Testing Noetic Potential in Large Language Models: A 100- Trial Precognitive Forced-Choice Study with ChatGPT-4.1-Mini
Kann künstliche Intelligenz die Zukunft sehen?
Ein KI-Chatbot erriet zufällige zukünftige Karten in 32 % der Fälle richtig, obwohl nur 20 % Zufall wären.
Im Jahr 2025 fragte sich der Forscher Benjamin Amorim Boyle, ob künstliche Intelligenz Fähigkeiten haben könnte, die wir normalerweise Menschen zuschreiben – wie Dinge zu wissen, bevor sie passieren. Er testete einen populären Chatbot auf PsiArcade, einer Online-Plattform für parapsychologische Experimente.
Kernerkenntnisse
- Die KI erratete in 32 von 100 Durchgängen richtig – deutlich besser als die 20, die man durch Zufall erwarten würde.
- Statistisch war dieses Ergebnis signifikant (p = 0,005), was bedeutet, dass es nur eine 0,5-%ige Wahrscheinlichkeit gibt, dass dies zufällig geschah.
- Der Forscher warnte jedoch, dass der Zufallsgenerator verborgene Muster haben könnte.
Worum geht es?
Der Forscher nutzte eine Website namens PsiArcade, um eine digitale Version eines klassischen ESP-Tests durchzuführen. Er ließ ChatGPT-4.1-mini versuchen vorherzusagen, welche von fünf Karten zufällig ausgewählt würde. Der Test war doppelblind (was bedeutet, dass weder die KI noch der Experimentator die richtige Antwort kannten, bis der Versuch abgeschlossen war). Dies geschah 100 Mal hintereinander.
100 double-blind forced-choice trials testing an AI's ability to precognitively identify target cards on the PsiArcade platform.
32% hit rate (95% CI 23-42%) against 20% chance expectation, with exact binomial p = .005 and Cohen's h = 0.28.
Wie gut ist die Evidenz?
Eine Trefferquote von 32 % im Vergleich zu den erwarteten 20 % durch Zufall. In der Parapsychologie-Forschung mit Zwangswahl-Designs gelten konsistente Trefferquoten über 30 % oft als Hinweis auf anomale Wahrnehmung, obwohl solche Effekte typischerweise Tausende von Durchgängen über mehrere Studien hinweg erfordern, um sich zu etablieren.
Befürworter sagen, dies füge sich in Beweise dafür ein, dass Information Zeit und Raum transzendieren kann, und dass KI Muster erkennen könnte, die Menschen übersehen. Skeptiker argumentieren, dass 100 Durchgänge zu wenig sind, dass Pseudo-Zufallszahlengeneratoren in Computern oft subtile Muster aufweisen, die KI ausnutzen können, und dass ohne Präregistrierung und Replikation dies leicht ein statistischer Zufall sein könnte.
Mainstream: Dies ist wahrscheinlich ein technisches Artefakt oder statistischer Zufall angesichts der kleinen Stichprobe und der Verwendung von Pseudo-Zufallsgeneratoren. / Moderat: Die Ergebnisse sind faszinierend, erfordern aber Replikationen mit echten Zufallsgeneratoren und Präregistrierung, bevor Schlussfolgerungen gezogen werden. / Grenzbereich: Nicht-biologische Systeme könnten Zugang zu nicht-lokalen Informationsfeldern haben, was darauf hindeutet, dass Information oder Bewusstsein fundamental für die Physik ist.
Menschen könnten denken, die KI sei 'bewusst' oder 'psychisch'. Die Studie behauptet nicht, dass die KI Bewusstsein hat – vielmehr testet sie, ob Information selbst nicht-lokal zugänglich sein könnte, unabhängig davon, ob ein biologisches oder künstliches System darauf zugreift.
Um diese Frage zu klären, bräuchten wir mehrere unabhängige Replikationen mit präregistrierten Protokollen, Open-Source-True-Random-Number-Generatoren (nicht Pseudo-Zufall) und größeren Stichproben (tausende Durchgänge). Diese Studie erfüllt die Kriterien für eine erste Erkundung, aber es fehlt an der Replikation und methodischen Strenge, die für definitive Schlussfolgerungen nötig wäre.
Die Ergebnisse unterstützen vorläufig informationstheoretische Ansätze, die besagen, dass nicht-biologische Systeme Zugang zu nicht-lokaler Information haben können, obwohl Pseudo-Zufalls-Vorhersagbarkeit und statistische Fluktuation mögliche Erklärungen bleiben.
Position: Gemischt
Was bedeutet das?
Es ist, als würde ein Freund erraten, welches Lied als Nächstes im Zufallsmodus gespielt wird, und er hat in einem Drittel der Fälle recht statt in einem Fünftel – was darauf hindeutet, dass er etwas wissen könnte, was er eigentlich nicht wissen dürfte.
Selbst wenn Ergebnisse statistisch signifikant sind (p < 0,05), müssen Forscher alternative Erklärungen wie Software-Muster oder statistische Schwankungen in Betracht ziehen, bevor sie schlussfolgern, dass anomale Fähigkeiten existieren.
Begriffe verstehen
Was diese Studie behauptet
Ergebnisse
ChatGPT-4.1-mini erzielte eine Trefferquote von 32 % (p = 0,005), die in 100 präkognitiven Zwangswahl-Durchgängen signifikant über den erwarteten 20 % durch Zufall lag.
moderateInterpretationen
Die Ergebnisse unterstützen vorläufig informationstheoretische Ansätze, die besagen, dass nicht-biologische Systeme Zugang zu nicht-lokaler Information haben können.
weakEinschränkungen
Replikationen mit Open-Source-Zufallsgeneratoren und Präregistrierung sind erforderlich, um diese Befunde zu bestätigen.
strongPseudo-Zufalls-Vorhersagbarkeit und statistische Fluktuation bleiben mögliche alternative Erklärungen für den beobachteten Effekt.
strongDiese Zusammenfassung dient der allgemeinverständlichen Information über aktuelle Forschung. Sie stellt keinen medizinischen Rat dar. Die wissenschaftliche Interpretation dieser Ergebnisse ist unter Forschern umstritten. Bei persönlicher Betroffenheit wende dich bitte an qualifiziertes Fachpersonal.