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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Die Projektpartner:innen: von TU Wien, Forschung Burgenland. KEBA und kW-Soltions | (c) kW-Solutions

Bidirektionales Laden eröffnet für E-Autos weitreichende Möglichkeiten, die weit über die klassische Nutzung als Fortbewegungsmittel hinausgehen. Mit dieser Technologie können Elektrofahrzeuge nicht nur Energie aus dem Netz beziehen, sondern auch gespeicherten Strom wieder zurückspeisen. Dadurch werden sie zu mobilen Energiespeichern, die flexibel in verschiedene Szenarien eingebunden werden können – so zumindest in der Theorie. In der Praxis ist bidirektionales Laden in Österreich jedoch noch Zukunftsmusik. Ein neues Forschungsprojekt, an dem das Wiener Startup kW-Solutions beteiligt ist, möchte das nun ändern.

Bidirektionales Laden: Innovationsbedarf in Österreich

Das von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG) unterstützte Projekt Interoperable Communication for Bidirectional Charging (ICBC) hat sich zum Ziel gesetzt, die technischen und formalen Hürden von bidirektionalem Laden zu überwinden.

kW-Solutions-Gründer Korbinian Kasinger erläutert: “Es braucht jemanden, der den Vehicle-to-Grid-Prozess in Österreich durchmoderiert – sowohl technisch als auch formell“, so Kasinger​. Eine Herausforderung ist etwa die Zertifizierung des zurückgespeisten Stroms. “Bei einer PV-Anlage weiß man, dass es Grünstrom ist. Bei Autobatterien ist das nicht so einfach”, so der Gründer.

Technologisch ermöglicht es der Vehicle-to-Grid-Prozess (V2G), Strom aus der Batterie zu entnehmen und zurückzuverkaufen oder dem Regelenergiemarkt zur Verfügung zu stellen. Das ICBC-Projekt soll genau diese Möglichkeiten ausloten und zur Marktreife bringen​.

Das Konsortium hinter ICBC

Hinter dem ICBC-Projekt steht ein Konsortium aus kW-Solutions, der Technischen Universität Wien (TU Wien), Forschung Burgenland und KEBA​. Während die TU Wien für die Entwicklung von Kommunikationsschnittstellen sorgt, untersucht Forschung Burgenland die ökonomischen Vorteile von V2G. KEBA bringt seine Expertise in der Entwicklung von Ladeinfrastruktur-Hardware ein​.

kW-Solutions selbst arbeitet an einer flexiblen Software-Architektur, die V2G-Technologie effizient ins bestehende Netz integrieren soll. Das 2021 gegründete Startup hat sich auf die Bereitstellung intelligenter Ladelösungen für Elektrofahrzeuge spezialisiert.

Ein zentrales Produkt ist die Energiemanagement-Software “Charly”, die speziell für Mehrparteienanlagen entwickelt wurde, um ein effizientes Lastmanagement und eine automatisierte Verrechnung zu ermöglichen. 2023 konnte das Startup eine sechsstellige Finanzierungsrunde abschließen und FSP Ventures für sich gewinnen (brutkasten berichtete). Das Family Office ist an zahlreichen bekannten österreichischen Startups beteiligt, darunter Woom, Agrobiogel, Ecop Technologies oder Swimsol.

Pilotprojekte als nächster Schritt

Das ICBC-Projekt ist auf zwei Jahre angelegt und soll erste Antworten auf diese Fragen liefern. “In ein bis zwei Jahren werden wir valide Pilotprojekte in Österreich starten“, so Kasinger​. Ein flächendeckender, standardisierter Einsatz von V2G könnte allerdings noch drei bis fünf Jahre dauern​.

Das ICBC-Projekt legt laut Kasinger großen Wert auf praxisnahe Lösungen. In sechs Arbeitsbereichen werden nun Use-Cases, Schnittstellen und Systemarchitekturen entwickelt, um die Marktfähigkeit sicherzustellen​. Bidirektionales Laden könnte laut dem Gründer für Österreich nicht nur die Elektromobilität attraktiver machen, sondern auch zur Stabilisierung des Stromnetzes beitragen.


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