pack_global_tooltip_border_radius_tablet&quot;:{&quot;unit&quot;:&quot;px&quot;,&quot;top&quot;:&quot;&quot;,&quot;right&quot;:&quot;&quot;,&quot;bottom&quot;:&quot;&quot;,&quot;left&quot;:&quot;&quot;,&quot;isLinked&quot;:true},&quot;element_pack_global_tooltip_border_radius_mobile&quot;:{&quot;unit&quot;:&quot;px&quot;,&quot;top&quot;:&quot;&quot;,&quot;right&quot;:&quot;&quot;,&quot;bottom&quot;:&quot;&quot;,&quot;left&quot;:&quot;&quot;,&quot;isLinked&quot;:true}}\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-295be4e e-con-full e-flex e-con e-parent\" data-id=\"295be4e\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\" data-settings=\"{&quot;jet_parallax_layout_list&quot;:[]}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5479294 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5479294\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tWas passiert, wenn KI aufh\u00f6rt, in Sprache zu denken \u2013 und stattdessen die Welt direkt modelliert? \u00dcber World Models, die Grenzen von Sprachmodellen und die Frage, was wir eigentlich mit KI erreichen wollen.\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4a92cdf elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4a92cdf\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<h3>Wohin entwickelt sich KI eigentlich gerade?<\/h3><p>Yann LeCun \u2013 Turing-Preistr\u00e4ger, langj\u00e4hriger Chefwissenschaftler von Meta AI \u2013 hat im M\u00e4rz 2026 ein neues Startup in Paris gegr\u00fcndet: AMI Labs (Advanced Machine Intelligence Labs). Rund 890 Millionen Euro Seed-Finanzierung, unter anderem von Nvidia, Samsung, Toyota und Jeff Bezos. Die gr\u00f6\u00dfte Runde ihrer Art in Europa.<br \/>Interessant fanden wir weniger die Summe, sondern einen Satz auf der Startup-Website:<\/p><p><em>\u201eReal intelligence does not start in language. It starts in the world.\u201c<\/em><\/p><p>Der Satz ist nicht revolution\u00e4r \u2013 aber er macht ein Fenster auf. Denn er wirft eine Frage auf, die wir uns auch bei Schaltzeit immer wieder stellen: Wo geht die Reise mit KI eigentlich hin? Haben wir den Fokus in letzter Zeit zu sehr auf Sprachmodellen, wenn wir dar\u00fcber nachdenken, was KI f\u00fcr uns leisten kann und soll?<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-398d7bb e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"398d7bb\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\" data-settings=\"{&quot;jet_parallax_layout_list&quot;:[],&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-10bac72 elementor-align-start elementor-icon-list--layout-traditional elementor-list-item-link-full_width elementor-widget elementor-widget-icon-list\" data-id=\"10bac72\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"icon-list.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ul class=\"elementor-icon-list-items\">\n\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<i aria-hidden=\"true\" class=\"fas fa-info-circle\"><\/i>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Kurz erkl\u00e4rt: LLMs und World Models<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t<img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"e-image-base e-da6f21c-0c0376d\" data-interaction-id=\"da6f21c\" data-e-type=\"widget\" data-id=\"da6f21c\" id=\"94237\" src=\"https:\/\/schaltzeit.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Grafik_World_Models_Text_DE.jpg\" width=\"1920\" height=\"1080\" srcset=\"https:\/\/schaltzeit.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Grafik_World_Models_Text_DE.jpg 1920w, https:\/\/schaltzeit.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Grafik_World_Models_Text_DE-300x169.jpg 300w, https:\/\/schaltzeit.