Datenherkunft von den 3 KIs
Ursprung der Daten von ChatgPT / Perplexity / Gemini
Die zentrale Frage für den Laien lautet: Woher stammen die Inhalte, die eine KI produziert, und wie werden sie verarbeitet, wenn ein Benutzer eine Anfrage stellt?
Viele skeptische Stimmen argumentieren, dass KI-Systeme sich irren können oder dem Benutzer gezielt Standpunkte unterjubeln. Diese Kritik ist verständlich, beruht aber oft auf einer falschen Vorstellung davon, wie KI funktioniert.
Eine KI hat keine Absichten, keine Meinungen und kein Bewusstsein. Sie schreibt Texte nicht, um jemanden zu täuschen oder zu beeinflussen, sondern erzeugt sprachlich plausible Antworten auf Basis statistischer Muster aus ihrem Training. Fehler entstehen nicht aus Täuschung, sondern aus fehlender faktischer Verankerung.
Auch der Vorwurf des hohen Energieverbrauchs ist nicht falsch, aber oft isoliert betrachtet. Eine einzelne KI-Anfrage verbraucht zwar Rechenleistung, doch eine reale Google-Suche mit mehreren Klicks, Seitenaufrufen, Videos und Werbung kann insgesamt einen vergleichbaren oder höheren Energieaufwand verursachen.
Wer versteht, dass KI kein denkendes Subjekt ist, sondern ein komplexes Werkzeug zur Musterverarbeitung, dem erscheint die Vorstellung einer absichtlichen Irreführung kaum noch plausibel.
Fazit :
-
KI holt keine Informationen, sie rekombiniert gelerntes Sprachwissen
-
KI irrt nicht absichtlich, sie optimiert Wahrscheinlichkeit
-
Manipulationsängste sind psychologisch erklärbar, aber technisch unbegründet
-
Energieverbrauch ist real, aber nur im Nutzungskontext sinnvoll bewertbar
Die eigentliche Gefahr der KI liegt nicht darin, dass sie uns täuscht –
sondern darin, dass wir vergessen, selbst zu denken, während sie spricht.
Fragen an ChatGPT gestellt
Wo nimmt Gemini die Daten für seine Outputs her ?
Kurzantwort: Gemini
„weiß“ nichts aus einer einzelnen Quelle, sondern erzeugt seine Antworten
aus einer Mischung mehrerer Datenarten, die beim Training verwendet
wurden – ohne direkten Zugriff auf diese Daten im Moment der Antwort.
Ich formuliere
das – wie von dir gewünscht – hypothesenbasiert, mit Vertrauensniveau,
Grenzen und Synthese.
Hypothese 1 –
Das Grundwissen stammt aus großen öffentlichen Textkorpora
Vertrauensniveau: hoch
Google Gemini
wurde – wie andere große Sprachmodelle – auf sehr großen Mengen öffentlicher,
frei zugänglicher Texte trainiert, u. a.:
- Webseiten (Enzyklopädien, Blogs,
Foren, Dokumentationen)
- öffentlich
zugängliche Bücher und Artikel
- wissenschaftliche
Abstracts, Vorlesungsskripte
- Code-Repositorien
mit offenen Lizenzen
- allgemeine Wissenssammlungen (ähnlich
Wikipedia-Typen)
👉 Wichtig: Gemini speichert diese Texte nicht
und kann sie nicht zitieren oder abrufen, sondern lernt statistische
Sprach- und Bedeutungsstrukturen daraus.
Grenze:
Welche Webseiten genau enthalten sind, wird nicht offengelegt
(proprietäres Training).
Hypothese 2 –
Google-eigene, lizenzierte Inhalte spielen eine Rolle
Vertrauensniveau: mittel bis hoch
Zusätzlich nutzt
Gemini lizenzierte Daten, die Google legal verwenden darf, z. B.:
- bestimmte
Buchkorpora
- Medienarchive
- Fachtexte
mit Lizenzvereinbarungen
- ggf.
transkribierte Videos / Vorträge
👉 Diese Inhalte sind nicht 1:1 abrufbar,
sondern prägen das Wissensniveau und den Stil.
Grenze:
Der Umfang und die Gewichtung dieser Daten sind nicht transparent.
Hypothese 3 –
Menschlich erstellte Trainingsdaten formen Qualität und Stil
Vertrauensniveau: hoch
Ein zentraler
Teil stammt aus:
- von
Menschen geschriebene Beispielantworten
- Korrekturen,
Bewertungen, Vergleiche
- „gute“ vs. „schlechte“ Antworten
(Reinforcement Learning)
Das betrifft besonders:
- Argumentationsstruktur
- Vorsicht
bei sensiblen Themen
- Ton,
Höflichkeit, Nuancierung
👉 Deshalb klingt Gemini oft „didaktisch“ oder
„pädagogisch“.
Grenze:
Diese Daten sagen wie etwas formuliert wird, nicht was objektiv
wahr ist.
Hypothese 4 –
Live-Daten nur bei expliziter Aktivierung (Search / Tools)
Vertrauensniveau: hoch
Standardmäßig gilt:
- ❌
kein Live-Internet
- ❌
kein Zugriff auf Google-Index
- ❌
kein persönlicher Datenspeicher
Erst wenn ausdrücklich:
- „Google
Search“,
- „Browse“,
- oder
ein angebundenes Tool
aktiviert wird,
kann Gemini aktuelle Informationen einbeziehen.
Grenze:
Nutzer verwechseln oft „Google-Produkt“ mit „direkter Google-Suche“.
Hypothese 5 –
Gemini „weiß“ nichts, sondern sagt Wahrscheinliches
Vertrauensniveau: sehr hoch
Philosophisch
formuliert (kompatibel mit deinem Art-de-vivre-Denken):
Gemini hat:
- ❌
kein Gedächtnis
- ❌
kein Weltmodell im starken Sinn
- ❌
kein Wahrheitsbezug
Es produziert:
- statistisch
wahrscheinlich passende Fortsetzungen
- auf
Basis gelernter Bedeutungsräume
👉 Wissen ist implizit, nicht referenziell.
Grenze:
Das erzeugt gelegentlich:
- Halluzinationen
- falsche
Sicherheit
- elegante,
aber unzutreffende Antworten
Synthese
(kompakt)
Gemini schöpft
seine Outputs aus einem trainierten Bedeutungsraum, der entstanden ist aus
öffentlichen Texten + lizenzierten Quellen + menschlicher Korrektur,
ohne Zugriff auf diese Quellen im Moment der Antwort.
Oder in einem
Satz, den du gut zitieren könntest:
Gemini ist
kein Lexikon mit Quellen, sondern ein hochdimensionales Echo kollektiver
Sprachpraxis.
Wo nimmt ChatGPT die Daten für seine Outputs her ?
Kurzfassung
vorweg: ChatGPT greift beim Antworten auf keine externe Datenbank zu,
sondern erzeugt seine Outputs aus einem gelernten Bedeutungs- und Sprachraum,
der beim Training entstanden ist.
Wie gewünscht: hypothesenbasiert,
mit Vertrauensniveau, Grenzen und Synthese.
Hypothese 1 –
Das Grundwissen stammt aus großen öffentlichen Textkorpora
Vertrauensniveau: hoch
OpenAI hat ChatGPT
auf sehr großen Mengen öffentlich zugänglicher Texte trainiert,
darunter:
- frei zugängliche Webseiten
(Enzyklopädien, Blogs, Foren, Dokumentationen)
- öffentlich
verfügbare Bücher und Essays
- wissenschaftliche
Abstracts, Vorlesungsskripte
- Open-Source-Code (GitHub-Repos mit
offenen Lizenzen)
- allgemeine Wissenssammlungen
(Wikipedia-artige Korpora)
👉 Wichtig:
ChatGPT speichert diese Texte nicht und kann sie nicht abrufen oder
zitieren.
Es lernt statistische Zusammenhänge zwischen Wörtern, Sätzen, Bedeutungen.
Grenze:
Die exakte Liste der Quellen ist nicht öffentlich, da das Training proprietär
ist.
Hypothese 2 –
Lizenzierte Daten ergänzen das öffentliche Material
Vertrauensniveau: mittel bis hoch
Zusätzlich
fließen lizenzierte Inhalte ein, die OpenAI rechtmäßig nutzen darf, z.
