Stand: 7. November 2025

Multimodale KI und „Weltmodelle“: Der nächste Sprung über Large Language Models hinaus

Die rasante Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) hat mit Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT beeindruckende Fortschritte erzielt und die Art und Weise, wie wir mit Informationen interagieren, revolutioniert. Doch die KI-Forschung steht an der Schwelle zu einem noch größeren Paradigmenwechsel. Der nächste evolutionäre Schritt in der generativen KI zeichnet sich bereits ab: multimodale KI-Systeme, die durch die Integration von „Weltmodellen“ ein tieferes Verständnis der Realität entwickeln. Diese Entwicklung verspricht eine neue Ära der KI, die flexibler, allgemeiner und effizienter agieren kann und weit über die textbasierte Verarbeitung aktueller LLMs hinausgeht.

Von unimodalen LLMs zu multimodaler Intelligenz: Die Evolution der generativen KI

Generative KI, die in der Lage ist, neue Inhalte wie Text, Bilder, Musik, Audio und Videos zu erstellen, hat in den letzten Jahren eine bemerkenswerte Entwicklung durchgemacht. Von den grundlegenden Markov-Ketten und Rekurrenten Neuronalen Netzen (RNNs), die an ihre Grenzen stießen, bis hin zur Einführung von Transformer-basierten Modellen wie BERT und GPT, die die Textgenerierung revolutionierten.

Large Language Models (LLMs) sind KI-Systeme, die auf riesigen Textdatensätzen trainiert werden, um menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Sie fungieren als hochentwickelte Autovervollständigungen, die auf Textanfragen sinnvolle und präzise Antworten liefern können. Modelle wie ChatGPT haben eindrucksvoll gezeigt, wie leistungsfähig und zuverlässig LLMs geworden sind, indem sie innerhalb weniger Tage Millionen von Nutzern erreichten.

Der nächste logische Schritt ist die multimodale KI. Im Gegensatz zu unimodalen KI-Modellen, die für die Verarbeitung eines einzigen Datentyps konzipiert sind (z.B. nur Text bei traditionellen LLMs), kombiniert und analysiert multimodale KI verschiedene Formen von Dateneingaben. Dies bedeutet, dass multimodale Modelle nicht nur Text, sondern auch Bilder, Audio, Videos und sogar Sensordaten verarbeiten und integrieren können, um ein umfassenderes Verständnis zu erreichen und robustere Ausgaben zu generieren. Prominente Beispiele für diese Entwicklung sind GPT-4o, Gemini von Google DeepMind und ImageBind von Meta.

Weltmodelle: Der Schlüssel zum tieferen Verständnis der Realität

Während multimodale KI die Fähigkeit zur Verarbeitung vielfältiger Datenmodalitäten darstellt, sind „Weltmodelle“ der entscheidende Faktor für den nächsten Sprung über die aktuellen Fähigkeiten von LLMs hinaus. Weltmodelle sind interne Repräsentationen der Umgebung, die es einer KI ermöglichen, Kausalität, Raum, Zeit und Handlung zu verstehen und Vorhersagen über die Auswirkungen von Aktionen zu treffen.

Experten wie Yann LeCun, Metas KI-Chef, betonen, dass Weltmodelle das logische Denken und die zielorientierten Fähigkeiten der KI stärken werden. Sam Altman, CEO von OpenAI, erklärte bereits 2023, dass Sprache allein nicht ausreiche, um fortgeschrittene KI zu entwickeln.

Der fundamentale Unterschied zu herkömmlichen LLMs liegt darin, dass diese zwar beeindruckende Fähigkeiten zeigen – etwa das Raten von Filmtiteln aus Emojis – aber oft keine kohärenten Weltmodelle speichern. Stattdessen nutzen sie eine Ansammlung heuristischer Regeln, die bei kleinen Änderungen der Situation zusammenbrechen können. Ein echtes Weltmodell hingegen könnte flexibel umleiten, weil es die Struktur der Welt versteht und nicht nur Muster in Daten erkennt.

Wie Weltmodelle funktionieren und was sie ermöglichen:

Lernen aus Erfahrung statt Nachahmung: Anstatt nur auf Milliarden von Wörtern aus menschlichen Quellen zu basieren, sollen KI-Agenten mit Weltmodellen kontinuierlich aus ihren eigenen Handlungen und Beobachtungen lernen. Sie sollen in einem permanenten Strom von Erfahrungen leben und sich über Monate oder Jahre hinweg an ihre Umwelt anpassen – ähnlich wie Menschen oder Tiere.
Kausalverständnis und Planung: Weltmodelle ermöglichen es KI-Systemen, Vorhersagen darüber zu treffen, was in bestimmten Kontexten erwartet wird, und mit neuen Situationen umzugehen, indem sie Erwartungen an das Geschehen haben. Dies ist entscheidend für echtes Planen, insbesondere in Bereichen wie der Robotik und autonomen Systemen.
Reduzierung von „Halluzinationen“: Durch ein besseres Verständnis der Realität können Weltmodelle dazu beitragen, die Tendenz von generativen KI-Modellen zu reduzieren, unrichtige oder unrealistische Inhalte zu erzeugen (sogenannte Halluzinationen).
Simulation komplexer Szenarien: Weltmodelle können ganze Welten erschaffen und Handlungen planen, bevor sie ausgeführt werden. Dies ist besonders nützlich für das Training anderer KIs in sicheren und leicht umsetzbaren Rahmenbedingungen, beispielsweise bei der Simulation von Fahrbedingungen für autonome Fahrzeuge.

