05.01.2023

ChatGPT – wird 2023 das Jahr der neuen AI?

In seinem Gastbeitrag erklärt Philipp Wissgott, Chief Research Officer des KI-Unternehmens danube.ai, wie ChatGPT technologisch funktioniert. Er ist für den danube.ai-Algorithmus verantwortlich und bewertet den Trend sowie mögliche Entwicklungen für 2023.
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Chief Research Officer von danube.ai, Philipp Wissgott, über ChatGPT © Gertrūda Valasevičiūtė; danube.ai
Chief Research Officer von danube.ai, Philipp Wissgott, über ChatGPT © Gertrūda Valasevičiūtė; danube.ai
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Das Jahr 2022 war durch große Innovationen im Bereich Artificial Intelligence (AI) geprägt. Von den vielen neuen Technologien sticht ChatGPT besonders hervor, weil es in vielen Bereichen einen Game-Changer darstellt. Wir werfen einen genaueren Blick auf ChatGPT und die technologischen Hintergründe. Gleich vorweg: ChatGPT bietet gewaltige Chancen und (so gut wie) niemand muss sich fürchten, seinen Job zu verlieren.

ChatGPT = “Das neue Google”?

Aber von Anfang an: als ChatGPT wenige Wochen vor Weihnachten freigeschaltet wurde, waren die AI-Ingenieur:innen und Entwickler:nnen in unserem Unternehmen bei danube.ai gleich in heller Aufregung. Ein Skript, für das ein Dev vorher einige, mühselige Stunden gebraucht hat, in wenigen Sekunden? Ein Hauch von “das neue Google” lag sofort in der Luft.

Devs sind von Natur aus skeptisch. Zu oft stellte sich ein vielversprechendes Tool bei
näherem Hinsehen als nicht ganz so innovativ heraus. Also wurde die neue AI sofort mit (teils unkonventionellen) Fragen bombardiert, um einen Fehler zu finden. Nur: wirklich falsche Antworten waren selten. Es war schnell klar, dass da was Großes kommt. Wie kann man ChatGPT einsetzen? Eine große Stärke ist die große Flexibilität an Themengebieten. Die Anwendungen sind grenzenlos: so kann man die AI fragen, ein Email, eine Rechnung, einen juristische Beschwerde oder eben ein Code-Skript zu schreiben. Genauso funktionieren aber auch Technologie-Deep-Dives à la “Erklär mir einen Quantencomputer, mathematische Gleichungen, Markt-Recherchen, Businesspläne, Sport-/Trainings und Diätpläne” uvm.

Welche Auswirkungen wird ChatGPT auf Märkte haben?

Zuallererst: ChatGPT ist ein Multiplikator, ein Tool, dass das Arbeiten teilweise um Faktor 10 oder mehr beschleunigt. Was änderten Technologien mit einem solchen Effekt in der Vergangenheit? Einfach alles.

Was macht ChatGPT nun besser als frühere AIs? OpenAI, das Unternehmen hinter ChatGPT, hat offensichtlich wirklich seine Hausaufgaben gemacht. In der Vergangenheit kam es oft vor, dass AI nur dann einer breiten Öffentlichkeit vorkam, wenn irgendwas furchtbar schief lief. Neben Microsoft scheiterte auch Amazon mehrfach am Versuch AI-Technologie zu entwickeln (einerseits wegen Sexismus andererseits wegen fehlendem Nutzen).

Nun ist es natürlich nicht sichergestellt, dass ChatGPT nicht auch in so eine Falle tappt – dafür ist es einfach noch zu früh. Schon jetzt sind aber zwei wesentliche Fortschritte erkennbar, mit denen Fehler verhindert werden sollen: Erstens funktioniert bei ChatGPT die Verbindung von autonomem Lernen der AI und von Menschen kontrolliertem Lernen wesentlich besser als bei den meisten früheren Versuchen. Dies führt zu der relativ hohen Treffsicherheit bei den Antworten.

Menschliche Eigenschaften der Künstlichen Intelligenz

Als zweite wichtige Verbesserung wurde ChatGPT so entwickelt das Vertrauen des Users (zurück) zu gewinnen. Dies geht so weit, dass die AI ausweichend antwortet bzw. nachfragt, wenn sie sich nicht sicher ist. Die AI opfert also Genauigkeit, um nur ja keinen schwerwiegenden Fehler zu machen – wenn das keine menschliche Eigenschaft ist. Gibt es also bei ChatGPT gar keine Schwachstellen? Die Technologie der AI basiert auf einem abstrakten Sprachmodell: für ChatGPT ist alles “Sprache”. So interpretiert die AI nicht nur Mathematik als “Sprache” mit eigenen Vokabeln (Variablen) und Grammatik (Rechenregeln), sondern einfach alles! Gesetzestexte, Programmiersprachen, Geschichte, Physik. Das funktioniert solange gut, solange die Sprachanalogie funktioniert. Wenn die AI allerdings ausweichend antwortet, merkt man schnell, dass man ihr gewohntes Gebiet verlässt.

