Je länger der Chat, desto schräger die Antworten – Warum ChatGPT ein bisschen wie Stille Post ist

Comic-Zebra spricht verwirrt in einen Becher und hält den anderen ans Ohr – Symbolbild für Kontextprobleme bei ChatGPT

ChatGPT wird ungenauer

Du tippst eine Frage ein – „Wie funktioniert ein Quantencomputer?“ – und bekommst eine erstaunlich präzise, strukturierte Antwort. Du denkst: „Wow, das ist besser als Wikipedia.“ Und dann bleibst du dran. Ihr fangt an, zu plaudern. Kleine Spiele. Ein bisschen Philosophie. Und irgendwann merkst du: ChatGPT wird ungenauer.

Vielleicht wird ein Wort falsch weiterverwendet. Oder das Thema verrutscht. Oder, wie in unserem Fall, taucht ein komplett erfundenes Wort auf: „Safteisbecher“.

Willkommen in der Welt von ChatGPT, wenn der Kontext zu lang wird.


Was genau passiert, wenn ChatGPT ungenauer wird?

Im Gegensatz zu klassischen Programmen mit echtem Speicher, arbeitet ChatGPT kontextbasiert. Das heißt:

  • Es hat kein festes Kurzzeitgedächtnis.
  • Jede Antwort wird neu berechnet, basierend auf dem, was du zuletzt gesagt hast – und auf dem bisherigen Verlauf.
  • Es gibt keine Variablen, keine If-Abfragen, keinen persistenten Spielstand.

ChatGPT funktioniert mehr wie ein Spieler bei Stille Post:

Jeder Schritt basiert auf dem vorherigen. Und wenn da was schiefgeht, wird der Fehler weitergetragen.

Das heißt auch: Je länger ein Chat dauert – je mehr Turns, je komplexer das Thema – desto größer die Wahrscheinlichkeit, dass sich kleine Ungenauigkeiten einschleichen. Und die werden schnell zu großen.

Wer tiefer in die technischen Hintergründe eintauchen möchte, findet auf DeepAI eine gute technische Einführung in die Funktionsweise textbasierter KI-Modelle.


Comic mit Hase, Steinbock, Alicorn und Zebra, die sich wie bei Stille Post eine Nachricht zuflüstern – am Ende kommt völliger Unsinn heraus.

Beispiel: Galgenmännchen und die Folgen ungenauer KI-Antworten

Ein klassisches Spiel: Du sollst ein Wort erraten, Buchstabe für Buchstabe. Anfangs funktioniert alles:

Tipp: Ein Tier, das viele Menschen als Haustier halten.  
Wort: _ _ _ _

Du rätst: H –> Treffer!
U –> Treffer!
N –> Treffer!
D –> Treffer!

Fertig. „Hund“. Alles gut.

Dann kommt die nächste Runde.
Tipp: „Etwas, das man im Sommer gerne isst.“
Antwort: _ _ _ _ E

Du kommst voran, rätst klug… und plötzlich erscheint das Wort „Safteisbecher“.

Nur dumm, dass du bisher nur 5 Buchstaben geraten hast. Und dass es das Wort gar nicht gibt.


Warum wird ChatGPT in langen Gesprächen ungenauer?

Weil es keine „echten“ Informationen speichert. Es rekonstruiert den Sinn dessen, was bisher geschrieben wurde – mit jeder neuen Nachricht. Wenn einmal ein Fehler im Gedächtnis ist, übernimmt er sich selbst.

Das heißt nicht, dass ChatGPT unbrauchbar ist. Es heißt nur: lange Chats sind ein unsicheres Terrain. Die Wahrscheinlichkeit, dass der Kontext zerfasert, steigt mit jeder Runde.


Strategien gegen ungenaue Antworten bei ChatGPT

Ja! Hier ein paar Strategien:

  • Wichtige Infos explizit wiederholen (z. B. „Das Wort hat 6 Buchstaben und beginnt mit ‚K‘.“)
  • Kurze, abgeschlossene Aufgaben stellen, z. B. ein einzelnes Ratespiel, kein endloser Dialog.
  • Canvas verwenden, wenn verfügbar:

Im Canvas-Bereich merkt sich ChatGPT Inhalte tatsächlich stabil. Wenn du dort ein Dokument erstellst oder Code schreibst, wird dieser nicht „verwaschen“, sondern bleibt so, wie du ihn zuletzt bearbeitet hast.

Das ist besonders wertvoll bei längeren Textprojekten oder Programmieraufgaben.


Der Unterschied zwischen normalem Chat und Canvas

Im Umgang mit ChatGPT macht es einen erheblichen Unterschied, ob du im normalen Chat-Modus arbeitest oder im Canvas-Bereich. Der normale Chat ist wie ein Gespräch ohne Notizen – alles basiert auf der Annahme, was bisher gesagt wurde. Im Canvas hingegen liegt alles klar strukturiert vor – vergleichbar mit einem geteilten Dokument, auf das beide zugreifen.


Nerd-Tipp: Ungenauigkeit vermeiden durch eigenen Code

Wenn du ein interaktives Spiel wie Galgenmännchen wirklich stabil umsetzen willst, nutze ein Script in Python oder JavaScript mit echter Spiellogik. Oder du probierst Tools wie:

  • Replit für einfache Spielideen im Browser
  • PyScript für Python im Web

Oder du baust dir gleich deinen eigenen Chatbot mit LangChain oder Botpress*.

*Affiliate-Link: Beide Tools gibt es in kostenlosen Varianten, bieten aber auch Premium-Funktionen.


Fazit: ChatGPT wird ungenauer – und das ist okay

Das Verhalten ist kein Bug, sondern ein Feature der Sprachmodell-Architektur.
Wenn du weißt, dass längere Gespräche zu leichtem KI-Unsinn führen können, kannst du gezielt damit umgehen.