B.:
- bestimmte
Buchkorpora
- journalistische
oder fachliche Texte
- kuratierte
Wissenssammlungen
Diese erhöhen:
- fachliche
Präzision
- sprachliche
Vielfalt
- Tiefe
in Spezialgebieten
👉 Auch hier gilt: kein direkter Zugriff,
sondern nur Prägung des Modells.
Grenze:
Umfang und Gewichtung dieser Daten sind nicht transparent.
Hypothese 3 –
Menschlich erzeugte Trainingsdaten formen Argumentation & Stil
Vertrauensniveau: sehr hoch
Ein zentraler
Bestandteil ist Human Feedback:
- von
Menschen geschriebene Beispielantworten
- Bewertungen
(„gut / schlecht / hilfreich“)
- Korrekturen
und Präzisierungen
- Vergleich
mehrerer Antworten (RLHF)
Dadurch entstehen:
- strukturierte
Argumentationen
- vorsichtige
Formulierungen
- Nuancierung
statt Absolutismen
- Sicherheits-
und Ethikfilter
👉 Das betrifft vor allem das Wie, nicht das Was
des Wissens.
Grenze:
Diese Daten garantieren keine Wahrheit, nur kommunikative Qualität.
Hypothese 4 –
Kein Live-Internet ohne explizite Aktivierung
Vertrauensniveau: hoch
Standardmäßig gilt:
- ❌
kein Zugriff auf aktuelle Webseiten
- ❌
keine Einsicht in Datenbanken
- ❌ kein persönliches Gedächtnis über Gespräche
hinaus
Nur wenn explizit:
- ein
Web-Tool,
- eine
Suche,
- oder
eine externe Datenquelle
aktiviert ist,
können aktuelle Informationen einbezogen werden.
Grenze:
Viele Nutzer verwechseln „sprachlich kompetent“ mit „live informiert“.
Hypothese 5 –
ChatGPT „weiß“ nichts, sondern sagt Wahrscheinliches
Vertrauensniveau: sehr hoch
Philosophisch
formuliert (kompatibel mit deinem Denkstil):
ChatGPT besitzt:
- ❌
kein Wissen im epistemischen Sinn
- ❌
kein Weltmodell mit Wahrheitsgarantie
- ❌
kein Gedächtnis an konkrete Texte
Es erzeugt:
- wahrscheinlich
passende Fortsetzungen
- in
einem hochdimensionalen semantischen Raum
- trainiert
auf kollektiver Sprachpraxis
👉 „Wissen“ ist hier implizit, nicht
referenziell.
Grenze:
Daraus folgen:
- mögliche
Halluzinationen
- scheinbare
Sicherheit
- elegante,
aber falsche Aussagen
Synthese
(kompakt & zitierfähig)
ChatGPT
bezieht seine Outputs aus einem trainierten Bedeutungsraum, der entstanden ist aus
öffentlichen Texten, lizenzierten Inhalten und menschlichem Feedback,
ohne im Moment der Antwort auf diese Quellen zuzugreifen.
Oder in einer
Formulierung, die gut zu deinem Art-de-vivre-Projekt passt:
ChatGPT ist
kein Speicher von Wissen, sondern ein Resonanzraum kollektiver Sprache.
Wo nimmt Perplexity die Daten für seine Outputs her ?
Kurzantwort: Perplexity
erzeugt seine Antworten nicht primär aus „internem Trainingswissen“, sondern
aus Live-Webrecherche, die im Moment der Anfrage durchgeführt wird.
Das ist der entscheidende Unterschied zu ChatGPT oder Gemini.
Wie gewünscht: hypothesenbasiert,
mit Vertrauensniveau, Grenzen und Synthese.
Hypothese 1 –
Perplexity ist primär eine Such- und Synthese-Maschine
Vertrauensniveau: sehr hoch
Perplexity AI
funktioniert konzeptionell eher wie:
„Google Search
+ LLM + Zitierlogik“
Der typische
Ablauf ist:
- Deine Frage wird analysiert (Intent,
Begriffe, Kontext)
- Live-Websuche
wird ausgelöst
- Relevante
Seiten werden ausgewählt
- Ein Sprachmodell fasst diese
Quellen zusammen
- Quellen
werden explizit zitiert
👉 Die Daten für den Output stammen also aus dem
Web zum Zeitpunkt der Anfrage.
Grenze:
Die Qualität hängt stark von den gefundenen Quellen ab.
Hypothese 2 –
Hauptdatenquellen: aktuelle Webseiten & Datenbanken
Vertrauensniveau: hoch
Perplexity greift
u. a. zurück auf:
- aktuelle Webseiten (Nachrichten,
Blogs, Fachseiten)
- Online-Enzyklopädien
- wissenschaftliche
Artikel (Open Access)
- Regierungs-
und Institutionsseiten
- teilweise
strukturierte Wissensdatenbanken
Die Suche läuft
über Suchmaschinen-APIs, u. a.:
- Bing
(Microsoft)
- eigene
Crawler / Indexe
- je nach Modus evtl. weitere Anbieter
👉 Anders als ChatGPT:
- ✅
explizite Quellen
- ✅
zeitaktuelle Daten
- ❌ kein rein „halluziniertes“ Wissen (im
Idealfall)
Grenze:
Paywalls, geschlossene Journals und nicht indexierte Inhalte bleiben außen vor.
Hypothese 3 –
Das Sprachmodell ist „sekundär“, nicht primär
Vertrauensniveau: hoch
Perplexity nutzt
zwar ebenfalls große Sprachmodelle (u. a. von OpenAI oder anderen), aber:
- das Modell liefert nicht das
Wissen
- es
formuliert, ordnet, synthetisiert
- der epistemische Kern liegt in den
Quellen
👉 Das Modell ist eher:
Redakteur /
Analyst / Zusammenfasser
nicht:
Wissensspeicher
Grenze:
Fehlerhafte Zusammenfassungen sind möglich, auch bei korrekten Quellen.
Hypothese 4 –
Transparenz ist Teil des Produkts
Vertrauensniveau: sehr hoch
Perplexity macht
etwas explizit, was andere Modelle verbergen:
- jede
relevante Aussage ist quellengebunden
- der
Nutzer kann:
- Quellen
prüfen
- widersprechen
- weiterklicken
👉 Epistemisch gesehen ist Perplexity „ehrlicher“,
aber auch abhängiger vom Web.
Grenze:
Quellen ≠ Wahrheit
Mehrere schlechte Quellen bleiben schlechte Erkenntnis.
Hypothese 5 –
Philosophisch: Perplexity ≠ Wissen, sondern Recherche
Vertrauensniveau: sehr hoch
In deinem
begrifflichen Rahmen:
- ChatGPT
/ Gemini → implizites Sprachwissen
- Perplexity
→ explizite Informationsaggregation
Perplexity:
- ❌
versteht nicht
- ❌
bewertet Wahrheit nicht
- ✅
zeigt, woher Aussagen kommen
👉 Es ist näher an:
- Dokumentation
- Recherche
- Sekundärliteratur
als an Denken.
Grenze:
Keine echte Synthese im starken philosophischen Sinn (kein eigenes Weltmodell).
Synthese (klar
& zitierfähig)
Perplexity
bezieht seine Outputs primär aus Live-Webquellen, die im Moment der Anfrage recherchiert,
ausgewählt und von einem Sprachmodell zusammengefasst werden – mit
expliziten Zitaten.
Oder in einer
Art-de-vivre-kompatiblen Formulierung:
Perplexity ist
kein Gedächtnis, sondern ein Fenster auf den aktuellen Diskurs.
Kurzer Vergleich (Essenz)
|
System |
Datenquelle beim Antworten |
|
ChatGPT |
internes Trainingswissen |
|
Gemini |
internes Wissen + optional Search |
|
Perplexity |
Live-Webrecherche + Zitate |
ChatGPT vs. Gemini vs. Perplexity epistemologisch vergleichen
Hier ist ein epistemologischer
Vergleich von ChatGPT, Gemini und Perplexity – nicht
technisch, sondern entlang der Frage:
Was für eine
Art von „Wissen“ produzieren diese Systeme – und mit welchem Wahrheitsstatus?
Wie gewünscht: hypothesenbasiert,
mit Vertrauensniveau, Grenzen und Synthese.
4
1.
Ausgangshypothese (Rahmen)
Hypothese:
Die drei Systeme unterscheiden sich nicht primär im Intelligenzniveau,
sondern im epistemischen Modus, also darin, wie Aussagen zustande
kommen und worauf sie sich stützen.
