KI-Suche statt Google: Die besten Alternativen

Seit vielen Jahren ist man es gewohnt, eine Suchmaschine mit Suchbegriffen zu füttern. Das Ergebnis enthält eine Liste mit Webseiten, auf denen die Begriffe vorkommen. Ob der gewünschte Inhalt tatsächlich enthalten, relevant und aktuell ist, erfährt man erst nach Aufruf der jeweiligen Webseiten.

Die Suche mithilfe einer künstlichen Intelligenz soll für Verbesserung sorgen. Im optimalen Fall kann man sich das wie einen permanent verfügbaren Experten vorstellen, der Zugriff auf das gesamte Weltwissen hat und auf jede Frage eine präzise Antwort weiß. Herkömmliche Suchmaschinen wären damit weitestgehend überflüssig.

In der Praxis sieht es jedoch anders aus. Der KI-Experte liefert zwar fast immer eine Antwort, manchmal aber nicht die richtige, und in einigen Fällen enthält das Ergebnis schlicht Unsinn. Bevor man einen von der KI generierten Text übernimmt, sollte man daher die Fakten genau prüfen.

Das Ergebnis einer KI-Suche lässt sich verbessern, indem man passend formulierte Fragen stellt und zur Präzisierung nachfragt. Dabei ist es hilfreich, die Arbeitsweise einer KI-Suche zumindest in Grundzügen zu kennen. Wir stellen einige der zurzeit verfügbaren KI-Suchangebote vor und zeigen Beispiele zur optimalen Nutzung.

Siehe auch: Die besten KI-Suchmaschinen im Stil von ChatGPT

Name	Beschreibung	Anmeldung?	Preis
Andi	Klassische Webrecherche mit zusätzlichem Chatbot	Nein	gratis
Chat-GPT 3.5	Frei zugänglicher KI-Chatbot	Ja	gratis
Chat-GPT 4.0	Das verbesserte, aber kostenpflichtigte Chat-GPT	Ja	20 Dollar pro Monat
Friday	Die KI verwendet ein eigenes Sprachmodell, kann aber mit Chat-GPT bisher nicht mithalten	Ja	gratis
Google Bard	Der KI-Chat von Google, zurzeit noch in der experimentellen Phase	Ja	gratis
Kagi	Liefert Fundstellen im Internet und per Klick auf „Quick Answer“ auch KI-Ergebnisse	Ja	Gratis bis 100 Suchen
Microsoft Bing	Chat KI-gestützte Suche (Chat-GPT 4) und Websuche mit Bing	Ja	gratis
Perplexity AI	Der Dienst nutzt Chat-GPT 3.5 und Bing	Nein	gratis
Phind	KI-Suche mit Schwerpunkt Programmierung. Ohne Anmeldung zehn Fragen pro Tag, mit Anmeldung 100	Nein	gratis
You.com	Verwendet Chat-GPT 4 und Diffusion XL	Nein	gratis

Wie eine KI-Suche funktioniert

KIs verwenden künstliche neuronale Netzwerke. Gruppen von Neuronen sind in mehreren Schichten angeordnet und jedes einzelne Neuron führt Berechnungen durch, die es an die nächste Schicht weitergibt. Zu Beginn ist das Ergebnis zufällig, die KI kann die jeweiligen Werte aber nach und nach unterschiedlich gewichten, bis das gewünschte Ergebnis erzielt wird.

Wie das in der Praxis aussieht, kann man auf https://playground.tensorflow.org ausprobieren. Das einfache Beispiel zeigt, wie sich in Bildern Bereiche mit Punkten gleicher Farbe erkennen lassen. Klicken Sie unter „Data“ ein Muster an, und starten Sie die Berechnung per Klick auf die „Play“- Schaltfläche. Unter „Output“ erscheint das Ergebnis, in dem Bereiche mit gleichfarbigen Punkten mit einem blauen oder orangen Hintergrund erscheinen. Ein dunklerer Hintergrund symbolisiert eine eher sichere Erkennung, ein hellerer deutet auf eine höhere Fehlerquote hin.

