Wilhelm von Ockham – Alte Sicht auf modernes Problem

Während wir heute Milliarden in künstliche Intelligenz investieren und darüber diskutieren, ob Maschinen denken, verstehen oder vielleicht sogar irgendwann ein Bewusstsein entwickeln können, lohnt sich gelegentlich ein Blick in eine Zeit, in der es weder Computer noch neuronale Netze gab. Denn manche Fragen sind erheblich älter als die Technologien, mit denen wir sie gerade neu entdecken. Eine davon betrifft das Verhältnis zwischen Sprache, Denken und Wirklichkeit: Beschreiben unsere Begriffe die Welt, oder bewegen wir uns irgendwann nur noch innerhalb unserer eigenen Beschreibungen?

Auf Wilhelm von Ockham, einen englischen Franziskanermönch und Philosophen des 14. Jahrhunderts, bin ich im Zusammenhang mit unserem Buchprojekt zur künstlichen Intelligenz wieder aufmerksam geworden. Besonders im dritten Band unserer Trilogie, der KI-Erkenntnis-Lüge, beschäftigen Thomas Schulte und ich uns mit einer Frage, die erstaunlich gut zu Ockhams Überlegungen passt: Was geschieht, wenn wir sprachliche Darstellungen zunehmend mit Erkenntnis verwechseln und dabei übersehen, dass zwischen einem Text und der Welt, die er beschreibt, ein fundamentaler Unterschied besteht?

Ockham hat keine Theorie künstlicher Intelligenz entwickelt, und es wäre historisch reichlich unseriös, ihm nachträglich eine solche zuzuschreiben. Er hat allerdings das Verhältnis zwischen Zeichen, Begriffen und Gegenständen mit einer Genauigkeit untersucht, die uns heute helfen kann, einige der begrifflichen Verwirrungen rund um KI besser zu verstehen. Dass er einen erheblichen Teil seines Lebens ausgerechnet in München verbrachte, macht die Angelegenheit für mich noch interessanter.

Der Mann hinter dem Rasiermesser

Wilhelm von Ockham wurde vermutlich um 1285 in England geboren, trat in den Franziskanerorden ein und beschäftigte sich intensiv mit Logik, Theologie und Erkenntnistheorie. Er gehört zu den bedeutenden Vertretern der spätmittelalterlichen Scholastik, jener philosophischen Tradition, die versuchte, Glauben, Vernunft und systematische Argumentation miteinander zu verbinden. Wer dabei ausschließlich an mittelalterliche Gelehrte denkt, die sich mit Vorliebe darüber stritten, wie viele Engel auf einer Nadelspitze Platz finden, unterschätzt die intellektuelle Präzision dieser Epoche ganz erheblich.

Bekannt geblieben ist Ockham vor allem durch das nach ihm benannte Ockhamsche Rasiermesser. Dahinter steht der methodische Grundsatz, bei einer Erklärung nicht mehr Annahmen einzuführen, als tatsächlich erforderlich sind. Die populäre Verkürzung, wonach die einfachste Erklärung immer die richtige sei, trifft den Gedanken allerdings nur unzureichend. Es geht nicht darum, Komplexität grundsätzlich zu vermeiden, sondern darum, unbegründete zusätzliche Voraussetzungen aus einer Argumentation zu entfernen.

Für einen Ingenieur ist das zunächst ein durchaus sympathischer Ansatz. Wer schon einmal erlebt hat, wie aus einer überschaubaren technischen Anforderung durch immer neue Abstraktionsschichten, Zuständigkeiten und Managemententscheidungen eine kaum noch beherrschbare Systemarchitektur entsteht, entwickelt eine gewisse Zuneigung zu philosophischen Rasiermessern. Allerdings sollte man sie nicht mit dem Rotstift verwechseln, mit dem Unternehmen gelegentlich genau jene Sicherheitsmaßnahmen entfernen, deren Nutzen sich erst dann zeigt, wenn sie fehlen.

Ockhams Bedeutung erschöpft sich jedoch keineswegs in diesem Prinzip. Seine eigentliche intellektuelle Leistung liegt auch in der differenzierten Analyse von Sprache, Bedeutung und Erkenntnis, insbesondere in seiner Summa logicae. Genau dort wird er für unsere heutige Diskussion über künstliche Intelligenz interessant.

