11.05.2023

ChatGPT und Co brauchen jede Menge unterbezahlte Menschen, um zu funktionieren

Generative AI wie ChatGPT zieht die Welt weiterhin in ihren Bann. Damit die Sprachmodelle brauchbare Ergebnisse liefern, braucht es viel menschliche Arbeit.
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ChatGPT OpenAI, Investment, ChatGPT
Das hochdotierte Tech-Unternehmen OpenAI hat neben Microsoft nun weitere Investor:innen - diesmal aus dem VC-Bereich (c) Rolf van Root / unsplash

Vor einigen Monaten war es soweit: Nach jahrelanger Entwicklung veröffentlichte OpenAI seinen Chatbot ChatGPT, der auf dem KI-Sprachmodell GPT-3.5 basiert. Die Anwendung schlug bekanntlich ein wie eine Bombe, und die generative AI und ihre Konkurrenzprodukte sind seitdem in aller Munde. Dass die KI erst einmal trainiert werden muss, um so funktionieren zu können, ist weithin bekannt. Doch wie geht dieses Training vonstatten?

„Wir sind Hilfsarbeiter“

Tatsächlich sind es primär nicht die gut bezahlten Developer-Teams, die die Künstlichen Intelligenzen mit geschickten Inputs auf überzeugende Outputs hintrainieren. Es ist eine Armee von schlecht bezahlten Tagelöhner:innen, die einer ziemlich monotonen, repetitiven Tätigkeit nachgehen.

„Wir sind Hilfsarbeiter, aber ohne uns gäbe es keine KI-Sprachmodelle“, sagt Alexej Savreux, einer dieser KI-Trainer, gegenüber dem US-Medium NBC. Er hat unter anderem für OpenAI gearbeitet. „Man kann so viele neuronale Netze entwerfen, wie man will, man kann so viele Forscher einbeziehen, wie man will, aber ohne Labeler hat man kein ChatGPT. Man hat nichts“, meint er.

ChatGPT-Trainer:innen gründeten Gewerkschaft in Nairobi

Labeler? Das bedeutet unter anderem, dass Savreux und seine Kolleg:innen etwa Bilder mit Labels versehen müssen, damit die KI lernen kann, was sich darauf befindet. Sprachmodelle trainieren sie, indem sie ihnen sinnvolle Antworten auf Fragen vorschlagen und Formulierungen vorgeben.

Der Bedarf an diesen „Hilfsarbeiter:innen“ im Bereich „data enrichment work“ ist aktuell enorm. Die meisten davon werden so wie Savreux über Agenturen vermittelt und arbeiten mit losen Verträgen je nach Bedarf unregelmäßig für verschiedene Anbieter. Erst kürzlich etwas mehr als 150 AI-Trainer:innen in Kenias Hauptstadt Nairobi für internationales Aufsehen, indem sie eine Gewerkschaft starteten. Sie sind über ihre Arbeitgeber für Facebook, TikTok und ChatGPT tätig.

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Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger

Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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