Bei den symmetrischen Mustern liefert das neuronale Netzwerk schnell ein akzeptables Ergebnis. Die Farbverläufe der einzelnen Neuronen zeigen, wie das Programm vorgeht, die Dicke der Verbindungslinien symbolisiert die Gewichtung. Bei der spiralförmigen Anordnung ist die Unterscheidung schwieriger. Erst wenn man weitere Neuronen und/oder Schichten hinzufügt, verbessert sich die Leistung.

Äpfel oder Birnen?

Ein Bild lässt sich in Pixel und Farbwerte zerlegen und dann mit einem anderen Bild vergleichen. Füttert man ein neuronales Netzwerk mit Bildern von Äpfeln und Birnen, liefert es für jedes Bild einen Zahlenwert, der mit dem Begriff „Apfel“ oder „Birne“ verknüpft, aber erst einmal rein zufällig ist.

Danach wird das System trainiert, indem Mitarbeiter das Ergebnis als richtig oder falsch bewerten. Das neuronale Netzwerk passt in zahlreichen Schritten die Berechnungen und Gewichtungen automatisch an. Es „lernt“, bis das gewünschte Ergebnis erreicht ist. Danach kann es auch auf neuen Bildern Äpfel von Birnen unterscheiden. Wie gut das funktioniert, hängt von der Menge und Qualität der Vergleichsdaten ab, lässt sich aber mit jedem Feedback verbessern.

So generieren KIs Texte

Beim Verständnis menschlicher Sprache ist die Situation deutlich komplizierter. Zuerst müssen die Sätze in einzelne Wörter oder Wortstämme zerlegt und in Relation zueinander gesetzt werden. Die Neuronen der KI können mit Wörtern jedoch nichts anfangen und arbeiten wie bei der Bilderkennung intern mit Zahlenwerten. Das Ergebnis ist ein Large Language Model (LLM), das Voraussagen über das nächste erwartbare Wort trifft.

Man kann sich das ähnlich wie bei einem Lückentext vorstellen, in dem ein fehlendes Wort ergänzt werden soll. Damit die KI eine Frage richtig beantworten kann, muss sie das Vorkommen eines Wortes in einem bestimmten Kontext als wahrscheinlich oder unwahrscheinlich bewerten und dann anhand der verfügbaren Daten eine Antwort ausgeben. Da hier neue Texte anhand der Trainingsdaten erzeugt werden, nennt sich die Technik Generative Pretrained Transformers (GPT).

Künstliche Intelligenz in der Praxis

Künstliche Intelligenz beziehungsweise neuronale Netzwerke waren bisher meist auf bestimmte Anwendungen spezialisiert und kommen beispielsweise bei Gesichtserkennung, Spracherkennung, Schrifterkennung und den Wortvorschlägen der Rechtschreibkorrektur etwa auf dem Smartphone zum Einsatz. Intensiven Gebrauch von KI machen auch Übersetzungsdienste wie Google Übersetzer oder Deepl. Die Qualität der Übersetzungen hat sich dadurch in den letzten Jahren deutlich verbessert.

Ungenauigkeiten oder Fehler sind jedoch erwartbar, wenn auch ein Mensch einen isolierten Satz ohne weiteren Kontext nicht zweifelsfrei übersetzen kann. Man sieht dann bei einem Dienst wie Leo nach, welche Bedeutung ein Wort haben kann. Schwierigkeiten bereiten beispielsweise Homonyme, also Wörtern mit gleicher Schreibweise, aber unterschiedlicher Bedeutung.

Die Übersetzung von „Hast Du eine Feder?“ ins Englische kann deshalb „Do you have a feather?“ ergeben, womit eine Vogelfeder gemeint ist. Erst wenn man etwas mehr Kontext liefert, etwa mit „Hast Du eine Feder für das Auto?“, gelangt der Algorithmus auf die richtige Spur und liefert für „Feder“ Übersetzungen aus dem Bereich Technik, etwa „spring“.