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Grafik_World_Models_Text_DE-1024x576.jpg 1024w, https:\/\/schaltzeit.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Grafik_World_Models_Text_DE-768x432.jpg 768w, https:\/\/schaltzeit.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Grafik_World_Models_Text_DE-1536x864.jpg 1536w, https:\/\/schaltzeit.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Grafik_World_Models_Text_DE-18x10.jpg 18w\" alt=\"Grafik World Models\" title=\"\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e998c09 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e998c09\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>LLMs (Large Language Models)<\/strong> wie ChatGPT, Claude oder Gemini lernen aus riesigen Textmengen. Sie erkennen statistische Muster in Sprache und erzeugen daraus Antworten, die menschliche Kommunikation simulieren. Ihr \u201eWeltbild\u201c ist dabei immer sprachvermittelt: Was nicht in Text steht, existiert f\u00fcr sie nicht.<\/p>\n\n<p><strong>World Models<\/strong> verfolgen einen grundlegend anderen Ansatz: Sie bauen ein internes Modell der physischen Welt auf und simulieren darin Ursache und Wirkung \u2013 \u00e4hnlich wie Kleinkinder, die durch Ber\u00fchrung, Bewegung und Beobachtung lernen, noch bevor sie sprechen k\u00f6nnen. Besonders f\u00fcr KI-Robotik und physische Interaktion wird hier gro\u00dfes Potenzial gesehen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a07fe27 e-con-full e-flex e-con e-parent\" data-id=\"a07fe27\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\" data-settings=\"{&quot;jet_parallax_layout_list&quot;:[]}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2524789 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2524789\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<h3>Warum Sprachmodelle an Grenzen sto\u00dfen<\/h3><p>Wer heute mit ChatGPT, Claude oder Gemini arbeitet, erlebt, wie gut diese Systeme Texte analysieren, Argumente aufbauen, kreativ formulieren k\u00f6nnen. Das beeindruckt \u2013 und verdeckt gleichzeitig ein strukturelles Problem: Sprache kodiert immer das, was schon da war. Was Menschen bereits gedacht, erlebt und aufgeschrieben haben, flie\u00dft in die Trainingsdaten ein. Was noch nicht in Sprache gefasst wurde \u2013 neue Zusammenh\u00e4nge, unbenannte Ph\u00e4nomene, k\u00f6rperliches oder intuitives Wissen \u2013 bleibt f\u00fcr Sprachmodelle schlicht unsichtbar.<\/p><p>F\u00fcr uns in der Zukunftsforschung ist das kein abstraktes Problem. Der Zukunftsforscher und Wissenschaftsphilosoph Armin Grunwald hat es pr\u00e4zise beschrieben: Zukunft existiert gegenw\u00e4rtig nicht als empirisch erforschbarer Tatsache \u2013 sie ist immer nur sprachlich zug\u00e4nglich, durch Szenarien, Narrative, Bilder, Metaphern. Wir verhandeln Zukunft in Sprache. Und damit tragen wir auch alle blinden Flecken von Sprache in unsere Zukunftsbilder hinein.<\/p><p>Wittgensteins Satz \u201eDie Grenzen meiner Sprache sind die Grenzen meiner Welt\u201c \u2013 er gilt eben auch f\u00fcr Sprachmodelle. Vielleicht sogar besonders f\u00fcr sie.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c149fee elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c149fee\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<h3>World Models: Ein Gegenentwurf nimmt Fahrt auf<\/h3><p>LeCuns Antwort auf diese Begrenzung: World Models. Die Idee dahinter \u2013 KI soll nicht aus Text \u00fcber die Welt lernen, sondern ein internes Modell der physischen Welt aufbauen. \u00c4hnlich wie ein Kleinkind, das Schwerkraft durch Fallen lernt. Nicht durch einen Wikipedia-Eintrag.