ELIZA ist ein 1966 von Joseph Weizenbaum vorgestelltes Dialogprogramm, das Gespräche führt, indem es Schlüsselwörter erkennt und die Eingabe zu einer Rückfrage umformt — ohne Inhalte zu verstehen oder Wissen über die Welt zu besitzen.
Joseph Weizenbaum entwickelte ELIZA zwischen 1964 und 1966 am MIT und beschrieb sie im Januar 1966 in den Communications of the ACM. Der Name spielt auf Eliza Doolittle aus George Bernard Shaws Pygmalion an — die Blumenverkäuferin, der man beibringt, gebildet zu sprechen. Geschrieben war das Programm in MAD-SLIP für einen IBM 7094, nicht in Lisp.
ELIZA arbeitet mit austauschbaren Skripten; das bekannteste heißt DOCTOR und imitiert einen Psychotherapeuten nach Carl Rogers. Das Programm sucht in der Eingabe nach Schlüsselwörtern, wählt dazu ein Muster und setzt die Wörter des Nutzers nach einer Umformungsregel in eine Rückfrage um. Aus „Mein Vater macht mir Angst“ wird über das Schlüsselwort Vater etwa „Erzählen Sie mir mehr über Ihre Familie“. Findet sich kein Schlüsselwort, greift eine inhaltsleere Standardwendung („Bitte fahren Sie fort“). Es gibt kein Modell der Welt, keine Bedeutung und über die Umformung hinaus kein Gedächtnis.
Die Rogers-Rolle war eine bewusste technische Entscheidung, keine inhaltliche. Ein klientenzentrierter Therapeut spiegelt das Gesagte und stellt offene Rückfragen, statt eigene Sachaussagen zu machen. Genau dadurch fällt in dieser Rolle nicht auf, dass das Programm über keinerlei Weltwissen verfügt — die Gesprächsform verlangt es gar nicht.
Weizenbaum war beunruhigt darüber, wie ernst Menschen die Gespräche nahmen: Testpersonen vertrauten dem Programm Persönliches an, seine eigene Sekretärin bat ihn, den Raum zu verlassen, während sie mit ELIZA schrieb, und einige Psychiater erwogen den Einsatz in der Therapie. Aus dieser Erfahrung heraus wurde Weizenbaum zu einem der frühen Kritiker der KI; sein Buch Computer Power and Human Reason (1976, deutsch „Die Macht der Computer und die Ohnmacht der Vernunft“) argumentiert, dass es Entscheidungen gibt, die man Maschinen nicht überlassen sollte, auch wenn sie sie treffen könnten.
Die systematische Überschätzung, die Weizenbaum beobachtete, trägt heute seinen Programmnamen: den ELIZA-Effekt. Er ist bei LLM-Chatbots ungleich wirksamer, weil deren Antworten nicht mehr nach starrem Schema entstehen.
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