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Awonder Liang
Warum Online-Ratings kein verlässliches Maß für Spielstärke sind
Quelle: Substack – Awonder Liang, „In 2026, Let’s Stop Using Online Ratings as Unbiased Estimators of Strength“, 30. Dezember 2025
Awonder Liang kritisiert die verbreitete Praxis, Online-Ratings als objektive Messgröße für Spielstärke zu nutzen. Sein Kernargument: Das Elo-System funktioniert nur unter idealen Bedingungen – feste Spielstärken, zufällige Paarungen. Diese Bedingungen gelten online nicht.
In offenen Online-Pools können Spieler gezielt Gegner auswählen. Wer bewusst „überbewertete“ Gegner herauspickt, kann sein Rating systematisch nach oben treiben. Elo verliert damit seine Aussagekraft als Schätzer realer Stärke. Liang illustriert das mit eigenen Erfahrungen auf chess.com und verweist auf prominente Beispiele.
Mathematisch zeigt er anhand eines vereinfachten Modells: Große Rating-Abweichungen sind in zufälligen Systemen extrem selten. In aktiven Online-Pools mit hoher Spielzahl und größeren K-Faktoren treten sie dennoch auf – nicht durch Stärke, sondern durch Auswahlverhalten. Simulationen und Markov-Modelle stützen diese These.
Sein Fazit ist klar: Online-Ratings messen Verhalten im System, nicht zwingend Spielstärke. Wer sie in Forschung oder Vergleichsstudien nutzt, muss diese Verzerrungen berücksichtigen – oder aufhören, sie als neutralen Maßstab zu behandeln.
Schach und KI: Wer nicht mitzieht, verliert
Quelle: awonder676 (Substack) – „Notes on Chess and AI", veröffentlicht am 18. Mai 2026
Seit Deep Blue im Jahr 1997 den amtierenden Weltmeister Garry Kasparov besiegte, haben Schachcomputer die menschliche Spielstärke weit hinter sich gelassen. Das berichtet awonder676 (Substack). Heute gehört die Nutzung moderner Engines zum Standard: Von den 100 weltbesten Spielern verwenden mindestens 95, wahrscheinlich alle, die jeweils stärksten verfügbaren Programme. Wer sich dem verweigerte, verschwand schrittweise aus der Spitze.
Die Engines fungieren inzwischen als nahezu unfehlbares Orakel. Eröffnungsvorbereitung reicht bei Spitzenspielerinnen und Spitzenspielern heute tief in Nebenvarianten hinein, gestützt auf tausende computergestützt analysierte Partiezüge. Selbst Magnus Carlsen, dem nachgesagt wird, absichtlich nicht die besten Züge zu spielen, verlässt sich dabei auf umfangreiche Engine-Analysen der Folgestellungen.
Handicap-Partien zeigen überlegene Maschinenstärke
Ein konkretes Beispiel für die überlegene Spielstärke von KI lieferte 2024 eine Partie des Autors gegen die Engine Leela mit einem Figurenvorsprung von einem Springer. Im Blitz verlor der Autor mit 2–8. Es war das erste Mal, dass eine KI einen Spieler der Weltranglisten-Top-50 unter diesen Bedingungen besiegte. Hikaru Nakamura erzielte später als bester Topspieler in einer vergleichbaren Versuchsreihe lediglich 12,5 Prozent.
Trotz vollständiger Abhängigkeit von KI-Werkzeugen zeigen sich unter den besten Spielerinnen und Spielern keine Zeichen kreativer Verarmung. Aktuelle Nachwuchstalente wie der türkische Prodigy Yagiz Erdogmus, der mit 14 Jahren die 2700-Elo-Marke durchbrach, nutzen dieselben Analysetools wie die Weltspitze. Gleichzeitig gibt es Spitzenvertreter wie Weltmeister Gukesh D, der nach eigenen Angaben erst nach dem Erwerb des Großmeistertitels mit Computern zu arbeiten begann.
Auch das Thema Betrug durch KI-Nutzung gewinnt an Bedeutung: Erstmals nimmt 2026 ein Spieler an einem Weltmeisterschaftskampf teil, der zuvor wegen Fairplay-Verstößen auf Online-Plattformen gesperrt worden war. Die Schachgemeinschaft unterscheidet dabei zunehmend zwischen Online-Betrug und dem als schwerwiegender eingestuften Betrug bei Turnierpartien am Brett.
Automatisch KI-generierter Beitrag