Ein bedeutender Geist im mittelalterlichen München

Ockham war nicht nur Philosoph, sondern auch ein streitbarer Kritiker kirchlicher Machtansprüche. Im Konflikt zwischen dem Franziskanerorden und Papst Johannes XXII. ging es unter anderem um die Frage der Armut Christi und der Kirche, später aber auch um das Verhältnis zwischen geistlicher und weltlicher Herrschaft. Ockham geriet in Opposition zum Papst, verließ 1328 Avignon und suchte gemeinsam mit anderen Franziskanern den Schutz Ludwigs des Bayern.

Ab etwa 1330 lebte und arbeitete Ockham in München. Das damalige Franziskanerkloster befand sich auf dem Gelände des heutigen Max-Joseph-Platzes, wo heute unter anderem das Nationaltheater steht. Die Münchner Stadtgeschichte beschreibt das Kloster und nennt Ockham ausdrücklich unter den bedeutenden Gelehrten, die dort Zuflucht fanden. In dieser Münchner Zeit entstanden vor allem seine theologischen und kirchenpolitischen Schriften, mit denen er sich gegen überzogene päpstliche Machtansprüche wandte.

Umso erstaunlicher finde ich, wie wenig öffentliche Würdigung diesem Mann heute zuteilwird. München erinnert mit bemerkenswerter Ausdauer an Könige, Feldherren und politische Würdenträger, deren historische Bedeutung sich gelegentlich vor allem daran bemisst, wie viele Straßen, Plätze und Denkmäler nach ihnen benannt wurden. Ein Philosoph hingegen, dessen Überlegungen zur Logik, Sprache und Erkenntnis die europäische Geistesgeschichte nachhaltig beeinflussten, führt im öffentlichen Bewusstsein eher ein Schattendasein.

Ganz unbeachtet ist dieser Widerspruch inzwischen allerdings nicht mehr geblieben. Im Februar 2025 berichtete die Technische Universität München über eine Initiative zur stärkeren Würdigung Ockhams, die unter anderem von den Professoren Hans Förstl und Wilhelm Vossenkuhl unterstützt wird. Offenbar bin ich mit meiner Verwunderung also nicht ganz allein.

Die historische Ironie bleibt dennoch bemerkenswert: Während München heute zu den bedeutenden deutschen Standorten für Forschung an künstlicher Intelligenz zählt, muss erst wieder daran erinnert werden, dass hier bereits vor rund siebenhundert Jahren ein Philosoph lebte, der sich mit grundlegenden Fragen sprachlicher Repräsentation und menschlicher Erkenntnis beschäftigte. Vielleicht wäre es keine schlechte Idee, neben den nächsten Innovationszentren auch einem alten Denker etwas mehr Platz einzuräumen.

Schrift, Sprache, Gedanke – und dahinter die Welt

Ockhams Sprachtheorie unterscheidet drei Ebenen: geschriebene Sprache, gesprochene Sprache und die sogenannte mentale Sprache, also die begrifflichen Strukturen des Denkens. Geschriebene Zeichen beziehen sich auf gesprochene Ausdrücke, diese wiederum auf Begriffe. Die Begriffe sind für Ockham nicht bloß weitere willkürlich vereinbarte Wörter, sondern besitzen eine natürliche Beziehung zu dem, was sie bezeichnen.

Das klingt zunächst nach einer mittelalterlichen Variante moderner Sprachwissenschaft, führt aber erheblich weiter. Während das geschriebene Wort „Baum“ lediglich eine konventionelle Zeichenfolge darstellt, die in einer anderen Sprache völlig anders aussehen kann, verweist der entsprechende Begriff auf etwas, das wir als Gegenstand der Wirklichkeit erkennen können. Ockham beschäftigte sich damit, wie solche Begriffe entstehen, was sie bedeuten und unter welchen Bedingungen Aussagen über die Welt wahr sein können.

Die Stanford Encyclopedia of Philosophy erläutert diese Unterscheidung ausführlich. Besonders wichtig ist dabei, dass Ockham mentale Begriffe als natürliche Zeichen auffasste, deren Entstehung normalerweise mit der Erkenntnis wirklicher Gegenstände zusammenhängt. Das bedeutet nicht, dass jede menschliche Vorstellung zuverlässig oder jede Wahrnehmung fehlerfrei wäre. Es bedeutet aber, dass seine Erkenntnistheorie die Beziehung zwischen Denken und Wirklichkeit ausdrücklich untersucht.

Damit sind wir bei einem Problem angekommen, das uns in der KI-Diskussion immer wieder begegnet. Denn auch ein Sprachmodell verarbeitet Zeichen, verknüpft Begriffe und erzeugt Aussagen, die sich auf Gegenstände, Ereignisse und Zusammenhänge der Welt beziehen. Ob daraus allerdings bereits Erkenntnis im menschlichen Sinne entsteht, ist eine ganz andere Frage.

