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 Hone-Gründer vl.: Carlo Kobe, Moritz Stephan und Oliver Brady | (c) Hone
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Er war gerade einmal 17 Jahre alt, als brutkasten 2017 erstmals über ihn berichtete. Damals hatte der Wiener Moritz Stephan gemeinsam mit Konstantin Klinger, mittlerweile Co-Founder und CEO des millionenfinanzierten Londoner Startups Seamflow, sein erstes Startup-Projekt gestartet. Mit dem Bücher-Lieferservice Lobu wollten die beiden Schüler der Wiener Hochbegabten-Schule Sir Karl Popper Schule damals Amazon und Co. lokal die Stirn bieten und holten sich wenig später eine kleine Investmentzusage bei 2 Minuten 2 Millionen.

Ein weiteres Mal war von Stephan im Jahr 2020 als Co-Founder des 2016 gegründeten Wiener Neustädter SpaceTech-Startups Tumbleweed zu lesen, das einen windbetriebenen Marsrover bauen wollte. Noch im selben Jahr verließ er aber laut seinem LinkedIn-Profil das Startup. Kein Wunder, war er doch seit 2019 an der Elite-Uni Stanford inskribiert. Eine weitere Gründung, diesmal mit Y-Combinator-Teilnahme, und einige Jobs, unter anderem bei Sarah Buchners Trunk Tools und zuletzt beim AI-Scaleup Cognition, folgten. Im Mai dieses Jahres ging Stephan schließlich gemeinsam mit den Co-Foundern Oliver Brady und Carlo Kobe, mit dem er bereits zuvor gemeinsam gegründet hatte, mit dem KI-Startup Hone an den Start.

„AI Engines“ als nächste Ausbaustufe über KI-Agenten

Das Produktversprechen von Hone: „AI Engines“, die im Unternehmen Ownership für konkrete Resultate übernehmen. „Chatbots geben Antworten. Agenten erledigen Aufgaben. Engines liefern Ergebnisse, und wir geben ihnen die Verantwortung, echten Wert zu schaffen – gemessen in Dollar anstatt in Tokens oder Vibes“, so der Claim des Startups. „Man richtet sie auf eine Geschäftskennzahl aus, und die Engine übernimmt den Rest. Sie arbeitet sich selbst ein, baut die notwendigen Agenten, Fähigkeiten und Wissensspeicher auf, arbeitet mit den richtigen Personen zusammen und wird durch Erfahrung immer besser.“

Von den Unternehmen festgelegte Regeln, an welchen Stellen es menschliche Bestätigung braucht, etwa im Umgang mit sensiblen Daten, sollen dabei für die notwendige Sicherheit sorgen. Man schließe mit „AI Engines“ letztlich eine „große Lücke“ zwischen dem, wozu Frontier-KI fähig ist und dem, was Unternehmen tatsächlich damit herausholen, heißt es von Hone.

„Fünf weitere Moritze“

Das Konzept überzeugte nun auch eine Reihe von Investoren: Mit Benchmark und Index Ventures übernehmen zwei US-VCs den Lead in einer 60 Millionen US-Dollar schweren Finanzierungsrunde nur vier Monate nach der Gründung. Elad Gil, Hanabi, Definition, Diffusion, Lux, SV Angel, and Align komplettieren die Finanzierungsrunde.

In einem Blog-Beitrag von Index Ventures zum Investment heißt es, man habe Stephan bereits in seiner Zeit beim vorigen Arbeitgeber Cognition als Ausnahmetalent kennengelernt. „Weithin als Umsetzungsmaschine angesehen, war er ein Ein-Mann-Entwicklungsteam. Sein Name wurde im Unternehmen zum Synonym für Exzellenz und Produktivität; man sagte nur halbscherzhaft, dass Cognition ‚fünf weitere Moritze‘ bräuchte“, schreiben Shardul Shah und Mark Xu von Index unter anderem.

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