16.01.2023

ChatGPT: KI-Experte von Google kritisiert Hype – und dämpft Erwartungen

François Chollet ist der Erfinder von Keras, einer bekannten Software-Library im Bereich künstliche Intelligenz. Den aktuellen Hype um den Chatbot ChatGPT von OpenAI sieht er kritisch.
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Francois Chollet, AI expert at Google
Foto: Adobe Stock (Hintergrund)/Ramosset - Wikimedia (CC BY-SA 4.0)

Wer im Bereich künstliche Intelligenz (KI) arbeitet, kennt die Software-Library Keras. Sie ist 2015 erschienen und vereinfacht das Aufsetzen und Trainieren von künstlichen neuronalen Netzen, wie sie den meisten heutigen KI-Anwendungen zugrunde liegen. Der Erfinder der Open-Source-Software, François Chollet, arbeitet bei Google – und äußert sich auch immer wieder öffentlich zu aktuellen Entwicklungen im Themenfeld künstlicher Intelligenz.

Und da gab es in den vergangenen Wochen vor allem ein Thema: ChatGPT. Der Chatbot aus dem Hause OpenAI reagiert auf Spracheingaben und produziert derart treffende Outputs, dass ein richtiger Hype rund um die Anwendung entstanden ist. Genau dazu äußerte sich Chollet nun kürzlich auf Twitter – und zwar kritisch.

Der aktuelle Hype rund um künstliche Intelligenz habe so viele Parallelen zu jenem rund um Web3 (also Krypto/Blockchain) aus dem Jahr 2021, dass ihm unbehaglich sei, schreibt Chollet. „Narrative, die auf null Daten beruhen, werden als offensichtlich akzeptiert. Jeder erwartet, dass ‚Zivilisations-verändernde‘ Auswirkungen (und 100x Renditen auf Investments) eine sichere Sache seien“, kritisiert der KI-Experte.

KI-Experte sieht zwei Szenarien

Chollet sieht dagegen zwei Szenarien, ein optimistisches und ein pessimistisches. Sein optimistisches Szenario sei aber „weit konservativer“ als das, was die durchschnittliche Person in Chollets Twitter-Timeline als völlig offensichtlich ansehe. „Das tatsächliche Ergebnis, das wir sehen werden, wird statistisch gesehen wohl dazwischen liegen, aber etwas näher beim pessimistischen Szenario“, schreibt Chollet weiter.

Was aber sind nun die beiden Szenarien, die der KI-Experte sieht? Das optimistische Szenario ist laut Chollet, dass „Generative AI“ – also künstliche Intelligenz, die Inhalte erschafft – ein weitverbreitetes User-Experience-Paradigma für das Interagieren mit den meisten Tech-Produkten wird. Neue Versionen von aktuellen KI-Modellen „werden unser Interface für die Informationen der Welt“, schreibt Chollet.

Demgegenüber steht ein pessimistisches Szenario: Hier würden sich die Trends von GPT-3 fortsetzen – jenem 2020 ebenfalls von OpenAI veröffentlichten KI-Modell, auf dem auch ChatGPT basiert. In diesem Szenario würden große KI-Sprachmodelle nur eingeschränken kommerziellen Erfolg erreichen – etwa in Bereichen wie Suchmaschinenoptimierung (SEO), Marketing und Werbetexten. KI für Bildgenerierung wiederum sei deutlich erfolgreicher und würde 2024 einen Höhepunkt erreichen. Große KI-Sprachmodelle würden sich als „komplette Blase“ erweisen, schildert Chollet dieses zweite Szenario.

„Weit mehr Belege für pessimistisches Szenario“

Aber welches Szenario ist realistischer? Auch dazu hat Chollet eine klare Meinung: „Derzeit gibt es weit mehr Belege, die auf das pessimistische Szenario hindeuten, und kaum welche, die auf das optimistische Szenario hindeuten“. Gleichzeitig schränkt er aber ein: „Ich denke, dass wir bei der Performance von großen Sprachmodellen derzeit noch immer sehr weit von der Spitze entfernt sind“. Diese Modelle würden sich in den nächsten Jahren noch enorm verbessern – sowohl beim Output als auch bei den nötigen Kosten.

