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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Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

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