Mit keinem von beiden wird man geboren, es sind antrainierte Fähigkeiten. Jede dieser Fähigkeiten liegen Fakten zugrunde, anhand der eine Entscheidung getroffen wird. Entsprechend eigentlich die Paradedisziplin dieser sogenannten "KI". Daß diese Modell an Fragen wie "lügt Trump" oder "welche Aktien soll ich kaufen" scheitern, liegt eher am fehlenden Bauchgefühl und das muß nichts positives sein, denn es führt Menschen in schönster Regelmäßigkeit dazu, jemandem fälschlich zu vertrauen, oder sich zu verspekulieren. Der Profi reduziert diese Möglichkeit durch Erfahrung, durch Kenntnis, durch Analyse indirekter Fakten (zB Mimik, Gestik, Körpersprache eines Redners) aber das kann eine Maschine genauso, wenn nicht besser. Das Problem ist vielmehr, daß die Maschine zB bei der Frage, ob Trump lügt, oft mangels verfügbarer Fakten, zu keinem eindeutigen Ergebnis kommt und das Modell anscheinend so programmiert ist, daß es den Nutzer als Antwort nicht mit statistischen Wahrscheinlichkeiten nerven will, aber eben aus 61:39 auch keine so eindeutige Antwort liefern kann, um zufällig auf eins zu tippen. Die richtig großen Sprachmodelle fangen dann ihrer Programmierung gemäß an, mit wortreicher Prosa das für und wider darzulegen. Das wird dann komischerweise akzeptiert, ein banales "kann man nicht genau sagen" wird als Fehler klassifiziert. Warum?