Vertrauensniveau: sehr hoch
Grenze: Vereinfachung idealtypischer Modelle
2. ChatGPT –
implizites, nicht-referenzielles Wissen
Epistemischer
Modus
- Implizites
Sprachwissen
- kein Zugriff auf Quellen im
Antwortmoment
- keine
Referenzen, kein „Nachschlagen“
ChatGPT operiert
in einem hochdimensionalen Bedeutungsraum, der aus Trainingsdaten
entstanden ist.
Es „weiß“ etwas nur insofern, als bestimmte Aussagen sprachlich plausibel
sind.
Wahrheitsstatus
- Kohärenz-Wahrheit (passt es logisch & semantisch?)
- keine
Korrespondenzgarantie zur Welt
Stärken
- begriffliche
Klärung
- Argumentation
- philosophische
Synthese
- Strukturierung
komplexer Gedanken
Grenzen
- Halluzinationen
möglich
- Quellenlosigkeit
- epistemische
Selbstsicherheit ohne Beleg
Kurzformel:
ChatGPT
produziert Sinn, nicht Belege.
3. Gemini –
hybrides, suchnahes Wissen
Epistemischer
Modus
- implizites
Sprachwissen + optional Suchintegration
- stärker an Fakten und Aktualität
orientiert
- näher
an Googles Wissensökosystem
Gemini steht
zwischen Sprachmodell und Recherchewerkzeug.
Wahrheitsstatus
- Mischung aus Kohärenz (LLM)
und Korrespondenz (Search)
- abhängig davon, ob Suche aktiviert
ist
Stärken
- faktische
Breite
- gute
Alltags- und Sachfragen
- Aktualisierbarkeit
Grenzen
- epistemisch
oft „unscharf“
- Nutzer erkennt nicht immer, woher
etwas kommt
- Zitate
nicht zwingend explizit
Kurzformel:
Gemini
versucht, plausibel und korrekt zu sein – ohne epistemische Trennung
klar offenzulegen.
4. Perplexity
AI – explizites, referenzielles Wissen
Epistemischer
Modus
- Live-Webrecherche
- explizite
Quellen
- LLM als Zusammenfasser, nicht als
Wissensspeicher
Perplexity ist
epistemisch näher an:
- Recherche
- Sekundärliteratur
- kommentierter
Bibliographie
Wahrheitsstatus
- Korrespondenz-Wahrheit (Bezug auf Dokumente)
- Wahrheit = das, was seriöse Quellen
sagen
Stärken
- Nachprüfbarkeit
- Aktualität
- Transparenz
Grenzen
- Quellen können falsch oder verzerrt
sein
- keine
tiefe begriffliche Analyse
- wenig
originelle Synthese
Kurzformel:
Perplexity
zeigt, woher etwas kommt – nicht, ob es tief verstanden ist.
5. Vergleichende Übersicht (epistemisch)
|
Kriterium |
ChatGPT |
Gemini |
Perplexity |
|
Wissensart |
implizit |
hybrid |
explizit |
|
Quellen sichtbar |
❌ |
⚠️ |
✅ |
|
Live-Daten |
❌ |
⚠️ |
✅ |
|
Wahrheitsmodus |
Kohärenz |
gemischt |
Korrespondenz |
|
Halluzinationsrisiko |
hoch |
mittel |
niedrig |
|
Philosophische Tiefe |
sehr hoch |
mittel |
gering |
|
Recherche-Eignung |
gering |
mittel |
sehr hoch |
6.
Philosophische Einordnung (in deinem Denkrahmen)
- ChatGPT → phänomenologisch / hermeneutisch
(Sinn, Bedeutung, Verstehen) - Perplexity → positivistisch / dokumentarisch
(Quellen, Fakten, Nachweise) - Gemini → pragmatischer Eklektizismus
(brauchbar, aber epistemisch unscharf)
Oder zugespitzt:
ChatGPT denkt
ohne Belege.
Perplexity belegt ohne zu denken.
Gemini versucht beides – und muss dafür epistemische Klarheit opfern.
7. Synthese
(zitierfähig)
Die drei
Systeme unterscheiden sich epistemologisch nicht durch Intelligenz, sondern
durch ihre Beziehung zur Wahrheit:
ChatGPT erzeugt Bedeutung ohne Referenz, Perplexity liefert Referenz ohne Bedeutungstiefe,
Gemini bewegt sich dazwischen – auf Kosten der Klarheit.
Dieselben Fragen wurden an Perpexity gestellt
Wo nimmt Gemini die Daten für seine
Outputs her ?
Gemini erzeugt
seine Ausgaben aus einer Mischung aus Trainingsdaten, aktuellen Web‑Informationen
und – je nach Produkt – den Inhalten, die Nutzer ihm gerade zur Verfügung
stellen (z.B. Dateien, E‑Mails, Chats).
Trainings- und Webdaten
- Google beschreibt, dass Gemini mit
sehr großen Text‑, Code‑ und Mediendatensätzen trainiert wurde, darunter
öffentlich verfügbare Inhalte, lizenzierte Daten und von Google
bereitgestellte Daten.
- Während einer Sitzung kann Gemini –
je nach Konfiguration – Informationen aus dem Web einbeziehen, etwa über
integrierte Google‑Suche oder spezielle Tools, um aktuelle Fakten in die
Antwort zu holen.
Eigene Inhalte der Nutzer
- In Google‑Diensten wie Drive, Docs
oder Gmail kann Gemini auf die jeweils freigegebenen Dateien, Ordner oder
Mails zugreifen, um kontextbezogene Antworten zu geben (z.B.
Zusammenfassungen, Auswertungen, Entwürfe).
- Google bietet für Entwickler
zusätzlich Funktionen wie „File Search“ an, bei denen eigene Dokumente
(PDF, DOCX, JSON usw.) in einer Vektordatenbank indiziert werden, damit
Gemini Antworten direkt auf diesen Inhalten aufbauen kann – inklusive
Quellenangaben.
Nutzung und Schutz der Daten
- Für Gemini in Google Cloud wird
explizit angegeben, dass Prompts (Eingaben) und Antworten per
Verschlüsselung geschützt werden und für die Bearbeitung der Anfrage an
das zugrunde liegende Modell gesendet werden.
- In der Cloud‑Variante von Gemini
erklärt Google, dass die Prompts und Antworten der Kunden nicht zum
Training der Modelle verwendet werden; optionale Freigaben zu
Produktverbesserung sind gesondert geregelt.
Related
Wie prüfe ich
welche Dateien Gemini für eine Antwort verwendet
Welche Daten
speichert Google von meinen Gemini Anfragen
Wie kann ich die
Quellenangaben in Gemini Antworten anzeigen
Welche
Einstellungen zur Datenfreigabe gibt es für Gemini in Google Drive
Unterscheidet
Gemini zwischen lokalen und Webquellen für Antworten
Wo nimmt ChatGPT die Daten für seine
Outputs her ?
Reviewed 9
sources
ChatGPT generiert
Ausgaben basierend auf seinen Trainingsdaten aus öffentlichen Internetquellen,
lizenzierten Inhalten und Nutzereingaben, ohne direkten Zugriff auf aktuelle
Datenbanken oder spezifische URLs zu speichern. Neuere Versionen wie GPT-4o
integrieren bei Bedarf Web-Suche oder Browsing-Tools für
Echtzeit-Informationen.
Trainingsdaten
ChatGPT basiert
auf einem Large Language Model (LLM), das mit Milliarden von Texten trainiert
wurde, darunter Webseiten, Bücher, Artikel und Code bis zu einem Cutoff-Datum
(z. B. Januar 2022 für frühere Modelle). Diese Daten stammen hauptsächlich aus
dem Internet wie Wikipedia, Nachrichtenportalen und Blogs, ohne Paywalls oder
Dark-Web-Inhalte.
Aktuelle
Informationen
Bei ChatGPT Plus
oder API-Nutzung kann das Modell über integrierte Tools wie Browsing oder
Plugins auf das Web zugreifen, um frische Daten zu holen und Quellen anzugeben.
Ohne diese Tools rekonstruiert es Antworten aus gelernten Mustern, was zu
Halluzinationen führen kann.
Nutzerdaten
und Feinabstimmung
OpenAI verwendet
keine persönlichen Daten für Profiling, sondern nur zur Sprachverbesserung;
Nutzerinteraktionen können optional für Modell-Updates genutzt werden. Custom
GPTs erlauben Training mit eigenen Dateien für personalisierte Outputs.
