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Kleinkinder erfassen die Bedeutung des Wortes „nein“ schnell, doch viele KI-Modelle haben Schwierigkeiten, Negation in der Sprache zu verstehen. Diese KI-Systeme versagen oft darin, Befehle mit Negationswörtern wie „nein“ und „nicht“ korrekt zu interpretieren, was zu erheblichen Fehlern führt. Diese Einschränkung birgt ernsthafte Risiken in kritischen Bereichen wie der Medizin. Zum Beispiel könnte eine medizinische KI eine Röntgenaufnahme, die als „keine Anzeichen von Pneumonie“ gekennzeichnet ist, fälschlicherweise als Hinweis auf Pneumonie interpretieren oder umgekehrt. Solche Missverständnisse könnten katastrophale Folgen haben, wenn medizinische Fachkräfte sich bei Diagnosen oder Behandlungsentscheidungen auf die KI verlassen. Die Verbesserung des Verständnisses von Negation durch KI ist daher essenziell, um Zuverlässigkeit und Sicherheit in Anwendungen zu gewährleisten, bei denen eine präzise Sprachverständnis entscheidend ist. Dies unterstreicht einen wichtigen Bereich für die zukünftige Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz.