eLife · 23. Oktober 2026 · Aus Ausgabe 57
Large language models poorly capture how word order shapes representations of sentence meaning in the human brain
KI-Modelle scheitern daran nachzubilden, wie Gehirne verfolgen, wer wem was antut.
James Fodor, Carsten Murawski et al.
KI-Sprachmodelle machen bei der Wortstellung immer noch Fehler, wenn man ihre Muster mit Hirnaktivität vergleicht. Wissenschaftler scannten die Gehirne von 30 Personen, während diese 108 Sätze lasen. Die Sätze waren so gebaut, dass sie testeten, ob die Bedeutung davon abhing, wer wem etwas antut. Acht KI-Modelle, die die Wortstellung berücksichtigen, stimmten besser mit den Hirnmustern überein als einfache Modelle, die die Reihenfolge ignorieren. Aber alle acht versagten deutlich bei Sätzen, bei denen es entscheidend war, wer die handelnde Person und wer die empfangende Person war.
Der Umfang der Hirnscan-Studie, mit der KI-Sprachmodelle gegen menschliche Hirnaktivität getestet wurden.
Eine Hirnscan-Studie, 30 Personen, nur im Labor.
Integritätsprüfung: bestanden (3 Prüfungen) Geprüft am 26. Oktober 2026. Rücknahme-Eintrag: keiner. DOI löst bei doi.org auf. Metadaten-Eintrag gefunden (eLife). Zur Quelle
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