Und manchmal ist es ja auch ganz charmant, wenn die KI uns ein bisschen an unsere eigene Schwäche erinnert:

Auch wir werden nach 30 Minuten Gerede manchmal ein bisschen wirr.


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Hast du schon mal erlebt, dass ChatGPT ungenau geantwortet hat?

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Uhrzeit in KI-Bildern – Warum KI-generierte Uhren (fast) nie die richtige Zeit anzeigen

Cartoonfigur mit Dampf über dem Kopf schaut wütend auf Monitor mit KI-generierten Uhren

KI-Bildgeneratoren wie DALL·E oder Stable Diffusion verblüffen mit ihrer Fähigkeit, realistisch wirkende Bilder aus Textbeschreibungen zu erzeugen. Doch sobald es um die Uhrzeit in KI-Bildern geht, wird es seltsam: Wer eine analoge Uhr mit einer bestimmten Uhrzeit – etwa 8:15 Uhr – erzeugen möchte, bekommt fast immer 10:10 angezeigt. Warum ist das so? Wer sich generell fragt, wie sehr wir KI vertrauen können, findet hier einen passenden Beitrag über Verantwortung und Identität in der KI-Welt.


Die 10:10-Falle: Ein Erbe der Werbefotografie

Wenn man „analoge Uhr“ in einen Bildgenerator eingibt, zeigt das Ergebnis fast immer die Zeit 10:10. Das hat einen ganz einfachen Grund:

In der Werbefotografie ist 10:10 die Standard-Zeit. Diese Stellung der Zeiger ist symmetrisch, wirkt wie ein „Lächeln“ und verdeckt weder Logo noch Datumsanzeige. Dadurch findet sich 10:10 auf einem überwältigenden Anteil der Trainingsdaten der KI.

Analoge Uhr, von einer KI generiert, zeigt 10:10 Uhr trotz Prompt für 8:15

Prompting hilft – aber nicht immer

Selbst wenn man präzise Prompts wie folgenden verwendet:

„A realistic analog clock, hour hand pointing slightly past the 8, minute hand pointing exactly at the 3, showing 8:15.“

… bekommt man in den meisten Fällen trotzdem eine Uhr mit 10:10 oder eine wild falsche Zeigerstellung. Die KI orientiert sich stärker an gelernten Bildmustern als an mathematischer Logik.


Stiländerung als Trick: Skizzen statt Realismus

Interessanterweise funktioniert die korrekte Darstellung der Uhrzeit in KI-Bildern besser, wenn der Stil weniger realistisch ist. Bei handgezeichneten oder cartoonhaften Uhren sind keine typischen Werbemuster verankert. Dadurch wird der Prompt wörtlicher genommen, und 8:15 sieht tatsächlich wie 8:15 aus.

Das zeigt: Die Trainingsdaten beeinflussen nicht nur das Aussehen, sondern auch die Interpretation von Textangaben.

Handgezeichnete analoge KI Uhr, zeigt korrekt 8:15 Uhr, per KI erzeugt

Wie man es trotzdem hinbekommt

Für alle, die tiefer ins Thema Prompting einsteigen möchten, lohnt sich ein Blick auf den Prompting Guide für DALL·E und Stable Diffusion – dort findest du praxisnahe Tipps zu Stilwahl, Zeigerpositionen und mehr.

✅ Variante 1: Exakte geometrische Beschreibung

Statt „8:15“ hilft oft die Beschreibung der Zeigerstellung:

„hour hand halfway between 8 and 9, minute hand pointing at 3“

Ergänzt um Stilwünsche wie „studio lighting“, „clear dial“ und „no glass reflection“.

✅ Variante 2: Bild als Vorlage

Wenn man der KI eine handgezeichnete Uhr mit der gewünschten Zeigerstellung zeigt, kann sie diese als Inspiration nutzen. Allerdings ist auch hier nicht garantiert, dass die Zeit exakt übernommen wird – besonders bei realistischen Umsetzungen.

💪 Die beste Methode: Stable Diffusion + ControlNet

Mit ControlNet lässt sich eine Skizze als Strukturvorgabe nutzen. Das Modell hält sich exakt an die Zeigerstellung und erzeugt ein stilistisch beliebiges Bild.

Tipp: Wer sich mit ControlNet auseinandersetzen möchte, findet hilfreiche Einstiegsvideos auf YouTube oder kann direkt mit einem leistungsstarken PC und einer passenden GPU loslegen. Eine gute Einsteiger-Grafikkarte ist zum Beispiel die NVIDIA GeForce RTX 3060* (bezahlter Link), kombiniert mit einem soliden Monitor wie dem BenQ PD2705Q* (bezahlter Link) für präzise Farbdarstellung.

Wer lieber mobil arbeitet: Auch ein Zeichentablett wie das XP-Pen Deco 02* (bezahlter Link) kann bei der Erstellung von Skizzen für ControlNet hilfreich sein.


Fazit: KI ist (noch) kein Uhrmacher

Wer eine Uhrzeit in ein Bild bringen will, merkt schnell: KI denkt nicht wie ein Mensch. Sie sieht keine Logik, sondern Muster. Und wenn 10:10 in 95 % der Uhrenbilder vorkommt, dann ist das für die KI die „richtige“ Uhrzeit.

Aber mit den richtigen Tricks – oder etwas Bildbearbeitung – kann man der KI trotzdem die richtige Zeit beibringen. Man muss es ihr nur zeigen. Wort für Wort. Zeiger für Zeiger.


🗨️ Und jetzt bist du dran: Hast du schon mal versucht, eine bestimmte Uhrzeit per KI zu erzeugen? Welchen Prompt würdest du ausprobieren? Schreib’s mir in die Kommentare!