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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Teamfoto Klartext AI | (c) Leandra Schurz Photography

Elektronikprodukte enthalten wertvolle Rohstoffe, werden aber häufig so entwickelt, dass sie sich nicht einfach reparieren, wiederverwenden oder recyceln lassen. Das Wiener Startup Klartext AI will mit Künstlicher Intelligenz dazu beitragen, das zu ändern. Das 2025 gegründete Unternehmen entwickelt KI-Lösungen für unterschiedliche Anwendungsbereiche, darunter doclarity, ein Tool zur Erstellung barrierefreier PDF-Dokumente. Im Rahmen des Eureka-Forschungsprojekts „ManageR“ entwickelt es einen KI-Assistenten, der Elektronikhersteller bei Entscheidungen zur Kreislaufwirtschaft unterstützen soll. Dafür erhält Klartext AI eine Förderung von rund 250.000 Euro von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG).

Das Projekt startete am 1. Oktober 2026 und läuft über drei Jahre. Klartext AI ist dabei für die KI-Technologie zuständig und entwickelt den sogenannten ‚ManageR Copilot‘. Dieser soll Informationen über Produkte, Materialien und gesetzliche Vorgaben zusammenführen und daraus Handlungsempfehlungen ableiten.

KI soll Reparatur und Wiederverwendung bewerten

Im Mittelpunkt von ManageR steht ein digitales Bewertungs- und Optimierungstool. Dieses soll Unternehmen dabei helfen, für einzelne Produkte und Komponenten geeignete Kreislaufstrategien zu finden. Dabei geht es beispielsweise um die Frage, ob Bauteile repariert, wiederverwendet, aufbereitet oder recycelt werden sollten. Die Software soll in unterschiedlichen Phasen des Produktlebenszyklus zum Einsatz kommen – etwa bei der Entwicklung oder im Einkauf. Je nach Lebenszyklusphase soll das System unterschiedliche Handlungsmöglichkeiten aufzeigen. Neben ökologischen Faktoren soll dabei auch die Wirtschaftlichkeit berücksichtigt werden.

Eine Herausforderung ist dabei die Vielzahl an benötigten Informationen. Dazu zählen etwa Produktstücklisten, Materialdaten, regulatorische Anforderungen und branchenspezifisches Fachwissen. Diese Informationen sind häufig auf unterschiedliche Systeme und Abteilungen verteilt oder liegen bei einzelnen Experten. Das Wiener Startup entwickelt deshalb ein KI-Agentensystem samt Benutzeroberfläche, das die Daten verknüpfen soll. Ein besonderer Schwerpunkt liegt laut Anna Poledna, Business Development bei Klartext AI, auf der Nachvollziehbarkeit: Nutzer sollen erkennen können, auf welchen Informationen und Quellen die Vorschläge beruhen. Technologisch setzt das Startup dafür unter anderem auf Wissensgraphen und Multi-Agenten-Systeme.

Eine Rolle bei der Entstehung des Projekts spielten laut Poledna auch neue EU-Vorgaben. Die Ökodesign-Verordnung (ESPR) soll unter anderem die Langlebigkeit und Reparierbarkeit von Produkten verbessern. Der Digitale Produktpass soll künftig Informationen zu Materialien, Reparaturmöglichkeiten und Umweltauswirkungen verfügbar machen.

Zusammenarbeit mit Fraunhofer und Industrieunternehmen

An ManageR sind neben Klartext AI das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA), die Universität Stuttgart sowie die deutschen Unternehmen ifm und Ansmann beteiligt. Fraunhofer koordiniert das Projekt und entwickelt unter anderem ein Bewertungsmodell, während die Universität Stuttgart ihre Expertise in der Ökobilanzierung einbringt. Die beiden Industrieunternehmen stellen ein 3D-Kamerasystem und ein Ladegerät zur Verfügung, an denen die Technologie getestet werden soll.

„Für uns ist es großartig, dass wir unsere KI-Forschung direkt in die Anwendung bringen können. In ManageR entwickeln wir gemeinsam mit führenden Forschungseinrichtungen neue Methoden und testen sie gleichzeitig an echten Industrieprodukten“, sagt Poledna.

Nach Abschluss des Forschungsprojekts im September 2029 soll die Technologie laut Poledna kommerziell angeboten werden. Geplant ist, sie künftig auch für weitere Elektronikprodukte einzusetzen. Wie breit das System anwendbar sein wird, hängt insbesondere von der Verfügbarkeit entsprechender Daten ab.

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