In diesem Beitrag erörtere ich anhand einer Analyse sogenannter Large Language Mo­dels sozialtheoretische Aspekte maschinellen Lernens. Insbesondere untersuche ich dabei den Wirklichkeitsbezug algorithmischer Modelle sowie Implikationen ihrer probabilistischen Operationsweise für ihre Sozialität. Auf dieser Basis charakterisiere ich maschinelles Lernen soziologisch als von einer Spannung zwischen seinen Ei­gen­schaften als stochastische Rechentechnik und kausaltechnischen Nutzungs­ab­sich­ten geprägtes Phänomen. Abschließend biete ich einen Vorschlag zur Charak­te­ri­sierung der Beziehung von Soziologie und maschinellem Lernen hinsichtlich ihrer Modi der Wirklichkeitsbeobachtung.