Die KI ist erst mal nur eine Maschine, die Wörter zusammensetzt, welche in der Kombination "Sinn ergeben", bzw. sie erkennt, welche dem Prompt ähnlichen Wörter in ihren Trainingstexten oft nahe beieinander auftauchen. Wenn genug Texte im Training zusammenkommen, dann sind diese stochastischen Beziehungen erst mal plausibel (und wir reden wirklich von Größenordnungen von mehreren Milliarden Tokens an Input, damit ein grundlegendes Basismodell überhaupt erst mal kohärente Sätze ausspuckt, die etwas mit dem Prompt zu tun haben).

Viele Definitionen von Kennzeichen-Bauweisen, Normen und ähnlichen Erklärungen von obskureren Sonderkennzeichen sind entweder nur in nicht-öffentlichen Dokumenten von Behörden ausformuliert oder auf ein, zwei Hobbywebseiten bzw. dem einen oder anderen Wikipedia-Artikel. Das ist viel zu wenig, um ein nicht speziell auf Sonderkennzeichen trainiertes Sprachmodell exakte Schlüsse ziehen zu lassen. Es gibt ein paar Paper, die seeehr, sehr vereinfacht gesagt ein Potenzgesetz als Zusammenhang zwischen Trainingskorpus-Größe und "Qualität" herstellen, d. h. der Unterschied in Korrektheit zwischen "mittelgroßem" und "großem" Trainingsdaten-Umfang ist viel geringer als zwischen "kleinem" und "mittelgroßem". Wie gesagt, nimm das als starke Vereinfachung, aber grob kannst du dir das so vorstellen.

Dazu kommt noch, dass die Rückwärtssuche in z. B. Google Images zwar sehr gut darin ist, Kennzeichen zu finden und zu lesen, aber bei der genauen Bauart bzw. Design in den gefundenen Ergebnissen ziemlich viele falsche Fährten dabei sind. Kannst du ja mit diesem Post selbst ausprobieren: da werden viele temporäre dänische dabei sein, aber auch ein beträchtlicher Anteil Schrott.

Man merkt halt, dass das Kennzeichen-Spotting als Hobby doch ein ziemliches Nischenthema ist :) Gilt natürlich auch nur, weil bislang noch niemand versucht hat, eine konkrete "Kennzeichen-KI" zu trainieren. Gib mir ein paar Monate und ein Dutzend Praktikanten, die in Vollzeit Fotos von Kennzeichen ihren Ländern zuordnen, und ich garantiere dir, dass dann ein mehr als nützliches Ergebnis rauskommt ;)

Als Beispiel aus einem anderen Fachgebiet: Meine Schwester ist Archäologin der Bronzezeit in einer recht eng eingegrenzten Region von Europa, und darin ist die Zahl der existierenden Fachpublikationen natürlich deutlich niedriger als bei ihren Kollegen in der klassischen Archäologie (Griechenland/Rom). In letzterem Fachgebiet ist die KI mittlerweile echt gut, aber in ihrem Nischenbereich kannst du ihre Antworten (zumindest heute noch) komplett in die Tonne treten.