VLM vs. Computer Vision: Warum ChatGPT bei Ihren Bildern lügt (und was Sie dagegen tun können)
Veröffentlicht am 26. Oktober 2025 von Mahdi Mantash
Die Illusion des "einen großen Gehirns"
Viele stellen sich KI-Systeme wie ChatGPT oder Gemini als ein einziges, allwissendes Gehirn vor. Die Realität ist eine komplexe Symbiose verschiedener, spezialisierter Modelle. Wenn Sie ein Bild hochladen, ist das erste Modell, das aktiv wird, oft ein Visual Language Model (VLM).
Ein VLM funktioniert wie ein digitaler Ermittler: Es wurde darauf trainiert, Millionen von Bildern mit deren textuellen Beschreibungen zu verknüpfen. Es "sieht" also kein Bild wie ein Mensch, sondern versucht, Muster im Bild mit gelernten Text-Konzepten zu verbinden. Für allgemeine Aufgaben ist das beeindruckend.
Der entscheidende Unterschied: Computer Vision
Computer Vision (CV) arbeitet fundamental anders. Es analysiert ein Bild auf Pixel-Ebene. Anstatt Konzepte zu erraten, arbeitet es mit trainierten Filtern, um exakte, messbare Informationen zu extrahieren.
- VLM fragt: "Worauf deutet dieses Bild hin?" (z.B. ein Mikrofon -> Podcast)
- CV fragt: "Ist die obere Kante von Objekt A exakt 3 Pixel höher als die von Objekt B?"
Die Gefahr der "überzeugenden Lüge"
Hier liegt das Risiko für Business-Anwendungen: Ein VLM wird niemals sagen "Ich weiß es nicht". Es wird immer versuchen, eine plausible Erklärung zu generieren. Wenn Sie sich auf diese Antwort verlassen, um eine geschäftskritische Entscheidung zu treffen – sei es bei der Analyse eines technischen Diagramms oder einer medizinischen Aufnahme – kann das katastrophale Folgen haben.
Die Lösung: Strategie statt Blackbox
Für 9 von 10 ernsthaften Unternehmensanwendungen ist ein fine-getuntes Computer Vision Modell nicht nur die bessere, sondern die einzig richtige Wahl. Der State-of-the-Art-Workflow sieht oft so aus:
- Ein spezialisiertes CV-Modell extrahiert präzise, strukturierte Daten aus dem Bild.
- Diese hochwertigen, verifizierten Daten werden dann an ein Large Language Model (LLM) übergeben, das daraus einen verständlichen Report generiert.
Bei franconAI ist genau das unsere Kernkompetenz. Wir agieren als Ihre externe, hoch-agile F&E-Abteilung und kümmern uns um den gesamten Prozess: von der Datensammlung über das Fine-Tuning bis zur Implementierung einer robusten Pipeline. Das Ergebnis ist keine unzuverlässige Blackbox, sondern ein transparentes, messbares und vor allem verlässliches KI-System.