Die Trennung zwischen Schrift und Welt

Bei der Arbeit an unserer Trilogie KI-Effizienz-Lüge, KI-Teilhabe-Lüge und KI-Erkenntnis-Lüge beschäftigt mich zunehmend die Frage, welche Folgen es hat, wenn sprachliche Repräsentationen nicht mehr als Beschreibungen der Wirklichkeit verstanden werden, sondern schleichend an deren Stelle treten. Besonders deutlich wird dieses Problem bei großen Sprachmodellen, deren Leistungsfähigkeit auf der statistischen Verarbeitung umfangreicher Datenbestände beruht.

Ein solches Modell kann über einen Baum schreiben, seine biologischen Eigenschaften erläutern, seine Rolle in der Literatur analysieren und sogar eine überzeugende Beschreibung eines Waldes erzeugen. Dafür muss es aber weder einen Baum gesehen noch die Beschaffenheit seiner Rinde ertastet haben. Es verarbeitet sprachliche und andere datenförmige Repräsentationen, ohne dadurch automatisch über jene Art von unmittelbarer Welterfahrung zu verfügen, auf die menschliche Begriffsbildung häufig zurückgreift.

Natürlich wäre es zu einfach, daraus abzuleiten, dass Maschinen grundsätzlich nichts über die Wirklichkeit aussagen könnten. Ihre Trainingsdaten enthalten schließlich menschliche Beobachtungen, wissenschaftliche Erkenntnisse und technische Messungen. Hinzu kommt, dass KI-Systeme mit Sensoren, Datenbanken oder externen Werkzeugen verbunden werden können, wodurch sich ihre Möglichkeiten erheblich erweitern. Entscheidend ist deshalb nicht die Behauptung einer vollständigen Trennung von Daten und Wirklichkeit, sondern die Frage, wie zuverlässig diese Beziehung hergestellt, überprüft und gegebenenfalls korrigiert wird.

Genau hier sehe ich eine der zentralen Herausforderungen unserer KI-Erkenntnis-Lüge: Sprachliche Plausibilität wird zunehmend mit sachlicher Richtigkeit verwechselt, und die Fähigkeit, eine Antwort überzeugend zu formulieren, erscheint vielen bereits als hinreichender Beleg dafür, dass ihr Inhalt verstanden wurde. Dabei kann ein Satz grammatisch einwandfrei, logisch anmutend und stilistisch brillant sein, ohne dass seine Behauptung durch die Wirklichkeit gedeckt wäre.

Wir haben inzwischen Maschinen entwickelt, die uns außerordentlich eloquent erklären können, weshalb etwas richtig sein müsse. Dass sie sich dabei gelegentlich irren, wäre noch kein grundsätzlich neues Problem, schließlich beherrschen Menschen diese Disziplin seit Jahrtausenden. Neu ist allerdings die Geschwindigkeit, mit der sich solche Aussagen erzeugen, vervielfältigen und in immer neue Informationssysteme einspeisen lassen.

Wenn ein Wort plötzlich für die Sache selbst steht

Ockham beschäftigte sich nicht nur mit der Bedeutung einzelner Begriffe, sondern auch damit, worauf sprachliche Ausdrücke innerhalb konkreter Aussagen Bezug nehmen. Seine sogenannte Suppositionstheorie unterscheidet beispielsweise, ob ein Ausdruck für wirkliche Gegenstände, für einen Begriff oder für das sprachliche Zeichen selbst steht.

Der Unterschied lässt sich einfach verdeutlichen. Wenn ich sage, dass ein Baum Blätter besitzt, spreche ich über einen Gegenstand beziehungsweise eine Klasse von Gegenständen. Wenn ich dagegen sage, dass „Baum“ aus vier Buchstaben besteht, spreche ich über ein Wort. Und wenn ich den Baum als botanische Kategorie untersuche, bewege ich mich wiederum auf einer anderen begrifflichen Ebene.

Diese Unterscheidungen erscheinen selbstverständlich, solange wir sie bewusst treffen. Problematisch wird es dort, wo wir unbemerkt zwischen ihnen wechseln. Eine Beschreibung ist kein Gegenstand, eine Klassifikation keine Beobachtung und ein sprachlich formuliertes Urteil noch kein Beweis. Gerade bei künstlicher Intelligenz verschwimmen diese Grenzen leicht, weil das Ergebnis in einer Form erscheint, die wir seit unserer Kindheit mit menschlicher Verständigung und menschlichem Wissen verbinden.

