Liebe Schachfreunde, die Redaktion hat sich entschlossen, ab sofort keine abwertende Kommentare zu veröffentlichten KI-Bildern mehr zu genehmigen. Leider hat sich in der Praxis gezeigt, dass manche Schachspieler, die doch eigentlich intelligente Menschen sind, Schnappatmung bekommen, sobald sie eine falsch aufgebaute Stellung sehen.
Was sie als intelligente Menschen eigentlich wissen müssten, ist die Tatsache, dass die KI nur das richtig wiedergibt, auf das sie gut trainiert ist. Da sich aber leider anscheinend noch kein KI-Entwickler dazu bereitgefunden hat, die KI auf korrekte Schachstellungen zu trainieren, wird es wohl noch länger dabei bleiben, dass Schachpositionen suboptimal oder irregulär sind. Das selbe Problem hatte übrigens auch bereits unser geschätzter Vorgänger Franz Jittenmeier.
Wie mehrfach angemerkt, kann die Redaktion aus Kosten- und Aufwandsgründen nicht auf den Einsatz von KI-Bildern verzichten, da nicht zu jedem Thema passende Bilder im Internet vorliegen, und wenn doch, dann sind diese zum Teil rechtlich geschützt.
Letztlich stellt es eine Abwertung unserer Autoren, die KI Bilder verwenden, und unserer ehrenamtlichen Arbeit dar, wenn gewisse Querulanten oder meinetwegen auch Perfektionisten immer wieder monieren, dass diese Bilder nicht der Realität entsprechen. Es ist zwar richtig, dass man mit besseren KI-Prompts (Eingabeaufforderungen) auch bessere KI-Bilder erzeugen kann, doch ganz perfekt werden sie aus den erwähnten Gründen nie sein.
Spaßeshalber haben wir auch noch die KI selbst befragt, weshalb es sich so verhält, mit folgendem Ergebnis:
Kurz gesagt: Weil ein Sprachmodell nicht primär wie eine Schachengine arbeitet, sondern Text vorhersagt — und dabei leicht die geometrische Struktur einer Stellung, Zugregeln oder die exakte Notation verwechselt. Genau das wird auch in Schach-bezogenen Artikeln beschrieben: Modelle liefern teils kuriose oder illegale Züge, und ihr Hauptproblem ist die fehleranfällige Übersetzung von Sprache in eine korrekte Brettposition.
Warum das passiert
- Eine Schachstellung ist kein normaler Satz, sondern eine präzise strukturierte Datenform, etwa FEN oder eine eindeutige Brettdarstellung. Sprachmodelle sind aber darauf optimiert, plausiblen Text zu erzeugen, nicht garantiert gültige Spielzustände.
- Kleine Fehler reichen schon: falsches Feld, vertauschte Farben, vergessene Rochaderechte oder ein nicht legaler Zug machen die Stellung sofort inkorrekt.
- Wenn die Anfrage unklar formuliert ist, kann das Modell zwar eine „wahrscheinlich richtige“ Antwort bauen, aber eben nicht zuverlässig eine regelkonforme Schachstellung.
Typische Fehler
- Figuren werden auf falsche Felder gesetzt.
- Legale Zugregeln werden verletzt, etwa durch „Springen“ von Figuren, die das nicht dürfen.
- FEN-Angaben werden unvollständig oder widersprüchlich ausgegeben.
- Das Modell vermischt Stellung, Zugfolge und Bewertung, obwohl das drei verschiedene Dinge sind.
Was besser funktioniert
- Ein echtes Schachprogramm oder eine Engine für die Legalitätsprüfung.
- Klare Eingaben in FEN statt freier Beschreibung.
- Ein Workflow mit „KI schreibt, Schach-Engine prüft“ statt nur Sprachmodell allein.
Das ist auch der Grund, warum KI im Schach oft gut über Erklärungen, Analysen oder Trainingshinweise ist, aber bei exakten Brettstellungen ohne Prüfsystem schnell unzuverlässig wird.
Wie gesagt, in Anbetracht dieser Erwägungen werden ab sofort keine negativen Kommentare zu veröffentlichten Beiträgen mit KI-Bildern mehr genehmigt, sondern sofort gelöscht. Sie können sich somit die Mühe sparen, einen solchen Kommentar abzugeben.
Zu diesem Beitrag mussten wir leider einige Kommentare löschen.