ChatGPT ersetzt nicht alles

Wichtig ist, dass ChatGPT in der derzeitigen Form und in absehbarer Zeit Suchmaschinen nicht ersetzen wird. Dazu ist die Aktualität und Genauigkeit der Daten einfach noch nicht gut genug – ChatGPT ist kein Crawler! Als fortschrittliches Tool ergänzt und beschleunigt es Arbeitsabläufe in vielen Bereichen aber ungemein. Die größte Schwäche von ChatGPT ist aber sicher die fehlende Personalisierung. Ganz in der Tradition von Google werden allgemeine Antworten gegeben – man darf leider keine individuellen Vorschläge erwarten. Dadurch ist ChatGPT eine enorme Arbeitserleichterung in vielen Bereichen, aber eben keine “Decision Engine”. Hier sind österreichische Unternehmen schon einen wesentlichen Schritt weiter.

Wie kann man ChatGPT selbst ausprobieren?

Nach einem Login bzw. Registrierung kommt man direkt zu einer Texteingabe, wo man eine Frage oder Ähnliches eingeben kann. Wie der Name schon sagt, ist das Tool auf Konversation ausgerichtet und nicht auf einzelne Abfragen wie eine Suchmaschine. In welchen Bereichen steht nun durch ChatGPT ein fundamentaler Wandel bevor? Da kommt einem sofort Bildung in den Sinn. Wie sollen Leistungsbewertungen in Zukunft funktionieren, wenn man in wenigen Sekunden ganze Aufsätze generieren kann?

Vielleicht ist ChatGPT aber auch hier ein Segen – weil dadurch ein Systemwandel, Weg von Wiederholungen, hin zu individueller Problemlösungskompetenz, forciert wird. Was, wenn man ChatGPT-Inhalte auch abseits von Bildung nicht mehr von menschlichen unterscheiden kann? Diese Frage ist schon lange keine akademische mehr: Wenn man sich bei jeglicher Kommunikation fragen muss “Rede ich gerade mit einer Maschine?”, dann ändert das auch die Art wie wir miteinander interagieren.

Mensch oder Maschine – ironischerweise steht ChatGPT vor einem ganz ähnlichen Problem. Derzeit lernt die AI unter anderem durch Posts in Foren, die im Moment fast ausschließlich von Menschen verfasst sind. Durch die hohe Qualität werden aber immer mehr gepostete Antworten von ChatGPT, anderen generierenden AIs und Bots stammen. Um Neues zu erlernen, muss eine AI also erkennen, welche Antworten von Menschen und welche von Maschinen sind. Und es ist paradox: je menschlicher ChatGPT werden wird umso schwieriger wird es der AI fallen diese Unterscheidung zu treffen.


Disclaimer: Für die Erstellung dieses Textes wurde ChatGPT nicht benutzt.

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(c) Liquid AI - (v.l.) Mathias Ledhner, Eva Rus, Alexander Amini und Ramin Hasani von Liquid AI.

Liquid AI CEO Ramin Hasani war von 2016 bis 2020 “Machine Learning Researcher” an der TU Wien; sein CTO Mathias Lechner machte von 2018 bis 2022 am “Institute of Science and Technology Austria (ISTA) seinen PhD – davor in der österreichischen Hauptstadt seinen Master, ebenfalls an der Technischen Universität.

Liquid AI: Weniger Daten und Rechenleistung nötig

Nun vermelden beide ein 250 Millionen US-Dollar Investment für ihr Bostoner MIT-Spin-off (Liquid AI hat im Vorjahr bereits rund 46,6 Millionen US-Dollar an Startkapital erhalten): “Diese Finanzierung wird uns dabei helfen, die Entwicklung, Skalierung und Bereitstellung von ‘Liquid Foundation Models’ (LFMs: Allzweck-KI-Modelle, die weniger Daten und Rechenleistung benötigen) zu beschleunigen, unseren leichtgewichtigen, universell einsetzbaren KI-Modellen, die private, effiziente und zuverlässige KI auf Unternehmensniveau für alle ermöglichen”, teilen sie per Blogeintrag mit.

Das Ziel von Liquid AI, dessen Bewertung nun laut Bloomberg bei über zwei Milliarden US-Dollar liegt, ist es, das leistungsfähigste und effizienteste “KI-System in jeder Größenordnung” zu entwickeln.

“Wir sind stolz darauf, dass unsere neuen, branchenführenden Partner unserer Mission vertrauen; gemeinsam wollen wir souveräne KI-Erfahrungen für Unternehmen und Nutzer freisetzen”, sagt Hasani.

Skalierbarkeit

Seit der Gründung des KI-Startups hat das Duo daran gearbeitet, zu beweisen, dass ihre Wissenschaft und Technologie skalierbar sei: “Wir haben unsere textbasierten Modelle veröffentlicht, multimodale LFMs angekündigt und begonnen, unsere KI-Produkte mit wichtigen Partnern auf dem Markt zu testen, um ihre Wirkung in der Praxis zu demonstrieren”, heißt es weiter.

In der nächsten Phase möchte Liquid AI die Series-A nutzen, um ihre Recheninfrastruktur zu skalieren, die Produktbereitstellung im Edge- und On-Premise-Bereich zu beschleunigen, z. B. LFM-Inferenz- und Feinabstimmungs-Stacks, und um ihre KI-Angebote über Partnerschaften einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.

Liquid AI: Vorteile ausdehnen

“Wir werden unsere KI-Produkte in geschäftskritische Workflows in vielen Bereichen wie Unterhaltungselektronik, Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, E-Commerce und Biotechnologie integrieren”, so das Team weiter. “Die Finanzierung wird auch die wissenschaftliche und technologische Entwicklung von Liquid AI beschleunigen und die Vorteile von LFMs auf mehr Modellgrößen und Datenmodalitäten ausdehnen.”

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