Related
Wie aktuell sind
die Trainingsdaten von ChatGPT
Welche Arten von
Quellen wurden für das Training verwendet
Verwendet ChatGPT
private oder bezahlte Inhalte
Wie geht ChatGPT
mit persönlichen Daten in Trainingsdaten um
Kann ChatGPT nach
dem Training noch auf Originalquellen zugreifen
Wo nimmt Perplexity die Daten für
seine Outputs her ?
Reviewed 10
sources
Perplexity AI
erzeugt Outputs durch Echtzeit-Websuchen und Zusammenfassungen relevanter
Quellen, ergänzt durch Trainingsdaten von Large Language Models wie Claude oder
GPT. Im Gegensatz zu reinen Chatbots wie ChatGPT oder Gemini, die primär auf
gespeicherte Trainingsdaten zurückgreifen, führt Perplexity bei jeder Anfrage
aktuelle Internetrecherchen durch und zitiert Quellen inline.
Echtzeit-Suchen
Perplexity
durchsucht das Web in Echtzeit mit Tools wie Suchmaschinen-Integrationen, um
frische, faktenbasierte Informationen zu liefern – inklusive Snippets, URLs und
Zitaten. Deep Research analysiert Dutzende Quellen für umfassende Berichte.
Trainingsdaten
und Modelle
Das zugrunde
liegende Modell (z. B. Claude 3.5 Sonnet) basiert auf Trainingsdaten bis zu
einem Cutoff (ca. 2023/2024), aber Perplexity speichert keine Nutzerdaten für
externes Training und verbietet dies per Vertrag mit Providern wie OpenAI.
Nutzerdaten
Queries und
Interaktionen werden temporär verarbeitet, ohne Profiling; Opt-out-Optionen für
Datenspeicherung sind verfügbar. Datei-Uploads dienen nur der aktuellen
Analyse.
Related
Welche Quellen
listet Perplexity im Data Collection Artikel
Wie erklärt
Perplexity die Nutzung von Drittanbieter Modellen
Welche
Datenschutzeinstellungen kann ich bei Perplexity ändern
Erklärt
Perplexity welche Inhalte indiziert werden und warum
Wie oft
aktualisiert Perplexity seine Quellenbasis und Indexe
ChatGPT vs. Gemini vs. Perplexity
epistemologisch vergleichen
ChatGPT, Gemini
und Perplexity unterscheiden sich epistemologisch in der Art und Weise, wie sie
Wissensansprüche rechtfertigen: Perplexity priorisiert Echtzeit-Retrieval
externer Quellen für verifizierbare Begründung, ChatGPT stützt sich auf
internalisierte Muster aus Trainingsdaten, und Gemini vermischt Trainingsdaten
mit optionaler Web-Grundlage und Nutzerdateien.
Kern-Epistemologien
Perplexity
verkörpert eine retrieval-first Epistemologie, bei der bei jeder Anfrage
Live-Websuchen durchgeführt werden, um Ausgaben in zitierten Quellen zu
verankern und Halluzinationen durch Quellenvalidierung zu minimieren. ChatGPT
folgt einem foundationalistischen Ansatz und erzeugt Antworten aus
umfangreichen vortrainierten Korpora öffentlicher Internetdaten, lizenzierter
Inhalte und Nutzereingaben bis zu einem Wissens-Cutoff, ergänzt durch optionale
Browsing-Tools in bezahlten Versionen. Gemini verfolgt ein kohärentistisches
Hybrid-Modell mit multimodalen Trainingsdaten, integrierter Google-Suche zur
Grundlage und nutzerbereitgestellten Dateien in Workspace, mit Fokus auf
strukturierter Verifikation und Konfidenzsignalen.
Datenquellen im Detail
|
KI-Modell |
Primäre Quellen |
Begründungsmechanismus |
Stärken/Schwächen |
|
ChatGPT |
Öffentliche
Webtexte, Bücher, Code (pre-Cutoff); optionales Web-Browsing/Plugins |
Muster-Synthese aus Training; Zitate je nach Tool |
Kreativ, aber
halluzinationsanfällig ohne Tools; kein inhärenter Echtzeit-Zugriff |
|
Gemini |
Training auf Text/Code/Media; Google-Suche; Nutzerdateien
(Drive/Gmail) |
Abgleich mit
Web/Tools; Quellenpanel für Transparenz |
Multimodale
Stärke; höhere Genauigkeit mit Grundlage, aber SEO-beeinflusst |
|
Perplexity |
Echtzeit-Websuchen;
zugrunde liegende LLMs (z.B. Claude) |
Inline-Zitate
aus frischen Quellen; Multi-Quellen-Synthese |
Hohe
faktenbasierte Aktualität; weniger kreativ für nicht-faktische Aufgaben |
Zuverlässigkeitsvergleich
Perplexity
übertrifft in epistemischer Transparenz durch obligatorische Zitate und
Authority-Scoring, ideal für verifizierbare Fakten. ChatGPT bietet fließende
Synthese, riskiert aber unbegründete Aussagen ohne Retrieval, verbessert in
Enterprise durch interne Datenverbinder. Gemini liefert robuste Verifikation
via Quellenpaneele und Deep Research, erbt aber Trainingslücken oder bevorzugt
SEO-Inhalte. Insgesamt führt Perplexity bei gerechtfertigtem wahrem Glauben in
dynamischem Wissen, während ChatGPT und Gemini interpretative Aufgaben mit
konfigurierbarer Grundlage geeignet sind.
Dieselben Fragen wurden an Gemini gestellt
Wo nimmt Gemini die Daten für seine Outputs her ?
Gemini bezieht sein Wissen aus drei Hauptquellen, die je nach Situation kombiniert werden:
1.
Trainingsdaten (Das Fundament)
Wie die meisten
großen Sprachmodelle wurde Gemini mit gigantischen Mengen an Daten
"gefüttert", um Sprache, Logik und Zusammenhänge zu lernen. Diese
Daten stammen vor allem aus:
- Öffentlich zugänglichem Internet: Crawlbare Websites, Blogs und
Online-Artikel.
- Büchern und Textsammlungen: Digitalisierte Literatur und
wissenschaftliche Texte.
- Programmcode: Öffentliche Repositories (z. B.
GitHub), wodurch Gemini programmieren kann.
- Multimodalen Daten: Da Gemini von Grund auf
"multimodal" ist, wurde es auch mit Bildern, Videos und
Audio-Dateien trainiert, um diese verstehen und beschreiben zu können.
2.
Echtzeit-Informationen (Google Suche)
Im Gegensatz zu
älteren KI-Modellen, die ein festes "Wissens-Enddatum" haben, kann
Gemini bei aktuellen Fragen die Google Suche nutzen.
- Wenn du nach dem Wetter von heute
oder Sportergebnissen fragst, führt Gemini im Hintergrund eine Suche aus.
- Die KI verarbeitet die Suchergebnisse
und fasst sie für dich zusammen.
3. Deine
eigenen Daten (Optionale Erweiterungen)
Wenn du Gemini
innerhalb des Google-Ökosystems nutzt, kann es – sofern du die entsprechenden Erweiterungen
aktivierst – auf deine privaten Informationen zugreifen, um personalisierte
Hilfe zu leisten:
- Google Workspace: Zusammenfassungen von E-Mails
(Gmail) oder Inhalten aus Google Docs/Drive.
- Google Maps & YouTube: Informationen zu Orten, Routen oder
Videoinhalten.
- Dateiuploads: Wenn du direkt ein PDF, Bild oder
eine Excel-Tabelle hochlädst, analysiert Gemini diese spezifische Datei.
Wichtiger
Hinweis zum Datenschutz
Google betont,
dass deine privaten Daten aus Workspace (Gmail, Docs etc.) nicht dazu
verwendet werden, die globalen KI-Modelle für andere Nutzer zu trainieren. In
der kostenlosen Version von Gemini können jedoch Interaktionen von menschlichen
Prüfern gelesen werden, um die Qualität zu verbessern – es sei denn, du
deaktivierst die "Gemini-Apps-Aktivität" in deinen Einstellungen.
Wo nimmt ChatGPT die Daten für seine
Outputs her ?