<\/p><p>Und LeCun ist nicht allein. Parallel arbeiten World Labs (ebenfalls mit rund einer Milliarde US-Dollar finanziert), Meta mit der JEPA-Architektur und Google mit Genie 3 an \u00e4hnlichen Ans\u00e4tzen. Was wir hier beobachten, ist kein Randprojekt \u2013 es formiert sich ein Paradigmenwechsel in der KI-Forschung.<\/p><p>Was w\u00fcrde das konkret ver\u00e4ndern? Eine KI, die nicht mehr durch Sprache auf die Welt schaut, k\u00f6nnte Muster erkennen, f\u00fcr die wir noch keine Worte haben. Sie k\u00f6nnte Zusammenh\u00e4nge modellieren, die in unseren sprachlichen Kategorien bisher keinen Platz finden. Das macht die Sache spannend \u2013 und gleichzeitig schwieriger zu greifen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3e95a38 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3e95a38\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<h3>Die Blackbox wird gr\u00f6\u00dfer \u2013 was hei\u00dft das f\u00fcr uns?<\/h3><p>Bei LLMs haben wir immerhin eine sprachliche Oberfl\u00e4che, an der wir ansetzen k\u00f6nnen. Wir k\u00f6nnen beobachten, welche Sprache ein Modell verwendet, welche Metaphern es bevorzugt, welche Zuk\u00fcnfte es als \u201enormal\u201c oder \u201eunvermeidlich\u201c rahmt. Hermeneutische Methoden \u2013 also das systematische Interpretieren und Hinterfragen von Texten \u2013 greifen hier noch.<\/p><p>World Models nehmen diesen Hebel teilweise weg. Wenn die Verarbeitungslogik nicht mehr sprachlich organisiert ist, verlieren wir genau die Oberfl\u00e4che, an der wir Deutungsmuster reflektieren und kritisch bewerten k\u00f6nnen.<\/p><p>Wir kennen dieses Problem aus unserer eigenen Praxis. Unser <a href=\"https:\/\/schaltzeit.com\/en\/black-box-workshopkonzept-framework-zur-diskussion-von-anforderungen-an-ki-und-intuition-in-entscheidungsfindungsprozessen\/\">BLACK BOX Workshopkonzept, das wir f\u00fcr die KI-Konferenz des Kapitel 21 entwickelt haben<\/a>, hat genau diese Spannung greifbar gemacht: Sowohl menschliche Intuition als auch KI-Entscheidungslogik sind in ihren Verarbeitungsprozessen opak. Input und Output sind sichtbar \u2013 was dazwischen passiert, nicht. Mit World Models w\u00e4chst diese Blackbox. Und die Fragen, die wir im Workshop gestellt haben, werden dr\u00e4ngender.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fa9d3cb elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"fa9d3cb\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<h3>Drei Ansatzpunkte, die bleiben<\/h3><p>Hei\u00dft das: keine Reflexion mehr m\u00f6glich? Wir glauben nicht. Drei Ansatzpunkte sehen wir:<\/p><p><strong>Die Rahmung bleibt sprachlich.<\/strong> Was wir ein World Model fragen, wie wir das Problem formulieren, welche Ziele wir vorgeben \u2013 das bleibt menschlich-sprachlich verfasst. Und genau dort k\u00f6nnen wir weiterhin ansetzen: bei den Fragen, die wir stellen, und den Annahmen, die darin stecken.<\/p><p><strong>Von der Prozessanalyse zur Folgenabsch\u00e4tzung.<\/strong> Vielleicht m\u00fcssen wir uns damit abfinden, dass wir nicht mehr fragen k\u00f6nnen: \u201eWie kam das Modell zu diesem Ergebnis?\u201c Aber wir k\u00f6nnen fragen: \u201eIn welche Welt f\u00fchrt uns dieses Ergebnis?\u201c \u2013 also den Blick von der Nachvollziehbarkeit des Prozesses auf die Bewertung der Konsequenzen und inh\u00e4renten Bedingungen verschieben.<\/p><p><strong>Kollektive Aushandlung gewinnt an Gewicht.