Die Geschichte der KI-Chatbots: Von ELIZA bis ChatGPT
ChatGPT feiert heute dritten Geburtstag. Die Geschichte der KI-Chatbots ist jedoch deutlich länger und geht zurück bis in die 1950er-Jahre: Damals begannen Forscher, sich mit computergesteuerten Dialogen zu beschäftigen und mit der Frage, ob solche Maschinen menschenähnliche Intelligenz zeigen könnten. Erfahren Sie in diesem Text, welche Meilensteine die Geschichte der Chatbots in den vergangenen 70 Jahren erlebt hat – und wieso ChatGPT schlussendlich nur noch ein kleiner Schritt war.
Die Anfänge: der Turing-Test als wissenschaftliche Basis für Chatbots
Die Geschichte der Chatbots nimmt ihren Anfang mit dem berühmten Turing-Test, den der britische Mathematiker und Informatiker Alan Turing bereits 1950 in seinem wegweisenden Aufsatz „Computing Machinery and Intelligence„ vorstellte. Turing schlug darin ein Experiment vor, das untersuchen sollte, ob eine Maschine in der Lage ist, menschliches Denk- und Kommunikationsverhalten so überzeugend nachzuahmen, dass ein Menschlich sie im schriftlichen Dialog nicht mehr sicher von einem Menschen unterscheiden kann.
Der Turing-Test wurde damit zur zentralen Fragestellung der frühen KI-Forschung und legte den theoretischen Grundstein für die Entwicklung von Chatbots und computergesteuerten Dialogsystemen.
Einen ersten Meilenstein in der Praxis setzte 1966 der US-Informatiker Joseph Weizenbaum am Massachusetts Institute of Technology (MIT) mit der Entwicklung des Chatbots „ELIZA“.
ELIZA simulierte als virtuelle Psychotherapeutin einfache Gespräche, indem sie auf Schlüsselwörter in den Eingaben der Nutzer und Nutzerinnen reagierte und daraufhin vorgefertigte Antworten gab. Die Funktionsweise basierte auf festen Regeln, sodass das System zwar als technisches Wunderwerk seiner Zeit galt, aber dennoch deutlich limitiert war: Sobald eine Eingabe keines der Schlüsselwörter enthielt, konnte ELIZA nicht mehr antworten. Zugleich gab das System auf völlig sinnfreie Anfragen Antworten, Hauptsache sie enthielten eines der Schlüsselwörter.
Die Evolution: Von Parry bis A.L.I.C.E.
Anfang der 1970er-Jahre brachte „Parry“ einen bedeutenden Fortschritt in der Entwicklung der Chatbots: Er wurde entwickelt, um das Verhalten eines paranoiden Patienten zu simulieren. Der Name war übrigens kein Akronym, sondern die Forscher wählten bewusst einen menschlichen Namen, weil die Maschine auf ihr Gegenüber möglichst menschlich wirken sollte.
Parry überflügelte seine Vorgängerin ELIZA deutlich, denn erstmals gelang es einem Chatbot, eine einfache Version des Turing-Tests zu bestehen. Es gelang ihm also, menschliche Gesprächspartner so zu täuschen, dass sie nicht sicher unterscheiden konnten, ob sie mit einem anderen Menschen oder einer Maschine kommunizierten. Trotz dieses Erfolgs blieb auch Parry in seinen Fähigkeiten durch die zugrunde liegende regelbasierte Architektur begrenzt.
Mitte der 90er-Jahre wurde A.L.I.C.E. (Artificial Linguistic Internet Computer Entity) entwickelt, die dank einer eigens konzipierten Computersprache eine größere Bandbreite an Themen abdecken und flexibler auf verschiedene Gesprächssituationen reagieren konnte. Echte, dynamische Konversationen waren aber immer noch nicht möglich, weil die regelbasierte Logik mit Schlüsselwörtern weit von einem wirklichen Sprachverständnis entfernt war.
Die Beschleunigung: Die 2010ern ändern alles in der Geschichte der KI-Chatbots
Das Bestehende zu verbessern, reichte nicht aus. Es brauchte stattdessen eine grundsätzlich neue Technologie, um dies zu ändern:
Als diese erwies sich in den 2010er Jahren Natural Language Processing, kurz NLP. NLP ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, das Computern die Fähigkeit verleiht, geschriebene und gesprochene menschliche Sprache samt ihrer Muster zu verstehen, zu interpretieren und flexibel auf unterschiedliche Formulierungen zu reagieren. Ohne Natural Language Processing gäbe es keine Chatbots.
Die zweite notwendige Innovation waren leistungsstarken und günstigen Cloud-Speicher: Computing-Power wurde plötzlich erschwinglich.
IBM entwickelte den „Watson Assistant“, Google die Plattform „Dialogflow“, ebenfalls bekannt war „Rasa“ als Open-Source-Lösung, um nur drei führende Systeme zu nennen.