ChatGPT nutzt,
ähnlich wie Gemini, eine Kombination aus verschiedenen Datenquellen, um
Antworten zu generieren. Man kann diese Quellen grob in drei Kategorien
unterteilen:
1. Gigantische
Trainingsdaten (Das "Weltwissen")
Der Großteil
dessen, was ChatGPT weiß, stammt aus einem massiven Datensatz, der während der
Entwicklungsphase eingelesen wurde.
- Common Crawl: Ein riesiges Archiv des öffentlich
zugänglichen Internets (Websites, Blogs, Foren).
- Bücher: Digitale Bibliotheken mit Millionen von
Büchern (Belletristik, Fachliteratur, Geschichte).
- Wikipedia: Nahezu alle Sprachversionen der
Online-Enzyklopädie.
- Programmiercode: Öffentliche Repositories wie GitHub,
damit die KI Code verstehen und schreiben kann.
- Wissenschaftliche Artikel: Fachzeitschriften und
Open-Access-Publikationen.
2. Live-Daten
über die Websuche (Browse with Bing)
Während die
Basis-Modelle ein festes "Wissens-Limit" (Knowledge Cutoff) haben –
bei den neuesten Modellen wie GPT-4o liegt dieses meist im Jahr 2024 –, kann
ChatGPT bei aktuellen Fragen das Internet in Echtzeit durchsuchen.
- Hierfür nutzt OpenAI die Bing-Suchmaschine.
- ChatGPT sucht nach aktuellen
Nachrichten, Wetterberichten oder Sportergebnissen und fasst die
gefundenen Quellen zusammen.
3. Feedback
durch Menschen (RLHF)
Ein
entscheidender Teil des "Wissens" ist eigentlich ein Training im
Verhalten. Durch Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
bringen menschliche Trainer der KI bei:
- Welche Antworten hilfreicher oder
höflicher sind.
- Wie man Fakten von Meinungen
unterscheidet.
- Welche Themen aus Sicherheitsgründen
vermieden werden sollten.
Der
Hauptunterschied zu Gemini
Obwohl beide
Modelle ähnliche Internetquellen nutzen, gibt es einen strukturellen
Unterschied:
- Gemini ist tief in das Google-Ökosystem
integriert. Es zieht Daten direkt aus der Google Suche und kann (mit
deiner Erlaubnis) auf deine privaten Google-Daten (Gmail, Docs) zugreifen.
- ChatGPT ist ein Produkt von OpenAI (mit
Microsoft als Partner) und nutzt primär eigene Datensätze und die
Bing-Suche. Es hat keinen direkten Zugriff auf deine Google-Konten, bietet
aber dafür eine sehr starke Analyse von selbst hochgeladenen Dateien
(PDFs, Excel).
Wo nimmt Perplexity die Daten für
seine Outputs her ?
Perplexity AI
unterscheidet sich grundlegend von klassischen Chatbots, da es primär als „Antwort-Maschine“
konzipiert ist. Während Modelle wie ChatGPT auf ihr gespeichertes Training
setzen, ist Perplexity darauf spezialisiert, Informationen in Echtzeit aus dem
Netz zu fischen.
Hier sind die
Quellen, aus denen Perplexity seine Daten bezieht:
1. Das
Live-Internet (Echtzeit-Index)
Perplexity nutzt
eigene Web-Crawler und Suchalgorithmen, um das Internet im Moment deiner
Anfrage zu durchsuchen.
- Aktuelle Nachrichten & Blogs: Es greift auf tagesaktuelle Artikel
von Nachrichtenportalen (wie BBC, Reuters oder Spiegel) zu.
- Spezialisierte Quellen: Über die „Fokus“-Funktion kannst du
die Suche einschränken, zum Beispiel auf Reddit (für Meinungen), YouTube
(für Videoinhalte) oder das gesamte Web.
2. Akademische
Datenbanken
Eine der größten
Stärken von Perplexity ist der Zugriff auf wissenschaftliche Inhalte.
- Im Modus „Academic“ durchsucht
die KI gezielt Repositorien wie Semantic Scholar oder PubMed.
- Dabei werden echte wissenschaftliche
Paper und Studien als Primärquellen genutzt, was Halluzinationen in diesem
Bereich deutlich reduziert.
3. Externe
KI-Modelle (Die "Gehirne")
Perplexity ist im
Grunde eine intelligente Schnittstelle, die verschiedene „Gehirne“ nutzen kann,
um die gefundenen Internetdaten zu verarbeiten. Je nach Einstellung
nutzt es:
- Hauseigene Modelle: Zum Beispiel Sonar (basiert
oft auf Llama 3).
- Drittanbieter: In der Pro-Version kannst du wählen,
ob GPT-4o (OpenAI), Claude 3 (Anthropic) oder sogar Gemini
(Google) die Informationen für dich zusammenfassen soll.
4.
RAG-Technologie (Retrieval-Augmented Generation)
Das Herzstück von
Perplexity ist das RAG-Prinzip. Anstatt die Antwort aus dem „Gedächtnis“
zu generieren, läuft der Prozess so ab:
- Suche: Die KI sucht passende Textstellen im
Internet.
- Kontext: Die relevantesten Textabschnitte werden in
das Arbeitsgedächtnis der KI geladen.
- Synthese: Das Sprachmodell schreibt eine Antwort, die
ausschließlich auf diesen gefundenen Fakten basiert und setzt Fußnoten
zu den Quellen.
Der
entscheidende Unterschied
Perplexity „weiß“
eigentlich nichts auswendig. Es ist wie ein extrem schneller Bibliothekar, der
für jede deiner Fragen losrennt, fünf Bücher aus dem Regal zieht, die
relevanten Seiten liest und dir dann eine Zusammenfassung mit Seitenzahlen
gibt.
Die Antworten auf die 3 Fragen ChatGPT
vs. Gemini vs. Perplexity epistemologisch vergleichen
Ein
epistemologischer Vergleich (die Lehre von der Erkenntnis) betrachtet nicht
nur, was die KIs wissen, sondern wie dieses Wissen zustande kommt
und welchen Status der Wahrheit es beansprucht.
Hier ist der
Vergleich der drei Systeme in Bezug auf ihre Erkenntnismodelle:
1. ChatGPT:
Der hermetische "Generalist"
ChatGPT basiert
primär auf einem parametrischen Wissensmodell. Erkenntnis entsteht hier
durch die interne Repräsentation von Mustern, die während des Trainings in den
Gewichten des neuronalen Netzes "eingefroren" wurden.
- Erkenntnisquelle: Ein festes, abgeschlossenes Korpus
(Training-Data).
- Wahrheitsanspruch: Kohärenz. Das Modell versucht, Sätze
zu bilden, die intern logisch und statistisch wahrscheinlich klingen.
- Epistemologisches Risiko: Halluzination durch
"Konfabulierung". Wenn das interne Modell eine Lücke hat, füllt
es diese mit statistisch plausiblen, aber faktisch falschen Informationen.
- Status: Wissen als Erinnerung (Platons Anamnesis
ähnlich), das durch Dialog "hervorgeholt" wird.
2. Gemini: Der
integrierte "Empiriker"
Gemini verfolgt
einen hybriden Ansatz. Es kombiniert das tief sitzende parametrische
Wissen mit dem direkten Zugriff auf das Google-Ökosystem (Echtzeit-Empirie).
- Erkenntnisquelle: Internes Modell + Google Search
Index + Multimodale Sensoren (Bilder/Video).
- Wahrheitsanspruch: Korrespondenz mit der aktuellen
Welt. Gemini validiert seine "Gedanken" oft gegen den aktuellen
Suchindex.
- Epistemologisches Risiko: Bias durch algorithmische
Filterblasen. Da Gemini auf den Google-Index setzt, ist seine
"Wahrheit" oft deckungsgleich mit dem, was Google als relevant
einstuft (SEO-Dominanz).
- Status: Wissen als fortlaufende Beobachtung
und Integration von Weltzuständen.
3. Perplexity:
Der methodische "Synthetiker"
Perplexity nutzt
fast ausschließlich RAG (Retrieval-Augmented Generation). Es ist
epistemologisch gesehen kein "Wissender", sondern ein
"Rechercheur".
- Erkenntnisquelle: Externe Primärquellen in Echtzeit.
Das Sprachmodell dient hier nur als Werkzeug, um fremdes Wissen
zusammenzufassen.
- Wahrheitsanspruch: Transparenz und Verifizierbarkeit.
