Worüber reden wir, wenn wir KI sagen?

Große Pause, drei Sätze aus drei Richtungen. "Ich hab das mit ChatGPT gemacht." "Bei uns läuft alles über telli." "Mein Mann benutzt Claude Code." Und dann jemand: "Ist das alles dasselbe?"

Nein. Und solange man nicht weiß, was wovon ein Teil ist, klingt jede Fortbildung wie eine Fremdsprache. Diese Lektion sortiert die Begriffe einmal, damit du jeden Namen einordnen kannst, den du ab jetzt hörst.

Vier Kreise, von außen nach innen

Künstliche Intelligenz ist der Oberbegriff, und er ist alt. Er meint jede Software, die etwas tut, wofür man früher einen Menschen brauchte: Schach spielen, Gesichter erkennen, Sprache verstehen. Ein Schachcomputer aus den Neunzigern war KI. Er folgte Regeln, die Menschen ihm aufgeschrieben hatten.

Maschinelles Lernen ist der Kreis darin. Hier schreibt niemand mehr jede einzelne Entscheidungsregel auf. Menschen bauen ein Lernverfahren, geben der Software Beispiele, sehr viele, und die Software stellt ihre inneren Stellschrauben so ein, dass sie die Muster darin trifft. Ein Spamfilter lernt aus Millionen Mails, wie Spam aussieht, ohne dass jemand "Wörter wie Gewinn sind verdächtig" programmiert hätte. Das ist der Bruch mit dem Computer, den du kennst: nicht mehr "wenn A, dann B", sondern "das sieht aus wie das, was ich schon gesehen habe".

Deep Learning ist der Kreis darin. Die Muster werden in einem Netz aus sehr vielen Schichten gespeichert, lose dem Gehirn nachempfunden. Damit lassen sich auch sehr komplexe Muster lernen. Ob das gelingt, hängt an der Qualität der Beispiele, am Aufbau des Netzes und am Training, nicht einfach an "mehr". Um 2012 gelang damit der Durchbruch in der Bilderkennung, in den Jahren danach folgten Spracherkennung und Übersetzung.

Generative KI ist der innerste Kreis, und erst seit wenigen Jahren im Alltag. Sie erkennt Muster nicht nur, sie erzeugt daraus Neues: Text, Bilder, Ton. Ein Sprachmodell (auf Englisch Large Language Model, LLM) ist generative KI für Text. Es wurde mit riesigen Textmengen trainiert, hat darin die Muster von Sprache gelernt und berechnet, welches Wort oder Wortstück als nächstes wahrscheinlich kommt. Mehr dazu in Lektion 2, es ist der wichtigste Satz dieser Stufe.

Das Bild ist vereinfacht: Die heute verbreitete generative KI baut auf Deep Learning auf, darum liegt sie im Schaubild ganz innen. Vieles von dem, was dir im Schulalltag gerade als "KI" begegnet, sitzt in diesem innersten Kreis. KI ist aber deutlich mehr: Spamfilter, Bilderkennung und Empfehlungen im Streamingdienst sind auch KI, ohne einen Satz zu erzeugen. Wenn also jemand sagt "KI kann keine Buchstaben zählen", meint er: ein Sprachmodell kann es nicht. Der Taschenrechner ist beleidigt.

Die Landkarte der Namen

Die Namen, die du hörst, liegen auf fünf Ebenen. Verwechslungen entstehen, weil die Ebenen oft fast gleich heißen. Die Landkarte ist eine Orientierungshilfe, kein Lehrbuch: Manche Namen passen auf zwei Ebenen, und das ist in Ordnung.

Ebene 1: Firmen. Sie bauen die Modelle. Dazu die Namen, die in den Nachrichten fallen, damit du sie zuordnen kannst:

Wenn in einer Schlagzeile "Altman" oder "Amodei" steht, weißt du jetzt: Das ist Ebene 1, ein Firmenchef, nicht ein Modell.

Ebene 2: Modellfamilien. GPT, Claude, Gemini, Grok, Llama. Das ist der Markenname, unter dem eine Firma ihre Sprachmodelle herausbringt. Wenn jemand "Claude" sagt, meint er meistens die ganze Familie.

Ebene 3: Einzelne Modelle. Innerhalb einer Familie gibt es mehrere Modelle, meist ein schnelles, ein mittleres und ein gründliches, jeweils mit Versionsnummer. Bei Anthropic heißen sie Haiku, Sonnet, Opus und Fable, also zum Beispiel "Claude Sonnet 5" oder "Claude Fable 5.1". Bei OpenAI tragen sie die Versionsnummer im Namen, GPT-5 und seine kleineren Varianten. Bei Google heißen sie Gemini Pro und Gemini Flash. Wenn also jemand "Ich arbeite mit Fable" sagt, meint er ein bestimmtes Modell aus der Claude-Familie von Anthropic. Die Nummern ändern sich alle paar Monate, die Familiennamen bleiben.

Ebene 4: Produkte zum Chatten. ChatGPT, die Claude App, die Gemini App. Das ist die Verpackung: ein Fenster, in dem du mit dem Modell schreibst, dazu Dateien hochladen, Suche, Projekte. ChatGPT ist nicht das Modell. ChatGPT ist die App, in der ein GPT-Modell steckt. In den Einstellungen der App kannst du oft wählen, welches Modell der Familie gerade antwortet. Dasselbe Modell steckt oft auch in anderen Produkten, etwa in Schul-Werkzeugen.

Ebene 5: Werkzeuge, die für dich arbeiten. Claude Code (Anthropic), Codex (OpenAI), Gemini CLI (Google). Hier chattest du nicht nur, das Werkzeug führt selbst Schritte aus: Dateien lesen, Ordner bearbeiten, eine Anleitung abarbeiten, die du ihm gegeben hast. Auf dieser Ebene lebt später dein Lehrer-OS, der Ordner mit allem, was das Werkzeug über deinen Unterricht wissen soll, und hier laufen Skills, also gespeicherte Arbeitsanleitungen. Stufe 2 richtet das ein.

Daneben: Schul-Werkzeuge. telli, fobizz, Paddy, schulKI. Sie kaufen Modelle von Ebene 3 ein und verpacken sie für Schulen: mit Datenschutzvertrag, Schülerzugängen, fertigen Vorlagen, manchmal mit mehreren Modellen zur Auswahl. Wenn dein Land oder deine Schule eines davon stellt, ist es ein Produkt von Ebene 4 mit Vertrag. Der Vertrag regelt, was mit deinen Eingaben passiert. Welches Modell gerade darunter läuft, steht in den Einstellungen oder im Kleingedruckten, und es lohnt sich, dort einmal nachzusehen.

Dazu zwei Begriffe, die ständig fallen: Prompt ist nur das, was du eingibst. Agent beschreibt ein Verhalten, keine Ebene: Ein Agent plant mehrere Schritte und geht sie allein. Werkzeuge von Ebene 5 tun das immer, Chat-Apps von Ebene 4 können es inzwischen auch, wenn man es ihnen erlaubt.