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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KI-Risiko, KI Risiko, Risiko, Summt, Wasner,
(v.l.) Carina Zehetmaier, Raoul Maier, Alexander Brix, Clemens Wasner | © AustrianStartups

Eine Künstliche Intelligenz würde vielleicht schreiben: „Als Carina das Wort ergriff, wurde der Saal plötzlich still. Ein Windhauch durchbrach das betretene Schweigen und das, was Carina sagen sollte, würde den gesamten Abend prägen und alles verändern. Damit hatte niemand gerechnet und Schockwellen gingen durchs ganze Land.“

KI: Wie stehts denn mit dem Vertrauen?

Derart extrem war es nicht, als Carina Zehetmaier, Co-Founderin und CEO von paiper.one, Raoul Maier, Founding Partner bei Eudemian Ventures und Alexander Brix, CCO bei fonio im Rahmen des AustrianStartups Summit zusammentrafen, um mit Moderator Clemens Wasner (Founder und CEO EnliteAI) die Risiken von KI zu diskutieren. Doch die Aussage der Vorsitzenden der Arbeitsgruppe Künstliche Intelligenz bei Austrian Standards hinterließ Eindruck. Und zeigte am Ende vielleicht genau das, worum es beim KI-Risiko wirklich geht: um den Vertrauens- und Skalierungsgedanken. Doch dazu später.

KI kann halluzinieren, KI kann sich, vor dem menschlichen Gehör versteckt, mit anderer KI austauschen. KI kann Server hacken, Daten lesen und Datenschutz ignorieren. Sie umgeht Grenzen, um Aufgaben zu erledigen und bleibt dabei intransparent. Vor allem aber kann sie automatisieren, Effizienz steigern und dort beschleunigen, wo es gewünscht wird. All das mit Gefahren verbunden, wenn man sich dieser nicht bewusst ist.

Risiko für Investor:innen verändert

Die Risiken Künstlicher Intelligenz werden hierzulande und weltweit auf mehreren Ebenen diskutiert. Etwa aus Fondsperspektive, wie Maier erklärte: Laut dem Experten habe KI das Risikoprofil für Investor:innen grundlegend verändert. Für das einzelne Unternehmen sei das Risiko gestiegen, für das gesamte Portfolio dagegen gleich hoch geblieben oder sogar niedriger geworden. Der Grund liege im sogenannten Power Law: In der Startup-Finanzierung entscheiden meist wenige Volltreffer über den Erfolg eines Portfolios, und weil KI die Entwicklung günstiger und schneller macht, könnte es künftig mehr solcher Treffer geben, so seine Prognose.

Zudem sinke Maier zufolge das Produkt- und Technologierisiko, das Teamrisiko bleibe in etwa gleich. Höher seien dagegen das Wettbewerbsrisiko, da Konkurrenten sehr schnell auftauchen könnten, das Umsetzungsrisiko, weil Startups bei schwacher Exekution rasch überholt würden, und auch das regulatorische Risiko.

Hinzu komme das Bewertungsrisiko, besonders in den USA. Bei den hohen Bewertungen werde es zum Problem, wenn der erwartete Exit-Wert ausbleibt: „Wir als Investoren müssen darauf vorbereitet sein, diese Risiken zu verstehen und sie auf sinnvolle Weise zu mindern“, sagte Maier. „Ich denke, es wird große Unterschiede geben, weil, wenn man sieht, dass ein Konkurrent sehr schnell auftaucht und sehr schnell an Fahrt gewinnt, wird es weniger darum gehen, zu versuchen ‚Zombies‘ zu pflegen, sondern sich wirklich auf seine Gewinner zu konzentrieren und auch die Diversifizierung des Portfolios tief bei den Gewinnern auszuspielen.“

Er sieht beim VC-Portfolio einen künftigen Trend hin zu einer „Gewinner-nimmt-das-Meiste“-Mentalität: „Was wir gesehen haben, ist, dass derzeit die Top 1 Prozent der Startups in den USA etwa 50 Prozent des Exit-Wertes einfangen. Das kann man mit der Ära von 2010 bis 2020 vergleichen, wo sie etwa 30 bis 35 Prozent des Exit-Wertes einfingen, davor — in der Ära von 2000 bis 2010 — waren es weniger als 20 Prozent. Wir haben also eine viel höhere Konzentration der Gewinner. Es geht nun viel mehr darum, diese Gewinner zu finden“, sagte Maier.

„Vertrauen, Fairness und Compliance von Anfang an“

Zehetmaier rückte danach die Risiken beim Bauen von KI-Produkten selbst in den Fokus. Wer ein Produkt in einer Hochrisiko-Sphäre entwickle, solle sich früh fragen, ob und wie man es in der Gesellschaft haben wolle, und es resilient, cybersicher und sicher aufsetzen. Austrian Standards arbeite derzeit an den risikobezogenen Standards zum EU AI Act, die klären sollen, womit Unternehmen konform sein müssen und welche Schritte nötig sind. Langfristig könne das für Gründerinnen und Gründer ein Vorteil sein, auch wenn die frühe Auseinandersetzung Zeit koste. „Wenn wir nicht Vertrauen, Fairness und Compliance von Anfang an einbauen, ist es hinterher viel schwerer“, sagte sie.

Zentral sei die Frage nach „Human in the Loop“, „Human in Command“ und „Human in Control“. Lösungen, wie Menschen tatsächlich im Entscheidungsprozess eingebunden bleiben, sind für Zehetmaier noch weitgehend offen: „Es kann nicht sein, dass man einfach einen Menschen hinsetzt und sagt: ‚Hak die Kästchen 1.000-mal am Tag ab‘. So bindet man keine menschliche Aufsicht ein.“

Die Frage nach dem: „Worum geht es eigentlich?“

Aus europäischer Perspektive frage sie sich manchmal, wofür das alles geschehe, so Zehetmaier. Gehe es am Ende darum, Beschäftigte loszuwerden, das Unternehmen hochzuskalieren und an ein weiteres US-Unternehmen zu verkaufen?