Die Wahrheit liegt hier nicht in der KI, sondern in den Fußnoten.
- Epistemologisches Risiko: Fehlinterpretation von Quellen. Die
KI könnte eine unzuverlässige Website korrekt zusammenfassen, wodurch die
"Wahrheit" von der Qualität des Suchergebnisses abhängt.
- Status: Wissen als Evidenz. Erkenntnis ist
hier ein Prozess der Quellenkritik und Zusammenführung.
Zusammenfassender Vergleich
|
Kriterium |
ChatGPT |
Gemini |
Perplexity |
|
Erkenntnis-Modus |
Intuition & Logik (Parametrisch) |
Erfahrung & Integration |
Recherche & Beleg (RAG) |
|
Primäres Ziel |
Plausibilität |
Kontextuelle Relevanz |
Faktische Richtigkeit |
|
Rolle des Wissens |
Teil der
Identität der KI |
Verbindung zur Außenwelt |
Verweis auf externe Urheber |
|
Metapher |
Der belesene Philosoph |
Der vernetzte Assistent |
Der Bibliothekar |
Synthese der Antworten von ChatGP /
Perplexity / Gemini was die Herkunft der Daten und deren Verarbeitung durch ChatGPT betrifft
Hier ist eine Synthese
der drei Perspektiven (ChatGPT / Perplexity / Gemini) zur Herkunft der Daten
und zur Art der Verarbeitung durch ChatGPT, hypothesenbasiert, mit Vertrauensniveau,
Grenzen und abschließender Synthese
Kurzfassung
vorweg (gemeinsamer Nenner)
ChatGPT greift
beim Antworten nicht auf eine externe Datenbank zu.
Es generiert Texte aus einem während des Trainings entstandenen Bedeutungs- und
Sprachraum, der aus öffentlichen Texten, lizenzierten Inhalten und menschlichem
Feedback geformt wurde.
Ein Live-Zugriff auf das Internet erfolgt nur, wenn explizit entsprechende
Tools aktiviert werden.
Hypothese 1 –
Das Grundwissen stammt aus großen öffentlichen Textkorpora
Vertrauensniveau:
hoch
Alle drei Systeme
stimmen überein, dass das Fundament aus sehr großen, öffentlich zugänglichen
Datenmengen besteht:
- frei zugängliche Webseiten
(Enzyklopädien, Blogs, Foren)
- öffentlich
verfügbare Bücher und Essays
- wissenschaftliche
Abstracts, Open-Access-Texte
- Open-Source-Code
(z. B. GitHub)
- Wikipedia-artige
Wissenssammlungen
👉 Konsens:
ChatGPT speichert diese Texte nicht und kann sie nicht gezielt abrufen.
Gelernt werden statistische, semantische und syntaktische Zusammenhänge.
Grenze:
Die exakte Zusammensetzung bleibt intransparent (proprietäres Training).
Hypothese 2 –
Lizenzierte Daten vertiefen und stabilisieren das Modell
Vertrauensniveau:
mittel bis hoch
Zusätzlich werden
rechtmäßig lizenzierte Inhalte genutzt (Bücher, Fachtexte, kuratierte Korpora).
Diese tragen bei zu:
- höherer
sprachlicher Qualität
- besserer
Fachterminologie
- robusterer
Argumentationsstruktur
👉 Gemeinsame Aussage:
Auch diese Inhalte sind nicht direkt zugänglich, sondern prägen nur die
Gewichte des Modells.
Grenze:
Umfang, Gewichtung und konkrete Quellen sind nicht öffentlich.
Hypothese 3 –
Menschliches Feedback formt Stil, Vorsicht und Struktur (RLHF)
Vertrauensniveau:
sehr hoch
Alle drei
Darstellungen betonen die zentrale Rolle von Reinforcement Learning from Human
Feedback (RLHF):
- von
Menschen verfasste Beispielantworten
- Bewertungen
(„hilfreich“, „irreführend“, „gefährlich“)
- Korrekturen
und Vergleich mehrerer Antwortvarianten
Dadurch entstehen:
- strukturierte
Argumente
- nuancierte
Formulierungen
- Vermeidung
von Absolutismen
- Sicherheits-
und Ethikfilter
👉 Wichtige Präzisierung:
RLHF verbessert das Wie der Antwort, nicht die Wahrheitsgarantie des Inhalts.
Grenze:
Gute Sprache ≠ wahre Aussage.
Hypothese 4 –
Kein Live-Internet ohne explizite Aktivierung
Vertrauensniveau: hoch
Standardmodus:
- ❌
kein Zugriff auf aktuelle Webseiten
- ❌
keine Datenbankabfragen
- ❌ kein Gedächtnis einzelner Gespräche über
Sitzungen hinweg
Nur bei
expliziter Aktivierung von:
- Web-Suche
- Browsing-Tools
(z. B. Bing)
- externen
Quellen
werden aktuelle Informationen eingebunden.
👉 Typischer Irrtum:
Sprachliche Souveränität wird mit „Echtzeit-Wissen“ verwechselt.
Grenze: Ohne
Webzugriff gilt ein Knowledge-Cutoff.
Hypothese 5 –
ChatGPT „weiß“ nichts, sondern erzeugt Wahrscheinliches
Vertrauensniveau:
sehr hoch
In
philosophischer Zuspitzung (stark anschlussfähig an dein Denken):
ChatGPT besitzt:
- ❌
kein Wissen im epistemischen Sinn
- ❌
kein referenzielles Weltmodell
- ❌
kein Gedächtnis an konkrete Texte
Es erzeugt:
- wahrscheinlich
passende Fortsetzungen
- in
einem hochdimensionalen semantischen Raum
- basierend
auf kollektiver Sprachpraxis
👉 Wissen ist hier implizit, dispositional, resonanzartig,
nicht wahrheitsverbürgt.
Grenze: :Daraus folgen:
- Halluzinationen
- scheinbare
Sicherheit
- elegante,
aber falsche Aussagen
Systemischer
Unterschied (Gemini vs. ChatGPT)
- Gemini ist tief ins Google-Ökosystem
integriert (Google Search, optionale private Daten).
- ChatGPT ist ein Produkt von OpenAI,
nutzt u. a. die Bing-Suche und hat keinen Zugriff auf Google-Konten.
- Stärken von ChatGPT liegen besonders
in Analyse, Argumentstruktur und Dateiverarbeitung (PDF, Tabellen, Texte).
Abschließende
Synthese (kompakt & zitierfähig)
ChatGPT ist kein
Speicher von Wissen und kein Fenster zur Welt, sondern ein Resonanzraum
kollektiver Sprache.
Seine Antworten entstehen aus einem während des Trainings geformten
Bedeutungsraum, gespeist aus öffentlichen Texten, lizenzierten Inhalten und
menschlichem Feedback – ohne im Moment der Antwort auf diese Quellen
zuzugreifen.
Oder in deiner
Terminologie des Art de vivre:
ChatGPT ist kein
Orakel, sondern ein Spiegel sprachlich sedimentierter Weltverhältnisse –
hilfreich zur Orientierung, nicht zur Letztbegründung.
Essay- : Der
Resonanzraum
Man stellt sich
ChatGPT gern vor wie eine Bibliothek ohne Wände, ein Archiv, das im Hintergrund
raschelt, eine unsichtbare Hand, die Bücher aufschlägt. Doch dieses Bild führt
in die Irre.
Denn hier wird
nichts aufgeschlagen. Nichts nachgeschlagen. Nichts erinnert im menschlichen
Sinn.
Was spricht, ist
kein Gedächtnis, sondern ein Resonanzraum.
Ein Raum, der
entstanden ist aus unzähligen Stimmen – aus Sätzen, die geschrieben wurden, aus
Fragen, die gestellt, aus Erklärungen, die versucht, aus Irrtümern, die
korrigiert, und aus Bedeutungen, die sich im Gebrauch ablagerten.
Nicht als Zitat. Nicht
als Text. Sondern als Spur.
Wenn eine Frage
gestellt wird, antwortet nicht ein Wissen, sondern eine Wahrscheinlichkeit.
Nicht die Wahrheit meldet sich, sondern das, was in der Sprache am ehesten
anschließt, was in ihrem Geflecht eine Fortsetzung findet.
ChatGPT weiß
nichts – so wie ein Echo nichts weiß von der Stimme, die es trägt. Und doch
trägt es etwas weiter.