„Aus diesem Grund glaube ich, dass das tatsächliche Ergebnis, das wir sehen werden, irgendwo zwischen den beiden Szenarien liegen wird“, schreibt Chollet weiter. „KI als universelles Interface für Informationen“ sei etwas, das „definitiv in der Zukunft“ passieren werde. Allerdings werde es noch nicht mit der aktuellen Generation an KI-Modellen geschehen.

Chollet weist noch auf einen weiteren Aspekt hin: Sollten große KI-Sprachmodelle künftig tatsächlich große wirtschaftliche Renditen abwerfen, würden sie früher oder später zu einem Standardprodukt werden: „Sie werden dann ein Feature in verschiedenen Produkten, gebaut mit Open-Source-Software“.

Hauptsächlicher Use Case Marketing und Werbetexte?

Was die aktuellen Use Cases von ChatGPT angeht, verweist Chollet auf eine eigene kurze Twitter-Recherche: Demnach seien die erfolgreichsten Tweets rund um ChatGPT allesamt der Kategorie „SEO/Marketing Engagement Bait“ zuzuordnen – also Marketing-Tweets, die nur darauf angelegt sind, möglichst viele Reaktionen zu erzeugen.

Dies sei zwar sowohl mit dem optimistischen als auch mit dem pessimistischen Szenario vereinbar, schreibt der Google-Experte weiter. Aber schon bei jenen Startups, die 2020 und 2021 nach dem Erscheinen von GPT-3 gegründet worden waren, habe sich gezeigt, dass die kommerziellen Use Cases hauptsächlich in die Kategorieren Marketing und Werbetexte fallen würden.

Chollet räumt aber ein: „Das tatsächliche Potenzial von ChatGPT reicht bedeutend weiter als das.“ Erfolgreich eingesetzt werde der Chatbot wohl im Konsumgüter-Bereich werden, möglicherweise auch in den Bereichen Bildung und Suche, vermutet der KI-Experte. Bis Ende des Jahres würde es genug Daten geben, um eine Prognose zu der weiteren Entwicklung abgegeben zu können.

Microsoft-Angriff auf Google mit ChatGPT?

OpenAI dürfte übrigens, wie berichtet, vor dem Abschluss einer Finanzierungsrunde stehen, die das Unternehmen mit 29 Mrd. US-Dollar bewertet. Medienberichten zufolge soll alleine Microsoft dabei 11 Mrd. Dollar in OpenAI investieren wollen. Das Software-Unternehmen könnte ChatGPT dann dazu einsetzen, seine eigene Suchmaschine Bing zu verbessern – ein Angriff auf Google. Zumindest François Chollet scheint sich aber nicht groß davor zu fürchten.

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Manuel Prohaska ist Gründer von MPC² | (c) LA-Cinematics / MPC²

Es ist eines dieser Themen, mit denen sich Normalverbraucher:innen im Alltag zwar nicht beschäftigen, die aber letztlich indirekt alle betreffen: Korrosionsprüfung. Oder sehr vereinfacht gesagt: Rohre müssen leckagefrei sein und bleiben, vor allem dort, wo nicht nur sinnbildlich mit Hochdruck gearbeitet wird.

Doch die Überprüfung der Korrosionsbeständigkeit kritischer Komponenten bei bestehenden Anlagen ist mit dem derzeitigen Standard-Prozedere schwierig bis schlicht unmöglich. „Die regelmäßige Korrosionsprüfung ist in manchen Märkten und Anwendungen verpflichtend, kann jedoch verlässlich nur im Labor durchgeführt werden. Dazu müssen Bauteile ausgebaut werden, was teilweise einfach nicht möglich ist. Daher behilft man sich oft mit separaten ‚Qualifizierungsstücken‘, vor allem während der Fertigung der Komponenten. Und dann dauert die Überprüfung im Labor mindestens eine, oftmals bis zu sechs Wochen“, sagt Manuel Prohaska, Gründer des steirischen Startups MPC².