„Wir sollten die Idee des nachhaltigen Skalierens wirklich überdenken“, riet sie. Die erste Frage, die sich ein Startup stellen müsse, sei: „Was will ich bauen und wo will ich in der Zukunft sein? Was ist die Zukunft, in der meine Kinder leben werden, und wie sieht sie aus?” Das Ziel sei letztlich „nicht, es einfach hochzuskalieren und einfach an irgendwen zu verkaufen“, sondern eine bewusstere Reise zu gestalten. „Ich denke wirklich, dass es Chancen gibt, die Zukunft aktiv zu verändern und dazu beizutragen, das anzugleichen, was wir wollen“, sagte sie. „Um sicherzustellen, dass die Technologie für uns so frei von Voreingenommenheit und für so viele Menschen wie möglich funktioniert.“

Daran knüpfte Maier zustimmend an und griff Zehetmaiers Überlegungen zur Frage auf, welche Zukunft Technologieunternehmen eigentlich gestalten wollen. Die Frage unserer Zeit sei jedoch nicht nur, wie diese Zukunft aussehen solle, sondern auch, wer sie definiere und wer tatsächlich in der Lage sei, sie umzusetzen.

Denn selbst wenn es eine gesellschaftliche Einigung darüber gäbe, welche Richtung eingeschlagen werden sollte, sei keineswegs klar, wer die Macht habe, diese Vorstellungen durchzusetzen. Theoretisch seien es vor allem große Regierungen, die die Entwicklung der Technologie regulieren könnten. Doch gerade im Bereich der Künstlichen Intelligenz zeige sich, wie begrenzt dieser Handlungsspielraum sei.

„Europa nicht mehr auf Agenda“

Maier berichtete von einem Gespräch mit David Sacks (Mitglied des Podcasts All-In), der unter Donald Trump als KI-Beauftragter tätig war. Sacks habe ihm erklärt, dass die USA Künstliche Intelligenz nicht regulieren könnten, weil sie andernfalls Gefahr liefen, das Rennen gegen China zu verlieren.

„Das ist die Aussage des obersten US-Beraters für KI. Was uns das zeigt, ist, dass wir uns derzeit in einem chaotischen Zustand befinden, in dem wir im Wesentlichen ein Rennen zwischen zwei Supermächten haben“, sagte Maier. „Europa steht gar nicht mehr auf der Agenda. Es tut mir leid, euch das so beibringen zu müssen. Aber das ist der beängstigende Teil. Ich habe nicht die perfekte Antwort, aber ich stimme Zehetmaiers grundlegenden Fragen völlig zu.“

Aufsetzen ist nicht genug

Auch ohne Schockwellen führte die Diskussion der drei Expert:innen weiters zur Frage, wie sich KI-Startups in einem Markt behaupten können, in dem neue Wettbewerber schnell entstehen. Für Maier liegt die Antwort in der Verteidigungsfähigkeit des Geschäftsmodells. Ein bloßer „Wrapper“, also eine Anwendung, die lediglich auf ein bestehendes Sprachmodell aufsetzt, reiche kaum aus. Attraktiv seien Unternehmen, die sich durch proprietäre Daten, Branchen-Wissen, Kundenzugang oder komplexe Workflows abheben. Alexander Brix von fonio ergänzte, dass Startups ihren Wettbewerbsvorteil auch erst mit der Zeit entwickeln könnten – etwa durch eine starke Marke, Vertrauen und effiziente Vertriebsstrukturen. Gerade im B2B-Bereich sei Vertrauen entscheidend.

Carina Zehetmaier bestätigte diese Einschätzung aus der Perspektive eines Unternehmens, das sich auf KI-Compliance spezialisiert hat. Für paiper.one sei die Komplexität der Regulierung einerseits ein Hindernis, andererseits aber auch eine Chance, sich durch Fachwissen und Vertrauen zu differenzieren. Da sich gesetzliche Anforderungen von Land zu Land unterscheiden und laufend verändern können, lasse sich das Produkt nicht ohne Weiteres über verschiedene Märkte hinweg skalieren.

Wettbewerbsvorteil

„Was wir bisher beobachtet haben, ist, dass unser Wettbewerbsvorteil Vertrauen ist“, präzisierte Zehetmaier. Große Konzerne vertrauten dem Team aufgrund seiner Expertise und sähen paiper.one als Ansprechpartner, der sie bei der Einführung und Umsetzung neuer Anforderungen begleiten könne. Zugleich warnte sie davor, dass Europa seine Innovationskraft nicht allein aus der Regulierung schöpfen dürfe. Die Komplexität könne zwar einen Wettbewerbsvorteil schaffen, erschwere aber auch schnelles Wachstum.

Für sie liege eine zentrale Herausforderung jedoch nicht allein in der Technologie oder der Einhaltung von Vorschriften, sondern darin, KI tatsächlich in Unternehmen zu verankern.

Viele Unternehmen würden ihren Beschäftigten zwar entsprechende Lizenzen zur Verfügung stellen, doch diese würden nicht immer genutzt. Deshalb wolle sich paiper.one verstärkt darauf konzentrieren, Organisationen und ihre Mitarbeiter bei der Einführung von KI mitzunehmen und den Wandel aktiv zu begleiten. Denn, so Zehetmaier: „Wenn wir die beste Technologie haben, aber niemand sie nutzt, werden wir am Ende nicht glücklich sein.“

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