"ChatGPT ist nicht brauchbar - es kennt einfachste Fakten nicht"

06 Jan 2026 - 09:46 | Version 4 |

  • Worum geht es?
    Oft wird die Nützlichkeit oder Gefährlichkeit von ChatGPT als tief eingeschätzt mit der Erklärung, das Werkzeug würde einfachste Fakten nicht kennen. Meist werden als Belege lokale Fakten (Höhe von Bergen, geschichtliche Ereignisse oder lokale Berühmtheiten) angeführt.
  • Was ist dazu zu sagen?
    Das ist eine typische Kritik aus der Anfangszeit von generativen Machine-Learning-Systemen wie ChatGPT. Diese beruhten zwar auf einem grossen Textkorpus, der aber trotzdem nicht das gesamte Weltwissen in umfassender Form enthielt. Insbesondere lokales Faktenwissen war oft nicht in genügender Menge vorhanden, als dass Werkzeuge wie ChatGPT es korrekt wiedergeben könnten. Dies war jedoch nur eine versionsspezifische Eigenschaft von ChatGPT und bereits der Versionswechsel von GPT3.5 auf 4.0 hat gezeigt, dass die Faktenkenntnis des Werkzeugs massiv zugenommen hat. Es ist somit zu erwarten, dass diese Schwäche von ChatGPT immer geringer wird, insbesondere seit die meisten generativen Machine-Learning-Systeme über die Möglichkeit verfügen, zur Laufzeit eine spezifische Websuche durchzuführen und somit auch aktuelles Weltwissen in die Antwort zu integrieren.

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Die Website gmls.phsz.ch ist eine seit Dezember 2022 laufend erweiterte Sammlung von Einordnungen der Professur "Digitalisierung und Bildung" der Pädagogischen Hochschule Schwyz zur Frage, welche Auswirkungen generative Machine-Learning-Systeme wie ChatGPT auf die Schule haben.

Lizenz: Die Website steht unter einer CC-BY-ND-Lizenz, Bilder und Texte dürfen somit unter Quellenangabe an anderen Orten verwendet werden.

Zitationsvorschlag: Döbeli Honegger, Beat (2022-2026). ChatGPT & Co. und Schule. Einschätzungen der Professur "Digitalisierung und Bildung" der Pädagogischen Hochschule Schwyz. https://gmls.phsz.ch/ (abgerufen am 06 Jan 2026)

Alternativer Zitationsvorschlag: Insgesamt besteht gmls.phsz.ch aus ca. 50 einzelnen Seiten. Wesentliche Inhalte dieser Website sind auch in der folgenden, frei verfügbaren Publikation zu finden: Döbeli Honegger, Beat (2025). Generative Machine-Learning-Systeme - Die nächste Herausforderung des digitalen Leitmedienwechsels PDF-Dokument In: Brägger, Gerold & Rolff, Hans-Günter: Handbuch Lernen mit digitalen Medien (3. Auflage). Beltz Verlag. https://zenodo.org/records/15042499
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