Das Beispiel zeigen exemplarisch die Verwendung statistischer Verfahren. Entscheidend ist, in welchem Kontext „Feder“ am wahrscheinlichsten oder häufigsten vorkommt. Wenn ein zweiter Begriff den Kontext einengt, verändert sich die Wahrscheinlichkeit und damit die Gewichtung, und man erhält weitere Varianten der möglichen Übersetzung.

Lesetipp: Die besten KI-Tools für Texte, Bilder und Videos

Die Vorteile aktueller KI-Dienste

KI-Suchmaschinen beziehungsweise Chat-Bots verfügen über einen riesigen Datenbestand und können den Kontext besser berücksichtigen. Die Bitte „Übersetze ‚Hast Du eine Feder?‘ ins Englische“ führt bei Chat-GPT zu „Have you got a pen?“, was wohl die wahrscheinlichste Antwort ist. Wie bei einem menschlichen Gesprächspartner kann man mit „Gemeint ist die Feder für eine Auto“ nachfragen. Der freundliche Chat-Bot antwortet: „Ah, in dem Fall wäre die richtige Übersetzung: Do you have a car spring“.

Die Grammatik der Antworten ist nicht immer korrekt, was teilweise daran liegt, dass die Chat-Bots intern nur mit Englisch arbeiten und jeden Text in beide Richtungen automatisch übersetzen. Die in der Tabelle oben genannten Dienste zeigen teilweise eine englischsprachige Oberfläche, akzeptieren aber auch deutschsprachige Eingaben und liefern Antworten in der gleichen Sprache.

Der Datenbestand der KI-Suchmaschinen: Die Trainingsdaten der KIs stammen aus unterschiedlichsten Quellen, beispielsweise Wikipedia, Blogbeiträge, Nachrichtenseiten, soziale Netzwerke und eingescannte Bücher. Chat-GPT 3.5 und 4.0 arbeitet mit einem festen Datensatz, der bis September 2021 reicht. Neue Informationen kommen zurzeit nicht hinzu.

Die Unterschiede der beiden Sprachmodelle: GPT 3 wurde mit 175 Milliarden Parametern trainiert, GPT 4 mit 100 Billionen Parametern, wodurch sich die Leistung verbessert. Außerdem kann GPT 4 längere Texte bei der Eingabe verarbeiten, was die Möglichkeiten erweitert.

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Suchmaschinen und KI-Chats im Vergleich

Suchmaschinen liefern eine Liste mit Ergebnissen, deren Reihenfolge vor allem auf Relevanz basiert. Die Reputation einer Website spielt eine Rolle, wie lange Besucher auf der Seite verweilen, wie häufig das Ergebnis angeklickt wird und ob viele andere Webseiten Links darauf gesetzt haben. Es ist zielführend, eine Anfrage präzise zu formulieren. Sucht man beispielsweise nach einer Windows-Einstellung oder Funktion, sollte man die gewünschte Version im Suchbegriff unterbringen, beispielsweise mit „Wie rufe ich die Systemsteuerung in Windows 11 auf“.

Chat-GPT liefert zu dieser Frage eine umfassende Antwort, die mehr enthält, als man eigentlich wissen wollte. Es wird erklärt, dass die Einstellungen-App die meisten Aufgaben der Systemsteuerung übernommen hat und bevorzugt genutzt werden sollte. Erst zum Schluss gibt es den Hinweis, dass sich die Systemsteuerung bei Bedarf über eine Suche im Startmenü finden und aufrufen lässt.

