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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Context64.ai CEO & Founder Marko Lah (r.) mit COO Jan Bernasch (l.)

Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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