Google's AI Overview scheitert an einfacher Kalenderrechnung und definiert das Jahr 2027 falsch

In einer erschreckenden Demonstration elementaren Logikversagens wurde Google's AI Overview-Feature dafür kritisiert, faktisch falsche Informationen zum aktuellen Kalenderjahr zu liefern. Trotz des rasanten Fortschritts bei Großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) und der Veröffentlichung ausgefeilter Versionen wie Gemini 3 hat das integrierte AI-Zusammenfassungstool des Suchriesen Probleme mit einem grundlegenden zeitlichen Konzept: der Bestimmung, welches Jahr als nächstes kommt.

Berichte, die diese Woche auftauchten, bestätigen, dass auf die einfache Frage „Ist 2027 nächstes Jahr?“ Google's AI Overview selbstbewusst behauptet, dass dem nicht so sei. Stattdessen halluziniert das System eine bizarre Zeitlinie und behauptet, dass 2027 tatsächlich zwei Jahre vom aktuellen Jahr 2026 entfernt sei. Dieser Fehler hebt die anhaltende Volatilität generativer KI (generative AI) hervor, selbst wenn solche Systeme zunehmend in kritische Suchinfrastrukturen eingebettet werden, die von Milliarden genutzt werden.

Die Anatomie der Halluzination

Der Fehler wurde zuerst von Futurism hervorgehoben, das berichtete, dass Nutzer, die versuchten, zukünftige Daten zu verifizieren, auf eine verblüffende mathematische Aufschlüsselung stießen. Auf die Nachfrage lieferte AI Overview eine detaillierte, wenn auch völlig falsche Erklärung.

Laut der generierten Antwort sagte die KI: „Nein, 2027 ist nicht nächstes Jahr; 2027 ist zwei Jahre vom aktuellen Jahr (2026) entfernt, das heißt nächstes Jahr ist 2028 und das Jahr danach ist 2027.“

Diese Antwort ist bemerkenswert, nicht nur wegen ihrer Ungenauigkeit, sondern wegen ihrer inneren Widersprüche. Die KI identifiziert korrekt das aktuelle Jahr als 2026, überspringt dann jedoch 2027 vollständig bei ihrer Berechnung von „nächstes Jahr“ und springt direkt zu 2028. Paradoxerweise ordnet sie 2027 dann dem Jahr nach 2028 zu. Diese Art nicht-linearer Logik deutet auf ein tiefgreifendes Versagen der Fähigkeit des Modells hin, seine Ausgaben in grundlegender sequentieller Realität zu verankern — ein Problem, das Große Sprachmodelle seit ihrer Entstehung plagte.

Warum temporales Denken weiterhin eine Herausforderung ist

Für KI-Forscher und -Entwickler ist diese spezielle Fehlerart — oft als „temporale Halluzination“ bezeichnet — ein bekanntes Problem. Große Sprachmodelle sind probabilistische Motoren, die darauf ausgelegt sind, das nächstwahrscheinliche Token in einer Sequenz vorherzusagen; sie besitzen keine innere Uhr oder ein verankertes Verständnis linearer Zeit wie ein Mensch oder ein einfacher Taschenrechner.

Obwohl neuere Modelle mit riesigen Datensätzen trainiert werden, die Kalender und Daten enthalten, löst der Jahresübergang häufig eine Phase der Instabilität aus. So wie Menschen im Januar versehentlich das falsche Jahr auf einen Scheck schreiben können, scheinen Modelle Probleme mit dem Konzept der „gegenwärtigen Zeit“ zu haben, wenn Trainingsdaten mit Echtzeit-Systemeingaben in Konflikt stehen. Das Ausmaß dieses speziellen Fehlers — die Umstellung der Reihenfolge der Jahre — ist jedoch weitaus schwerwiegender als ein einfacher Tippfehler.

Benchmarking der Fehlleistung: Wie Konkurrenten abschnitten

Der Vorfall bietet eine wertvolle Gelegenheit, Google's AI Overview mit anderen führenden Foundation-Modellen auf dem Markt zu vergleichen. Tests zeigten, dass während die Suchintegration von Google vollständig versagte, Konkurrenten wie OpenAI und Anthropic ein anderes, wenn auch unvollkommenes Verhalten zeigten.

Interessanterweise stolperten sowohl ChatGPT (mit Modell 5.2) als auch Anthropics Claude Sonnet 4.5 anfangs über dieselbe Eingabe, zeigten jedoch eine entscheidende Fähigkeit: Selbstkorrektur. Diese metakognitive Fähigkeit, eine Ausgabe zu überprüfen und sie in Echtzeit zu überarbeiten, ist ein bedeutendes Unterscheidungsmerkmal in Bezug auf Sicherheit und Zuverlässigkeit von Modellen.

