KI News: Kurz und klar.

Large Language Models (LLMs) sind beeindruckend im semantischen Verständnis, doch bei komplexen Entscheidungsaufgaben fehlt ihnen oft die strukturelle Konsistenz und die Zuverlässigkeit des logischen Denkens. Klassische Entscheidungstheorien wie der Analytische Hierarchie-Prozess (AHP) bieten dagegen ein systematisches, rationales Rahmenwerk, erfordern jedoch aufwändige Expertenkenntnisse – ein Engpass, der die Skalierbarkeit einschränkt.

Ein neues Forschungsdokument aus dem arXiv-Repository präsentiert einen innovativen Ansatz, um die Erklärbarkeit von Künstlicher Intelligenz (KI) zu verbessern. Dabei werden große Sprachmodelle (LLMs) in fest definierte Analyseprozesse eingebettet, die bereits seit langem in der Entscheidungsforschung etabliert sind.

In der heutigen Forschung stehen Modelle des Denkens, Suchens und Handelns im Mittelpunkt, wenn es darum geht, menschliche und künstliche Entscheidungsprozesse besser zu verstehen. Diese Modelle zeigen, wie wir Informationen aufnehmen, nach relevanten Mustern suchen und schließlich Handlungen auswählen, die unseren Zielen entsprechen.