Aktuelle Entwicklungen und Anwendungsbereiche

Die Forschung an multimodaler KI und Weltmodellen ist in vollem Gange und zeigt vielversprechende Ergebnisse:

Google DeepMind und OpenAI setzen auf multimodale Daten wie Videos und 3D-Simulationen, um Weltmodelle aus der Statistik eines Netzwerks entstehen zu lassen.
Googles Gemini ist von Natur aus multimodal und kann mühelos Text und verschiedene audiovisuelle Eingaben verarbeiten, wodurch es Inhalte auf multimodale Weise verstehen und generieren kann.
DeepMinds Gato ist ein KI-System, das gleichzeitig unterschiedliche Aufgaben lernen und mithilfe des so erlernten Wissens unter anderem Gespräche führen, Videospiele spielen oder einen Roboterarm steuern kann.
ImageBind von Meta integriert sechs Modalitäten: Text, Bilder/Videos, Audio, 3D-Messungen, Temperatur und Bewegungsdaten.
Das Karlsruher Institut für Technologie (KIT) entwickelt im Projekt „WOW – a World model of Our World“ ein KI-Weltmodell, das verschiedene KI-Modelle zur Simulation von Klima, Wetter und Umwelt effizient verknüpft, um Ereignisse wie Waldbrände oder Dürren präziser und schneller vorherzusagen.
Tencent verfolgt mit seinem Hunuan World Model einen pragmatischeren Ansatz, der es ermöglicht, in laufende Situationen einzugreifen und per Prompt Personen, Gegenstände oder Fabelwesen in eine Szene einzufügen.

Anwendungsfälle:

Medizin: Multimodale Systeme können medizinische Bilder, Patientenakten und klinische Notizen kombinieren, um Diagnosen genauer zu stellen.
Autonomes Fahren: Fahrzeuge können visuelle Daten von Kameras, akustische Signale und textuelle Informationen von Straßenschildern verarbeiten, um die Sicherheit zu verbessern.
Umweltsimulation: Präzisere und energieeffizientere Vorhersagen von Naturkatastrophen wie Waldbrände, Dürren oder Überschwemmungen.
Robotik: Weltmodelle ermöglichen Robotern ein besseres Verständnis ihrer Umgebung und eine Anpassung an diese, was ihre Funktionalität erheblich voranbringt, von der industriellen Automatisierung bis hin zu Service-Robotern.
Kreativindustrie und Spieleentwicklung: Die Fähigkeit, ganze Welten zu erschaffen und zu manipulieren, eröffnet neue Möglichkeiten für die Generierung von Spielinhalten und virtuellen Umgebungen.

Herausforderungen und Ausblick

Trotz der vielversprechenden Fortschritte stehen multimodale KI und Weltmodelle noch vor Herausforderungen:

Rechenkomplexität: Die Integration mehrerer Modalitäten und das Training von Weltmodellen erfordern eine erhöhte Rechenleistung.
Datenvielfalt und -verzerrung: Die Überwindung von Verzerrungen in den Trainingsdaten und die Sicherstellung einer ausreichenden Vielfalt sind entscheidend für die Robustheit der Modelle.
Entwicklung fortschrittlicher Algorithmen: Es bedarf weiterer Forschung, um Algorithmen zur effektiven Datensynthese und zur Schaffung konsistenter Weltmodelle zu entwickeln. Einige Experten wie Yann LeCun glauben, dass neue, nicht-generativ arbeitende Architekturen nötig sind, um die notwendige Struktur zu schaffen.
Ethische Bedenken: Fragen des Datenschutzes, der Verantwortung und des Urheberrechts bleiben wichtige Themen, die umfassende Aufmerksamkeit erfordern.

Die Entwicklung hin zu multimodaler KI mit Weltmodellen ist ein zentrales Ziel vieler Forschungslabore und wird als der nächste große Schritt auf dem Weg zu einer allgemeinen Künstlichen Intelligenz (AGI) angesehen. Diese Systeme könnten die Grundlage für verlässlichere, interpretierbare und fehlerfreiere KI bilden und die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren, grundlegend verändern. Die Zukunft der generativen KI sieht spannend aus, mit praktisch unbegrenzten Möglichkeiten am Horizont.

Multimodale KI & Weltmodelle: Der Sprung über LLMs