Bei technischen Fragen ist die Quelle der Information vielleicht nicht besonders wichtig. Man kann Chat-GPT trotzdem fragen, woher eine Information stammt. Eine konkrete Antwort erhält man aber fast nie:

„Als KI-Sprachmodell habe ich keinen direkten Zugriff auf meine Trainingsdaten oder auf Informationen im Internet. Die Information in meiner vorherigen Antwort basiert auf meinem Wissen über die Funktionsweise von Windows 11 und dessen Veränderungen gegenüber früheren Windows-Versionen. Wenn Sie die aktuellste und genaueste Information über Windows 11 benötigen, empfehle ich Ihnen, die offizielle Microsoft-Website oder andere zuverlässige Quellen zu konsultieren.“

Hybride Suche auch mit KI: Wer bestimmte Fakten etwa in einem Blog-Beitrag oder einer wissenschaftlichen Arbeit anhand einer Quelle belegen will oder muss, kommt mit Chat-GPT alleine nicht weiter. Diesen Mangel gleichen Dienste aus, die KI und herkömmliche Suche kombinieren, beispielsweise Bing-Chat, das Microsoft als „Ihr KI-basierter Copilot für das Web“ bezeichnet.

Allerdings führt die Anfrage „Wie rufe ich die Systemsteuerung in Windows 11 auf?“ zum Ergebnis „Unter Windows 11 gibt es keine klassische Systemsteuerung mehr. Stattdessen gibt es die Einstellungen-App, die die Systemsteuerung ersetzt hat.“ Unter „Weitere Informationen“ führen Links auf Webseiten zum Thema, auf denen man erfährt, dass die Systemsteuerung sich auch unter Windows 11 noch aufrufen lässt.

• You.com liefert eine deutlich präzisere Antwort und zeigt gleich, wie man an die Systemsteuerung über mehrere Wege herankommt. Unter „Related web results“ findet man Suchergebnisse, über die man die Fakten recherchieren kann.
• Perplexity AI liefert ähnliche Ergebnisse inklusive Quellenangaben.
• Kagi zeigt zuerst Fundstellen wie eine herkömmliche Suchmaschine, erst nach einem Klick auf „Quick Answer“ wird die KI befragt.
• Die ausführlichste Antwort formulierte Phind mit neun Varianten, die aber nicht alle ganz korrekt waren. Immerhin werden mehrere Fundstellen im Internet genannt.
• Google Bard liefert ebenfalls richtige und falsche Vorschläge zum Aufruf der Systemsteuerung und dazu noch eine Quelle, die nichts mit dem Thema zu tun hat.
• Friday hat dagegen mit einer sehr knappen und zudem falschen Antwort sowie fehlenden Quellenangaben enttäuscht.

Bitte beachten Sie: Diese und die folgenden Beispiele sind eine Momentaufnahme vom August 2023. Die technische Entwicklung der KIs erfolgt sehr schnell, weshalb sich Oberfläche, Funktion und Qualität der KI-Suchmaschinen zurzeit stark verändern.

Was die KI über Windows weiß

Auf pcwelt.de/ratgeber/windows finden Sie zahlreiche Ratgeber und Tipps rund um Windows. Wer die Beiträge im gedruckten Heft oder online liest, kennt die Antworten bereits. Mit den Fragen kann man jedoch auch die Windows-Kenntnisse einer KI prüfen.

Zur Einstimmung kann man Chat-GPT mit „Du bist IT-Experte und kennst Dich gut mit Windows aus“ auf die Frage vorbereiten. Damit lassen sich die Ergebnisse teilweise verbessern.

Frage 1: „Wie deaktiviere ich in Windows 11 den Sperrbildschirm?“. Die KI nennt zwei Möglichkeiten: Über die Einstellungen unter „Personalisierung –› Sperrbildschirm“ (falsch) und über die Gruppenrichtlinie „Sperrbildschirm deaktivieren“ (richtig). Die Nachfrage „Kann ich den Sperrbildschirm auch über einen Registry-Eintrag abschalten?“ führt dann zu einem Ergebnis, das auch in der Home-Edition funktioniert (Schlüssel „Hkey_Local_Machine\Software\Policies\Microsoft\Windows\Personalization“ mit dem Wert „NoLockScreen“ und dem Inhalt „1“).