Korrosionsprüfung direkt vor Ort in Stunden statt Wochen

Mit dem patentierten System „Corrosion Ray“ arbeiten er und sein Team an einer Lösung. „Wir versuchen, die Korrosionsprüfung zu revolutionieren, indem wir sie zum Kunden bringen, anstatt der Kunde die Proben zu uns ins Labor“, sagt Prohaska. Mit dem mobilen Gerät lassen sich Rohre und insbesondere deren Schweißnähte ohne Beschädigung direkt vor Ort prüfen. „Wir nutzen dazu elektrochemische Methoden und liefern Ergebnisse, die qualitativ und vor allem quantitativ Laborergebnissen entsprechen“, so der Gründer.

Nicht nur die Überprüfungszeit lasse sich damit von Wochen auf Stunden reduzieren. „Auch der Umweltaspekt ist nicht zu vernachlässigen. Wir sparen mit der Methode im Vergleich zur konventionellen Auslagerungsprüfung 99 Prozent der Energie, brauchen kaum Chemikalien und deutlich weniger Wasser“, sagt Prohaska. Für Kunden sei aber der finanzielle Aspekt am entscheidendsten. „Bei großen Anlagen bedeutet ein Tag Ausfall sechs- bis siebenstellige Einbußen“.

„Wir sind mit unserer Prüfmethodik einfach näher an der Wahrheit“

Prohaska weiß sehr genau, wovon er spricht. In seinen früheren beruflichen Stationen baute der studierte Werkstoff- und Korrosionswissenschaftler nicht nur genau die fachliche Expertise auf, die er jetzt mit MPC² umsetzt. Als Geschäftsführer von Betrieben mit mehreren Hundert Mitarbeiter:innen lernte er auch die betriebswirtschaftliche Seite genau kennen.

(c) LA-Cinematics / MPC²

Aktuell befindet sich „Corrosion Ray“ aber noch im fortgeschrittenen Prototypen-Stadium. Die Technologie dahinter nicht: Schon jetzt setzen mehrere Stahlkonzerne, Komponenten-Hersteller und Chemie-Riesen, die auch die Zielgruppe für das neue System sind, auf die bestehenden Korrosionsprüfungs-Angebote von MPC² – teilweise mit sechsstelligen Auftragseingängen. „Wir haben einen speziellen Prüfstand, mit dem wir unsere Methode auch mit konventionellen Korrosionsprüfungen vergleichen. Wir sind mit unserer Prüfmethodik einfach näher an der Wahrheit, als mit den alten Methoden, die lange dauern und gleichzeitig relativ ungenau sind“, so Prohaska.

Mit Predictive Maintenance auf den Weltmarkt

Momentan ist das Angebot mit diesem Prüfstand noch der lukrativste Geschäftsbereich des Unternehmens. In den kommenden Jahren soll sich das ändern. Bis 2035 will MPC² auf 60 Millionen Euro Jahresumsatz anwachsen. Davon soll „Corrosion Ray“ laut Plan 65 bis 70 Prozent bringen. Technologisch soll dann der Bereich Predictive Maintenance im Zentrum stehen. „Wir können Kunden schon jetzt sehr genau sagen, wo es in ein paar Jahren Probleme beim Material geben wird. Mit den Daten, die wir jetzt dazu sammeln, wollen wir diese Lebensdauer-Vorhersage mit Hilfe von KI künftig noch deutlich präziser machen“, erklärt Prohaska.

Um diese Ziele umzusetzen, will das vierköpfige Team in einem ersten Schritt 600.000 Euro Investment-Kapital aufnehmen, mit dem die Kleinserienfertigung von „Corrosion Ray“ aufgebaut werden soll. „Wir halten schon jetzt Ausschau nach strategischen Investoren. Noch wichtiger werden die, wenn es in einigen Jahren an die große Produktion geht“, sagt der Gründer. Dann sei auch eine größere Kapitalrunde geplant.

aws als größter Fördergeber – „sonst wären wir nicht so weit gekommen“

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Disclaimer: Dieser Artikel ist im Rahmen einer Medienbeauftragung mit der Austria Wirtschaftsservice (aws) entstanden.

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