Die folgende Tabelle skizziert die Antworten großer KI-Modelle auf die Frage, ob 2027 nächstes Jahr ist (Kontext: aktuelles Jahr 2026):

Die Diskrepanz innerhalb von Googles Ökosystem

Einer der rätselhaftesten Aspekte dieses Versagens ist die Diskrepanz zwischen Googles verschiedenen KI-Produkten. Während die AI Overview-Funktion — die oben in den Google-Suchergebnissen erscheint — den Test nicht bestand, beantwortete Googles eigenständiges Flaggschiffmodell Gemini 3 die Frage korrekt.

Diese Inkonsistenz wirft Fragen zur spezifischen Architektur und Optimierung der AI Overview-Funktion auf. Im Gegensatz zur direkten Interaktion mit einem Chatbot wie Gemini werden AI Overviews mit einer spezialisierten Version des Modells erzeugt, die für Suchzusammenfassungen optimiert ist (Search Generative Experience - SGE). Es scheint, dass im Prozess der Optimierung für abrufgestützte Generierung (retrieval-augmented generation, RAG) oder beim Zusammenfassen von Web-Ergebnissen die grundsätzlichen Reasoning-Fähigkeiten des Modells beeinträchtigt worden sein könnten.

Mögliche Ursachen für diese Abweichung umfassen:

• Latenzoptimierung: Das Suchmodell könnte eine kleinere, destillierte Version von Gemini sein, die für Geschwindigkeit ausgelegt ist und dafür an Tiefe im Reasoning einbüßt.
• Widersprüchliche Quellendaten: AI Overviews stützen sich stark auf indexierte Webinhalte. Wenn das Modell veraltete Inhalte indexiert oder „Zukunfts“-Diskussionen mit „aktuellen“ Fakten verwechselte, könnte es die Zeitlinie halluzinieren.
• Prompt-Engineering: Die Systemanweisungen, die steuern, wie AI Overview das „aktuelle Datum“ interpretiert, könnten weniger robust sein als jene in der eigenständigen Gemini-Oberfläche.

Das Vertrauensdefizit in KI-Suche

Dieser Vorfall reiht sich in eine wachsende Liste öffentlicher Peinlichkeiten für Googles KI-Suchintegration ein. In den vergangenen Jahren riet das System Nutzern beispielsweise, Klebstoff auf Pizza zu geben, damit der Käse nicht abrutscht, und behauptete, „you can't lick a badger twice“ sei eine echte Redewendung. Während diese Beispiele oft darauf zurückgeführt wurden, dass die KI satirische Inhalte (wie Reddit-Shitposting) aufnahm, ist der Kalenderfehler 2027 rein ein Logikversagen.

Für professionelle Nutzer und Unternehmen, die sich auf KI für Datenanalyse und schnelle Faktenprüfung verlassen, sind diese Fehler mehr als nur amüsante Pannen — sie sind Warnsignale in Bezug auf Zuverlässigkeit. Wenn ein System nicht zuverlässig erkennen kann, dass 2027 auf 2026 folgt, ist seine Fähigkeit, komplexe Finanzberichte, rechtliche Zeitpläne oder historische Abfolgen zusammenzufassen, fragwürdig.

Wesentliche Implikationen für die KI-Branche sind:

1. Verifizierungssysteme: Es besteht dringender Bedarf an sekundären Verifizierungsschichten (Verifikatoren), die KI-Ausgaben vor der Anzeige für Nutzer gegen harte Logikregeln (wie Mathematik und Kalender) prüfen.
2. Nutzer-Skepsis: Solange diese Fehler bestehen, könnte das Vertrauen der Nutzer in „KI-Antworten“ stagnieren oder sinken und den Verkehr zurück zur traditionellen quellenbasierten Verifikation treiben.
3. Risiken der Modelldestillation: Die Problematik verdeutlicht die Risiken, kleinere, günstigere Modelle für die Massenbereitstellung ohne ausreichende Schutzmechanismen einzusetzen.

Fazit: Der Weg zur Allgemeinen Künstlichen Intelligenz bleibt holprig

Die Halluzination „2027 ist nicht nächstes Jahr“ dient als deutliche Erinnerung daran, dass aktuelle Systeme trotz des Hypes um Artificial General Intelligence (AGI) weiterhin an gesundem Menschenverstand fehlen. Sie sind brillante statistische Nachahmer, die Anwaltsprüfungen bestehen und Code schreiben können, doch sie lassen sich durch den Lauf der Zeit aus dem Konzept bringen — ein Konzept, das jedem Menschenkind innewohnt.

Für Creati.ai-Leser und KI-Fachleute dient dies als Fallstudie zur Bedeutung von Mensch-in-der-Schleife (human-in-the-loop, HITL)-Workflows. Solange KI-Modelle nicht fehlerfrei die grundlegenden Axiome der Realität navigieren können — wie die Reihenfolge der Kalenderjahre — bleibt das blinde Vertrauen in ihre Ausgaben riskant. Während wir uns weiter ins Jahr 2026 bewegen, können wir nur hoffen, dass die Algorithmen den Kalender einholen, bevor 2028 kommt — oder wie Google's KI es vielleicht nennen würde, „nächstes Jahr“.