Der Triumph: IBM schlägt die Menschen in ihrer scheinbar stärksten Domäne
Es folgten spektakuläre Erfolge – IBMs Watson etwa gewann 2011 in der Quizshow „Jeopardy!“ gegen zwei menschliche Gegner. Für damalige Verhältnisse war die IBM-Maschine ein Supercomputer – angesichts von 16 Terabyte Daten, auf die das System dazu zurückgriff. Heute bietet jedes Smartphone mehr Speicherplatz.
Doch noch bemerkenswerter war der Sieg aus einem anderen Grund: weil „Jeopardy!“ kein reines Wissensquiz war, sondern man Doppeldeutigkeiten und Wortwitz verstehen und um Ecken denken musste, um die Fragen zu beantworten. Und genau diese kombinatorische Cleverness hatten man Computern bis dato nicht zugetraut, sondern als stärkste Domäne des Menschen betrachtet.
Genau hier half die NLP-Technologie: Durch sie waren Maschinen plötzlich in der Lage, Nutzerabsichten zu erkennen, Kontext zu analysieren und sich durch Interaktion weiterzuentwickeln.
Ersten Unternehmen erkannten den Mehrwert und etablierten eigene Bots in Kundenservice oder Marketing. Da die Systeme zumeist aber noch eher hölzern daherkamen, waren Mehrwert und Nutzererlebnis begrenzt. Wirklich populär waren Chatbots nur in IT und Wissenschaft.
Die Revolution: Large Language Models und ChatGPT
Das änderte sich heute vor drei Jahren. Am 30. November 2022 wurde mit ChatGPT 3.5 von OpenAI erstmals ein sogenanntes Large Language Model (LLM) für die breite Öffentlichkeit zugänglich. Dessen Architektur, das „Transformer-Modell“ war so ausgefeilt und so umfassend trainiert, dass der Bot um Welten flexibler, kontextstärker und kreativer war in seinen Antworten als alles zuvor gesehene.
Rund um ChatGPT entstand auch die neue Gattungsbezeichnung „GenAI“, kurz für „Generative KI“.
OpenAI hatte jedoch damit nicht etwa den KI-Chatbot erfunden, sondern nutzte eine Technologie, die weltweit Forscher beschäftigte. Entsprechend schnell entstanden parallel dutzende Chatbots, und die Technologie wurde universell einsetzbar, von der Texterstellung bis zum Kundenservice. In kurzer Zeit deutete sich an, dass GenAI einen ähnlich großen Veränderungsdruck auslöste, wie einst das Internet, und jede Branche betrifft.
Neben ChatGPT haben sich weitere Systeme etabliert: Aus den USA kommen zum Beispiel Claude von Anthropic, Metas Llama, Grok von X.ai/Elon Musk, Gemini von Google, Microsofts Copilot oder Perplexity, aus China Deepseek, das Anfang 2025 weltweit für Aufsehen sorgte, oder neuerdings Qwen und Kimi. Das einzige Modell aus Europa, das aktuell mithalten kann, ist Mistral aus Frankreich. Ein konkurrenzfähiges deutsches gibt es derzeit nicht.
Zugleich ist der Schritt, den OpenAI & Co gemacht haben, nur ein sehr kleiner im Vergleich zu dem, was zuvor in der Geschichte der KI-Chatbots an Forschung und Entwicklung stattgefunden hatte: Theoretisch und technologisch war die Basisarbeit erledigt, als OpenAI-Chef Sam Altman mit ChatGPT startete. Die Leistung seiner Firma bestand vor allem aus zweierlei:
- Darin, die Fähigkeiten ihres LLMs so zu potenzieren, dass KI es in immer mehr Disziplinen mit dem Menschen aufnehmen kann.
- Und darin, der Technologie ein derart einfaches Interface zu geben, dass jede:r von uns, auch ohne irgendwelche IT-Vorkenntnisse, einfach loslegen konnte.
Die Zukunft: Chatbots als digitale Kollegen
Moderne Chatbots sind heute weit mehr als digitale Plaudertaschen: Sie fungieren als Schnittstellen im Alltag, unterstützen Unternehmen beim Kundenservice, Marketing, Support und sogar in der Softwareentwicklung. Die neueste Entwicklung, die in 2025 begann, sind „KI-Agenten“: Bots, die selbständig entscheiden, wie sie Anfragen beantworten und welche anderen Tools (wie Online-Suche oder Mail) sie nutzen. Gleichzeitig rücken KI-Ethik und Transparenz immer stärker in den Fokus, um einen verantwortungsvollen Einsatz sicherzustellen.
Die Geschichte der Chatbots ist auf jeden Fall noch lange nicht zu Ende – auch wenn die Überschrift des letzten Kapitels schon bekannt ist. „Artificial Super Intelligence“. Angekündigt worden ist die menschengleiche Superintelligenz schon häufig – und genauso häufig aufgeschoben.
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