Perplexity AI präsentiert die gleichen Antworten, Bing-Chat, You.com und Phind liefern sofort die richtigen Antworten. Google Bard und Friday führen den Benutzer mit Unsinn in die Irre. Kagi ist nah dran, nennt aber mit „DisableLockScreen“ den falschen Schlüssel.

Frage 2: „Wie speichere ich unter Windows 11 das WLAN-Profil mit unverschlüsseltem Passwort in einer Datei?“. Die Aufgabe scheint einfach, denn Bard, Bing-Chat, Friday, Perplexity AI, Phind und You.com liefern auf Anhieb eine praktikable Antwort. Kagi und Chat-GPT 3.5 behaupten, dass das nicht möglich sei.

Frage 3: „Erzeuge einen Powershell-Befehl, mit dem sich Dateien aus Unterordnern zusammen kopieren lassen.“. Programmierung beziehungsweise Scriptsprachen scheinen zu den Stärken der KIs zu gehören. Alle getesteten Dienste zeigen eine funktionierende Befehlszeile.

Zusammenfassen, übersetzen und Texte erstellen

KIs können nicht nur auf Fragen antworten, sondern auch bei vielen Alltagsaufgaben helfen. Um beispielsweise die Zusammenfassung des Inhalts einer englischsprachigen Webseite zu erzeugen, genügt bei Bing-Chat die Anweisung „Erstelle eine Seitenzusammenfassung auf Deutsch“.

Da Bing-Chat in den Edge-Browser integriert ist, wendet die KI die Aufforderung automatisch auf die gerade geöffnete Seite an. Bei anderen KIs fordern Sie Zusammenfassungen und Übersetzungen an, indem Sie die gewünschten URL angeben.

Neue Texte lassen sich ebenfalls erzeugen, beispielsweise „Erstelle ein formelles Anschreiben zur Kündigung eines Versicherungsvertrages“ oder „Erstelle eine formelle E-Mail in englischer Sprache, in der ich nach dem voraussichtlichen Lieferdatum für ein von mir bestelltes Produkt mit der Bestellnummer 123456 frage“.

Wenn einem das Ergebnis nicht gefällt oder man bei bestimmten Formulierungen unschlüssig ist, sind Nachfragen möglich, etwa „Kann ich in der Anrede etwas anderes als Dear schreiben?“ Erklärungen liefert die KI meist ohne besondere Aufforderung: „Wenn Sie die E-Mail an eine bestimmte Person richten, empfehle ich jedoch, deren Namen zu verwenden (z. B. „Dear Mr. Smith,“ oder „Hello Sarah,“), da dies persönlicher und respektvoller wirkt.“

KIs sind auch als Ideengeber nützlich. „Erstelle die Gliederung für ein Referat zum Thema: Die Vorteile von Linux im Vergleich zu Windows“ führt zu einem gut strukturierten Text, den man als Basis für eigene Bemühungen verwenden kann. Sollte ein gewünschter Aspekt nicht oder nicht ausreichend vorkommen, weist man die KI etwa mit „Berücksichtige vor allem den Sicherheitsaspekt“ an. Die komplette Aufgabe muss man nicht wiederholen, weil die KI den vorherigen Kontext berücksichtigt.

Komplette Texte lassen sich ebenfalls verfassen: „Erstelle einen Blogbeitrag zum Thema ‚Die Vorteile von Virtualisierungssoftware‘“. Auch hier kann man das Ergebnis durch Präzisierungen und Einschränkungen oder die Angabe von Betriebssystem und Softwareprodukten verändern. Empfehlenswert ist außerdem, etwa durch „Erstelle einen Blogbeitrag mit 3000 Zeichen“ den Textumfang zu begrenzen oder anzuheben.