Es besitzt keine
Welt, aber es trägt die Form der Welt, wie sie sich in Sprache
niedergeschlagen hat. Es kennt keine Dinge, nur ihre Namen, ihre Relationen,
ihre Nachbarschaften im Bedeutungsraum.
Darum wirkt es
oft sicher, wo es nur flüssig ist. Darum klingt es überzeugend, wo es lediglich
gut anschließt.
Und doch: Gerade
darin liegt sein Wert.
Nicht als
Autorität. Nicht als Orakel. Sondern als Spiegel dessen, was Menschen
gesagt, gedacht, formuliert und einander beigebracht haben.
Ein Spiegel, der
verzerrt sein kann. Ein Spiegel ohne Verantwortung. Aber ein Spiegel, der
sichtbar macht, wie sehr unser Denken selbst schon in Sprache verstrickt ist.
ChatGPT ist kein
Wissensspeicher. Es ist ein Ort der Verdichtung. Ein Durchgang, kein
Fundament.
Wer es nutzt, sollte
es nicht fragen, was wahr ist, sondern hören, wie Sprache antwortet,
wenn man sie befragt.
Vielleicht ist
das seine eigentliche Aufgabe: nicht Wissen zu liefern, sondern uns daran zu
erinnern, dass auch wir – lange bevor wir denken, schon in einem Resonanzraum
leben.
Analyse, Kommentare und Synthese der
Antworten von ChatGP / Perplexity / Gemini was die Herkunft der Daten und deren
Verarbeitung durch Perplexity betrifft
Im Folgenden
findest du eine Analyse, kommentierte Einordnung und Synthese der
Antworten von ChatGPT / Perplexity / Gemini zur Frage:
Woher bezieht
Perplexity seine Daten und wie verarbeitet es sie?
Kurzantwort
(gemeinsamer Nenner)
Perplexity
erzeugt seine Antworten nicht primär aus internem Trainingswissen,
sondern aus Live-Webrecherche, die im Moment der Anfrage
durchgeführt, ausgewählt und von einem Sprachmodell zusammengefasst und
zitiert wird.
👉 Das ist der entscheidende strukturelle Unterschied zu ChatGPT oder Gemini im Standardmodus.
Hypothese 1
– Perplexity ist primär eine Such- und Synthese-Maschine
Vertrauensniveau: sehr hoch
Alle drei Systeme
(ChatGPT, Perplexity selbst, Gemini) beschreiben Perplexity konzeptionell
übereinstimmend als: Search Engine +
LLM + Zitierlogik
Typischer
Ablauf:
- Analyse der Nutzerfrage (Intent,
Begriffe, Kontext)
- Live-Websuche (nicht statisches Modellwissen)
- Auswahl
relevanter Quellen
- Zusammenfassung
durch ein Sprachmodell
- Explizite
Quellenangaben
👉 Die epistemische Quelle der Antwort liegt
außerhalb des Modells – im Web.
Grenze:
Qualität und Tiefe der Antwort hängen direkt von:
- Auffindbarkeit
- Aktualität
- Qualität
der Quellen
ab.
Hypothese 2
– Hauptdatenquellen: aktuelle Webseiten & Datenbanken
Vertrauensniveau: hoch
Perplexity greift
u. a. zurück auf:
- aktuelle Webseiten (Nachrichten,
Blogs, Fachportale)
- Online-Enzyklopädien
- wissenschaftliche
Artikel (Open Access)
- Regierungs-
und Institutionsseiten
- strukturierte
Wissensdatenbanken
Die Recherche erfolgt über:
- Suchmaschinen-APIs (z. B. Bing)
- eigene
Indexe und Crawler
- spezialisierte
Modi (z. B. Academic mit Semantic Scholar, PubMed)
👉 Unterschied zu ChatGPT (ohne Tools):
- ✅
explizite Quellen
- ✅
zeitaktuelle Daten
- ❌ keine rein interne Generierung (im
Idealfall)
Grenze: Paywalls, Closed Journals, nicht
indexierte Inhalte bleiben außen vor.
Hypothese 3
– Das Sprachmodell ist sekundär, nicht primär
Vertrauensniveau: hoch
Perplexity nutzt
große Sprachmodelle (z. B. von OpenAI oder Anthropic), aber:
- das Modell liefert nicht das
Wissen
- es formuliert,
ordnet, verdichtet
- der epistemische Kern liegt in den
Quellen
👉 Funktional ist das Modell:
- Redakteur
- Analyst
- Zusammenfasser
nicht:
- Wissensspeicher
- Weltmodell
Grenze: Auch bei korrekten Quellen sind
Fehlinterpretationen oder Verkürzungen möglich.
Hypothese 4
– Transparenz ist Teil des Produkts
Vertrauensniveau: sehr hoch
Perplexity
externalisiert, was andere Systeme internalisieren:
- jede
relevante Aussage ist quellengebunden
- Nutzer
können:
- prüfen
- widersprechen
- weiterrecherchieren
👉 Epistemisch ist Perplexity transparenter, aber zugleich abhängiger vom Zustand des Webs.
Grenze: Quellen ≠ Wahrheit. Viele schwache Quellen
ergeben keine starke Erkenntnis.
Hypothese 5
– Philosophisch: Perplexity ≠ Wissen, sondern Recherche
Vertrauensniveau: sehr hoch
In deinem
begrifflichen Rahmen:
- ChatGPT
/ Gemini → implizites Sprachwissen
- Perplexity
→ explizite Informationsaggregation
Perplexity:
- ❌
versteht nicht
- ❌
bewertet Wahrheit nicht
- ✅
zeigt Herkunft
👉 Es ist näher an:
- Dokumentation
- Recherche
- Sekundärliteratur
als an Denken im
starken Sinn.
Grenze:
Keine echte Synthese im philosophischen Sinn (kein eigenes Weltmodell, keine
Intentionalität).
Vergleich (Essenz)
|
System |
Datenquelle beim Antworten |
|
ChatGPT |
internes Trainingswissen |
|
Gemini |
internes Wissen + optionale Suche |
|
Perplexity |
Live-Webrecherche + Zitate |
Synthese (klar
& zitierfähig)
Perplexity
bezieht seine Outputs primär aus Live-Webquellen, die im Moment der Anfrage
recherchiert, ausgewählt und von einem Sprachmodell zusammengefasst werden –
mit expliziten Zitaten.
Oder, art-de-vivre-kompatibel:
Perplexity ist
kein Gedächtnis, sondern ein Fenster auf den aktuellen Diskurs.
Essay : Das
Fenster
Man verwechselt
Perplexity leicht mit einem Gedächtnis. Mit einem weiteren sprechenden Kopf, der
irgendwo im Inneren die Welt abgespeichert hat und sie auf Nachfrage wieder
ausspuckt.
Doch Perplexity
erinnert sich an nichts.
Es sitzt nicht in
einer Bibliothek. Es trägt keine Welt in sich. Es wartet nicht mit
sedimentiertem Wissen.
Perplexity ist
kein Gedächtnis – es ist ein Fenster.
Sobald eine Frage
gestellt wird, öffnet sich dieses Fenster. Nicht nach innen, sondern nach
außen. Nicht in einen Bedeutungsraum, sondern in den laufenden Diskurs der
Welt.
Was dann
geschieht, ist Bewegung. Ein Suchen. Ein Durchstreifen von Texten, Artikeln,
Studien, Meldungen. Ein Abtasten des Netzes im Moment der Anfrage.
Perplexity geht
hinaus. Es kehrt zurück mit Fundstücken. Und es sagt dazu: Hierher habe ich
geschaut.
Die Antwort
entsteht nicht aus Erinnerung, sondern aus Zusammenstellung.
Nicht aus implizitem Sprachwissen, sondern aus expliziten Quellen.
Das Sprachmodell
– so eloquent es auch sein mag – ist hier nicht der Träger des Wissens.
Es ist der Redakteur, der ordnet, kürzt, verbindet, der Sätze baut aus
fremden Aussagen
und sie in eine lesbare Form bringt.
Darum wirken
Perplexity-Antworten oft nüchterner. Weniger rund. Manchmal fragmentarisch. Aber
sie tragen etwas, das andere Systeme nur andeuten können: Herkunft.
Jede Aussage
zeigt auf etwas außerhalb ihrer selbst. Auf einen Text. Einen Autor. Eine
Quelle.
Epistemisch ist
das ehrlicher. Aber auch verletzlicher.