<\/strong> Wenn niemand mehr vollst\u00e4ndig versteht, was im Modell passiert, wird die Frage, ob ein Ergebnis akzeptabel ist, noch st\u00e4rker zu einer sozialen Frage. Teams, Organisationen, demokratische \u00d6ffentlichkeit \u2013 sie alle werden st\u00e4rker gefordert sein, gemeinsam zu entscheiden, was sie mit KI-Ergebnissen anfangen wollen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f35fd58 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f35fd58\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<h3>Die Welt verstehen, ohne sie zu erleben \u2013 geht das?<\/h3><p>World Models versprechen ein Weltverstehen jenseits der Sprache. Aber sie bleiben k\u00f6rperlos. Sie modellieren die physische Welt mathematisch \u2013 haben aber keinen Zugang zu dem, was menschliches Lernen so grundlegend pr\u00e4gt: gelebte Erfahrung. Ein Kleinkind lernt Schwerkraft durch Fallen und Schmerz. Nicht durch ein Kalk\u00fcl.<br \/>Dahinter steckt eine Frage, die gr\u00f6\u00dfer ist als die Technik: Kann etwas, das die Welt ohne K\u00f6rper und ohne soziale Einbettung erfasst, \u00fcberhaupt begreifen, was wir mit der Welt vorhaben? Was w\u00fcnschenswert ist, was gerecht, was menschenw\u00fcrdig \u2013 das entsteht nicht in Gleichungen. Es entsteht in geteilter Erfahrung, in Gespr\u00e4chen, in Konflikten, im Zusammenleben.<\/p><p>Und vielleicht ist genau das der Punkt, den man bei all der Faszination f\u00fcr World Models nicht vergessen sollte: Sprache ist nicht nur eine Begrenzung. Sie ist auch ein Werkzeug der Erm\u00e4chtigung. In Sprache verhandeln wir Gerechtigkeit, W\u00fcrde, Zukunftsw\u00fcnsche. Politische und soziale Bewegungen sind immer auch Sprachk\u00e4mpfe \u2013 um Begriffe, Metaphern, Narrative. Diese F\u00e4higkeit, durch Sprache \u00fcber uns selbst nachzudenken, ist ein demokratisches Gut.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-34e587a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"34e587a\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<h3>Was das f\u00fcr Zukunftsgestaltung bedeutet \u2013 vier \u00dcberlegungen<\/h3><ol><li><strong>Sprachliche Reflexion bleibt unverzichtbar.<\/strong> Gerade weil KI k\u00fcnftig jenseits von Sprache operieren k\u00f6nnte, braucht es Menschen, die Ergebnisse interpretieren, einordnen und mit Wertvorstellungen in Beziehung setzen. Hermeneutische Kompetenz wird noch wichtiger.<\/li><li><strong>Partizipative Verfahren m\u00fcssen robuster werden.<\/strong> Je weniger wir nachvollziehen k\u00f6nnen, wie ein KI-System zu seinen Ergebnissen kommt, desto st\u00e4rker brauchen wir soziale Mechanismen der Kontrolle \u2013 in Teams, in Organisationen, in der \u00f6ffentlichen Debatte.<\/li><li><strong>Die Frage \u201eWelche KI, wof\u00fcr?\u201c wird dr\u00e4ngender.<\/strong> \u201eNutzen wir KI?\u201c ist l\u00e4ngst die falsche Frage. Welche Art von KI, f\u00fcr welches Ziel, unter welchen Bedingungen \u2013 das ist die Frage, die wir uns bei jedem Projekt stellen. World Models machen das Spektrum breiter und die Entscheidung anspruchsvoller.<\/li><li><strong>Die Frage nach der Zukunft bleibt eine menschliche.<\/strong> World Models m\u00f6gen die Welt pr\u00e4ziser modellieren als Sprachmodelle. Aber welche Welt wir gestalten wollen \u2013 das ist eine normative Frage. Und Normativit\u00e4t entsteht nicht in mathematischen Modellen, sondern zwischen Menschen.<\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5158f5b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5158f5b\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<h3>Ein produktiver Paradigmenwechsel<\/h3><p>LeCun hat eine alte Frage neu aufgemacht: Ist Intelligenz ohne Sprache m\u00f6glich? F\u00fcr uns in der Zukunftsforschung schlie\u00dft sich eine eigene daran an: Ist Zukunftsforschung ohne Sprache denkbar?