idw – Informationsdienst Wissenschaft

Nachrichten, Termine, Experten

Grafik: idw-Logo
idw-Abo

idw-News App:

AppStore

Google Play Store



Instanz:
Teilen: 
05.11.2025 17:15

Studie der IESE Business School: Large Language Models können strategisch denken

Markus Kurz IESE Business School München
IESE Business School München

    Large Language Models (LLMs) können laut einer Studie der IESE Business School strategisch denken. Large Language Models sind KI-Technologien, die menschliche Sprache und Texte verstehen, analysieren und erzeugen. Aber imitieren sie lediglich oder können sie tatsächlich denken? In einer Reihe von Experimenten, die sich auf Spieltheorie und Kognitionswissenschaft stützen, zeigen die IESE-Professoren Veronica Cappelli und Enric Junqué de Fortuny, dass LLMs zu strategischem Denken fähig sind – sie bilden Überzeugungen, bewerten Optionen und handeln entsprechend.

    Ihre Überzeugungen variieren auch systematisch, je nachdem, gegen wen sie ihrer Meinung nach spielen, wie aus einer neuen Forschungsarbeit der IESE Business School mit Campus in München hervorgeht. Wenn ihnen gesagt wird, dass sie gegen menschliche Gegner antreten, schränken sie ihre Argumentationstiefe ein. Wenn sie jedoch glauben, dass ihr Gegner ein anderes Sprachmodell ist, zeigen LLMs metakognitives Bewusstsein – sie überlegen, wie sich ein mit menschlichen Daten trainiertes Modell verhalten könnte, und beziehen diese Erwartung in ihre eigene Strategie ein. Diese Verhaltensweisen hinterfragen aktuelle Erkenntnisse, darunter eine Studie von Apple Research, die darauf hindeutet, dass das Denken von LLMs fragil ist und tatsächlich eher einem ausgeklügelten Musterabgleich ähnelt.

    Stoßen ihre kognitiven Fähigkeiten an ihre Grenzen, ändern einige Modelle ihre Herangehensweise, so die Studie der IESE Business School. Anstatt ihre Argumentationskette zu erweitern, verlassen sie sich auf heuristische Regeln, die das Problem vereinfachen und gleichzeitig auf innere Kohärenz abzielen. In einigen Fällen spiegeln sie sogar menschliches Verhalten wider: Wenn das Denken ins Stocken gerät, greifen sie auf lose zusammenhängende Ideen oder Analogien zurück, die hilfreich sein könnten. Diese Tendenz, nach assoziativen Hinweisen zu suchen, wenn das direkte Denken versagt, fügt der sich entwickelnden strategischen Kognition der künstlichen Intelligenz eine weitere Ebene hinzu.

    Die Ergebnisse der IESE-Professoren Veronica Cappelli und Enric Junqué de Fortuny zeigen, dass LLMs weder bloße Nachahmer noch vollkommen rationale Akteure sind, sondern etwas dazwischen. Sie sind fähig, Überzeugungen herauszubilden, adaptiv zu denken, fähig zur Heuristik, die menschliche kognitive Muster widerspiegelt. Für Ökonomen, politische Entscheidungsträger und alle, die sich dafür interessieren, wie sich künstliche Akteure in Märkten oder Verhandlungen verhalten, eröffnet diese Arbeit einen neuen Blickwinkel. Sie zeigt, was es für Maschinen bedeutet, in komplexen und konfliktreichen Situationen strategisch denken.


    Wissenschaftliche Ansprechpartner:

    Prof. Veronica Cappelli, IESE Business School
    https://www.iese.edu/faculty-research/faculty/veronica-roberta-cappelli/
    Prof. Enric Junqué de Fortuny, IESE Business School
    https://www.iese.edu/faculty-research/faculty/enric-junque-de-fortuny/


    Bilder

    Merkmale dieser Pressemitteilung:
    Journalisten, Wirtschaftsvertreter, jedermann
    Informationstechnik, Wirtschaft
    überregional
    Forschungsergebnisse
    Deutsch


     

    Hilfe

    Die Suche / Erweiterte Suche im idw-Archiv
    Verknüpfungen

    Sie können Suchbegriffe mit und, oder und / oder nicht verknüpfen, z. B. Philo nicht logie.

    Klammern

    Verknüpfungen können Sie mit Klammern voneinander trennen, z. B. (Philo nicht logie) oder (Psycho und logie).

    Wortgruppen

    Zusammenhängende Worte werden als Wortgruppe gesucht, wenn Sie sie in Anführungsstriche setzen, z. B. „Bundesrepublik Deutschland“.

    Auswahlkriterien

    Die Erweiterte Suche können Sie auch nutzen, ohne Suchbegriffe einzugeben. Sie orientiert sich dann an den Kriterien, die Sie ausgewählt haben (z. B. nach dem Land oder dem Sachgebiet).

    Haben Sie in einer Kategorie kein Kriterium ausgewählt, wird die gesamte Kategorie durchsucht (z.B. alle Sachgebiete oder alle Länder).