Linked Data statt halluzinierende LLM – Warum Semantik der bessere Weg sein kann

Seit 2022 haben Large Language Models wie ChatGPT unseren Alltag verändert – doch trotz ihrer Fähigkeiten kämpfen sie mit Halluzinationen, hohem Energiebedarf und schwer kontrollierbarem Verhalten. Mit geschicktem Prompting lassen sich fast beliebig falsche Antworten erzeugen, und die Wartung eines aktuellen Wissensstandes bleibt komplex und fehleranfällig. In diesem Talk zeige ich einen anderen, oft übersehenen Weg: logik- und regelbasierte Systeme auf Basis von semantisch verknüpften Daten. Statt Wahrscheinlichkeiten setzen wir auf Determinismus, Wartbarkeit und Präzision. Wir werfen einen praxisnahen Blick auf Linked Data, Ontologien und semantisches Web, und diskutieren, warum sich dieses Modell besonders eignet, wenn Nachvollziehbarkeit, Korrektheit und Geschwindigkeit entscheidend sind – ob im Wissensmanagement, in öffentlichen Datenbanken oder bei digitalen Assistenten mit Anspruch auf Verlässlichkeit. Für alle, die sich fragen: Muss KI wirklich immer Blackbox heißen?

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