<\/p><p>Unsere vorl\u00e4ufige Antwort: Eher nicht. Aber die Frage lohnt sich trotzdem. World Models werden neue M\u00f6glichkeiten er\u00f6ffnen, Zusammenh\u00e4nge zu erkennen, die sprachlich noch nicht fassbar sind. Sie werden uns herausfordern, Reflexion anders zu organisieren. Und sie erinnern uns daran, dass es in der Arbeit mit KI am Ende nicht um die Technologie geht \u2013 sondern um die Fragen, die wir an sie nutzen.<\/p><p><em>Was denkst du: Wie ver\u00e4ndern World Models unser Verst\u00e4ndnis von Zukunftsforschung? Welche Fragen wirft das f\u00fcr deine Arbeit auf? Wir freuen uns auf den Austausch \u2013 in den Kommentaren, per Mail oder auf LinkedIn.<\/em><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2c02bf1 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2c02bf1\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<h3>Schaltzeit und KI im Foresight<\/h3><p>KI ist bei uns kein Thema, das erst 2022 mit dem ChatGPT-Hype auf die Agenda kam. Schon 2020 haben wir f\u00fcr das Bundesministerium f\u00fcr Arbeit und Soziales einen Foresight-Prozess konzipiert und pilotiert, in dem KI-Methoden zum Einsatz kamen. Damals war das noch Pionierarbeit. Was seitdem klarer geworden ist: Zwischen einer niedrigschwelligen GPT-Anwendung und einem strukturierten KI-Workflow-System liegt ein breites Spektrum \u2013 und welcher Ansatz sinnvoll ist, entscheidet sich immer an den Zielen und konkreten Fragestellungen.<\/p><p>Die Debatte um World Models passt genau hierhin. Sie macht sichtbar, was wir in unserer t\u00e4glichen Arbeit erleben: KI ist kein monolithischer Block. Es ist ein Feld, das sich schnell ver\u00e4ndert \u2013 und in dem die richtige Frage mehr z\u00e4hlt als die neueste Technologie.<\/p><p><em>Interesse, dar\u00fcber zu sprechen? Wir freuen uns \u00fcber Austausch \u2013 zu laufenden Projekten, methodischen Fragen oder dem Einsatz von KI in eurem Foresight-Kontext.<\/em><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e4f29d0 elementor-widget elementor-widget-spacer\" data-id=\"e4f29d0\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"spacer.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-spacer\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-spacer-inner\"><\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5b3f66e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5b3f66e\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<h3>Related Links<\/h3><ul><li><em>AMI Labs:<\/em> <a href=\"https:\/\/amilabs.xyz\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\">amilabs.xyz<\/a><\/li><li><em>Heise Online:<\/em> \u201eWorld model instead of LLM: Yann LeCun\u2019s startup receives 890 million euros\u201c (M\u00e4rz 2026)<\/li><li><em>World Labs:<\/em> <a href=\"https:\/\/worldlabs.ai\/blog\/funding-2026\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\">worldlabs.ai\/blog\/funding-2026<\/a><\/li><li><em>Grunwald, A.:<\/em> <em>Wovon ist die Zukunftsforschung eine Wissenschaft?<\/em><\/li><li><em>Soetebeer, M. (2022):<\/em> <a href=\"https:\/\/schaltzeit.com\/en\/black-box-workshopkonzept-framework-zur-diskussion-von-anforderungen-an-ki-und-intuition-in-entscheidungsfindungsprozessen\/\"><em>BLACK BOX Workshopkonzept<\/em>, Schaltzeit Blog<\/a><\/li><li><em>Weh, L. &amp; Soetebeer, M. (2021):<\/em> <em>KI-Ethik und Neuroethik f\u00f6rdern relationalen KI-Diskurs.<\/em> In: <em>Arbeitswelt und KI 2030<\/em>, Springer Gabler<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Was passiert, wenn KI aufh\u00f6rt, in Sprache zu denken \u2013 und stattdessen die Welt direkt modelliert? \u00dcber World Models, die Grenzen von Sprachmodellen und die Frage, was wir eigentlich mit KI erreichen 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