Die Maschine schreibt, als hätte sie verstanden, und wir lesen, als hätte jemand nachgedacht. Damit ist noch keineswegs entschieden, was im jeweiligen System tatsächlich geschieht. Wohl aber entsteht eine bemerkenswerte Versuchung, den sprachlichen Ausdruck bereits für die dahinter vermutete geistige Leistung zu halten.

Ockhams Rasiermesser gegen den KI-Hype

Vielleicht sollten wir an dieser Stelle Ockhams berühmtestes Werkzeug wieder hervorholen. Wenn ein Sprachmodell eine überzeugende Antwort erzeugt, müssen wir daraus nicht zusätzlich schließen, dass es im menschlichen Sinne versteht, beabsichtigt, glaubt oder über ein Bewusstsein verfügt. Solche Eigenschaften können Gegenstand ernsthafter Forschung sein, sie folgen aber nicht allein aus der sprachlichen Qualität eines Ergebnisses.

Das Rasiermesser wäre hier kein Argument gegen künstliche Intelligenz, sondern gegen voreilige Zuschreibungen. Wir sollten zunächst untersuchen, welche Mechanismen eine beobachtete Leistung tatsächlich erklären, bevor wir zusätzliche Annahmen über innere Zustände oder menschenähnliche Fähigkeiten treffen. Ebenso wenig wäre es allerdings gerechtfertigt, aus der bloßen Tatsache maschineller Verarbeitung auf die prinzipielle Unmöglichkeit jeder Form von Erkenntnis zu schließen.

Ockhams methodische Sparsamkeit verlangt keine vorgefertigte Antwort, sondern begriffliche Disziplin. Und genau die vermisse ich gelegentlich in einer Diskussion, in der schon die nächste Modellgeneration wahlweise als digitaler Praktikant, allwissender Berater oder Vorbote einer neuen Zivilisationsstufe angekündigt wird. Wer sich derart großzügig mit Begriffen wie Denken, Wissen und Verstehen bedient, sollte zumindest erklären können, was er darunter versteht.

Was uns ein mittelalterlicher Philosoph heute noch sagen kann

Wilhelm von Ockham liefert keine fertige Antwort auf die Frage, ob künstliche Intelligenz eines Tages tatsächlich verstehen kann. Seine Philosophie entstand unter völlig anderen wissenschaftlichen und gesellschaftlichen Voraussetzungen, und zwischen mittelalterlicher Erkenntnistheorie und moderner Informatik liegen Entwicklungen, die man nicht durch eine hübsche historische Analogie überspringen sollte.

Seine Überlegungen erinnern uns aber daran, dass die Beziehung zwischen Sprache und Wirklichkeit keineswegs selbstverständlich ist. Zeichen besitzen Bedeutung nicht allein deshalb, weil sie sinnvoll angeordnet erscheinen, und Erkenntnis entsteht nicht automatisch dadurch, dass Aussagen über die Welt formuliert werden. Wer wissen möchte, was ein System tatsächlich leistet, muss deshalb genauer untersuchen, worauf sich seine Aussagen beziehen, wie sie zustande kommen und wodurch sich ihre Richtigkeit überprüfen lässt.

Für unsere Arbeit an der KI-Erkenntnis-Lüge ist genau das ein zentraler Gedanke. Wir beschäftigen uns nicht nur mit der Frage, welche Informationen künstliche Intelligenz erzeugen kann, sondern vor allem damit, was geschieht, wenn Menschen die Prüfung dieser Informationen zunehmend an Systeme delegieren, deren sprachliche Überzeugungskraft ihre tatsächliche Verlässlichkeit übersteigen kann.

Vielleicht ist Ockhams Aktualität deshalb größer, als es sein Platz im öffentlichen Bewusstsein vermuten lässt. Ein Mann, der im mittelalterlichen München über Sprache, Erkenntnis und die Grenzen von Machtansprüchen nachdachte, könnte uns heute zumindest eine unangenehme Frage stellen: Woher wissen wir eigentlich, dass unsere immer perfekteren Beschreibungen noch etwas mit der Wirklichkeit zu tun haben?

Dass wir diese Frage ausgerechnet im Zeitalter künstlicher Intelligenz erneut stellen müssen, ist keine Widerlegung des technischen Fortschritts. Es zeigt lediglich, dass technischer Fortschritt und philosophische Erkenntnis nicht zwangsläufig mit derselben Geschwindigkeit voranschreiten. Und vielleicht wäre es deshalb angebracht, Wilhelm von Ockham in München etwas sichtbarer zu würdigen, bevor wir dem nächsten Sprachmodell erklären lassen, weshalb er eigentlich bedeutend war.