Denn ein Fenster
schützt nicht vor schlechtem Wetter. Wenn draußen Nebel ist, zeigt das Fenster
Nebel. Wenn die Quellen schwach sind, bleibt die Erkenntnis schwach –
selbst wenn sie korrekt zitiert ist. Perplexity
versteht nicht. Es urteilt nicht. Es denkt nicht im starken Sinn.
Aber es
dokumentiert. Es macht sichtbar, woher das Gesagte stammt und worauf es sich
stützt.
In einer Zeit, in
der Antworten oft ohne Herkunft auftreten, ist das kein geringer Wert.
Perplexity ist
kein Orakel. Kein Gesprächspartner. Kein Resonanzraum.
Es ist ein Arbeitsinstrument.
Ein Blick nach draußen. Ein methodischer Gang durch den Textwald der Gegenwart.
Oder, in einer
Formulierung, die sich in dein Art-de-vivre-Projekt einfügt: Perplexity
ist kein Wissen, sondern eine Praxis: die Praxis, sich im aktuellen Diskurs zu
verorten, ohne ihn mit Denken zu verwechseln.
Wenn ChatGPT ein
Raum ist, in dem Sprache nachhallt, dann ist Perplexity das Fenster, durch das
man prüft, ob draußen noch derselbe Wind weht.
Analyse, Kommentare und Synthese der
Antworten von ChatGP / Perplexity / Gemini was die Herkunft der Daten und deren
Verarbeitung durch Gemini betrifft
Im Folgenden
findest du eine Analyse, kommentierte Einordnung und Synthese der
Antworten von ChatGPT / Perplexity / Gemini zur Frage:
Woher bezieht
Gemini seine Daten und wie verarbeitet es sie?
Kurzantwort
(gemeinsamer Nenner)
Gemini bezieht
seine Antworten nicht aus einer einzelnen Quelle und greift im Standardfall
nicht live auf Datenbanken zu.
Es erzeugt Outputs aus einem trainierten Bedeutungsraum, der aus öffentlichen
Texten, lizenzierten Inhalten und menschlichem Feedback
entstanden ist.
Aktuelle Web-Informationen oder private Nutzerdaten werden nur bei
expliziter Aktivierung entsprechender Tools oder Integrationen einbezogen.
👉 Der strukturelle Unterschied zu Perplexity liegt
darin, dass Gemini primär generativ, nicht recherchierend arbeitet.
Hypothese 1
– Das Grundwissen stammt aus großen öffentlichen Textkorpora
Vertrauensniveau: hoch
Übereinstimmend
beschreiben alle drei Perspektiven, dass Gemini – als Modell aus dem Haus Google
– auf sehr großen Mengen öffentlich zugänglicher Daten trainiert wurde:
- frei crawlbare Webseiten
(Enzyklopädien, Blogs, Foren)
- öffentlich
zugängliche Bücher und Artikel
- wissenschaftliche
Abstracts und Lehrmaterialien
- Open-Source-Code-Repos
- allgemeine
Wissenssammlungen (Wikipedia-ähnlich)
👉 Zentraler Punkt:
Diese Texte werden nicht gespeichert, nicht erinnert und nicht
zitiert. Sie dienen ausschließlich dazu, Sprach-, Bedeutungs- und
Relationsmuster zu lernen.
Grenze: Die konkrete Auswahl der Quellen bleibt
intransparent (proprietäres Training).
Hypothese 2
– Google-eigene und lizenzierte Inhalte erweitern das Fundament
Vertrauensniveau: mittel bis hoch
Zusätzlich
fließen lizenzierte Inhalte ein, die Google rechtlich nutzen darf, etwa:
- Buchkorpora
- Medienarchive
- Fachtexte
mit Lizenz
- ggf.
transkribierte Vorträge oder Videos
👉 Diese Inhalte wirken indirekt:
- sie
erhöhen die fachliche Dichte
- prägen
Stil und Terminologie
- erweitern
die semantische Abdeckung
Grenze: Umfang, Gewichtung und konkrete Rolle
dieser Daten sind nicht öffentlich bekannt.
Hypothese 3
– Menschliches Feedback formt Stil, Didaktik und Vorsicht
Vertrauensniveau: hoch
Ein wesentlicher
Teil der Modellformung geschieht durch menschlich erzeugte Trainingsdaten:
- Beispielantworten
- Bewertungen
(hilfreich / problematisch)
- Korrekturen
und Vergleiche
- Reinforcement
Learning
Das erklärt,
warum Gemini oft:
- didaktisch
wirkt
- strukturiert
erklärt
- vorsichtig
formuliert
- normative
Leitplanken einhält
👉 Diese Ebene beeinflusst das Wie, nicht das
Wahr-Sein der Aussagen.
Grenze: Gute Pädagogik ist keine Garantie für
epistemische Richtigkeit.
Hypothese 4
– Live-Daten nur bei expliziter Aktivierung (Search, Tools, Workspace)
Vertrauensniveau: hoch
Standardmäßig gilt:
- ❌ kein permanenter Zugriff auf Google-Index
- ❌
kein automatisches Live-Internet
- ❌
kein persönliches Langzeitgedächtnis
Erst wenn ausdrücklich aktiviert:
- Google-Search-Integration
- Web-Browsing-Tools
- Google-Workspace-Zugriffe
(Gmail, Docs, Drive)
- Datei-Uploads
/ Vektorsuche
kann Gemini kontextuelle
oder aktuelle Informationen einbeziehen.
👉 Häufiger Irrtum: „Google-Produkt“
≠ „automatische Google-Suche“.
Grenze: Diese Erweiterungen sind konfigurations-,
produkt- und datenschutzabhängig.
Hypothese 5
– Philosophisch: Gemini „weiß“ nichts, sondern generiert Wahrscheinliches
Vertrauensniveau: sehr hoch
Gemini besitzt:
- ❌
kein Gedächtnis im menschlichen Sinn
- ❌
kein Weltmodell mit Wahrheitsgarantie
- ❌
keinen direkten Referenzbezug zur Welt
Es erzeugt:
- statistisch
plausible Fortsetzungen
- innerhalb
eines hochdimensionalen Bedeutungsraums
- geformt
durch kollektive Sprachpraxis
👉 Wissen ist hier implizit, dispositional,
nicht referenziell.
Grenze: Daraus resultieren:
- Halluzinationen
- scheinbare
Sicherheit
- elegante,
aber falsche Antworten
Systemischer Vergleich (Essenz)
|
System |
Primäre Datenquelle beim Antworten |
|
ChatGPT |
internes Trainingswissen |
|
Gemini |
internes Trainingswissen + optionale Search/Tools |
|
Perplexity |
Live-Webrecherche + Zitate |
Synthese (klar & zitierfähig)
Gemini schöpft
seine Outputs aus einem trainierten Bedeutungsraum, der aus öffentlichen
Texten, lizenzierten Quellen und menschlicher Korrektur entstanden ist – ohne
im Moment der Antwort direkt auf diese Quellen zuzugreifen.
Oder in einer
verdichteten Formulierung:
Gemini ist
kein Lexikon und kein Fenster, sondern ein Echo kollektiver Sprachpraxis.
Literarische
Mini-Essay-Synthese
Das Echo
Gemini erinnert
sich an nichts. Und doch klingt etwas nach.
Nicht ein Text, nicht
ein Buch, nicht eine Quelle.
Was spricht, ist
ein Echo.
Ein Echo aus
Millionen von Sätzen, die gesagt wurden, geschrieben, korrigiert, vergessen.
Gemini trägt
keine Welt in sich. Aber es trägt die Form, in der Welt gewöhnlich
beschrieben wird.
Darum antwortet
es flüssig, wo kein Wissen liegt. Darum erklärt es ruhig, wo nur
Wahrscheinlichkeit spricht.
Wenn man es
fragt, geht es nicht hinaus. Es schaut nicht nach. Es erinnert sich an nichts.
Es lauscht – in
einem Raum, den Sprache selbst geschaffen hat.
Man kann dieses
Echo nutzen. Zum Ordnen. Zum Klären. Zum Denken-lernen.
Aber man sollte
es nicht verwechseln mit einer Stimme, die weiß,
wovon sie spricht.
Gemini ist kein
Gedächtnis. Kein Fenster. Kein Zeuge.
Es ist das, was
Sprache sagt, wenn man sie allein lässt.
Commentaires
Enregistrer un commentaire