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21.03.2023

China: Wie Regierung und Tech-Konzerne auf ChatGPT reagieren

Gastbeitrag. Der auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Chatbot ChatGPT des US-Unternehmens OpenAI hat im Westen einen Hype ausgelöst. Ting Wasner-Lian beleuchtet, wie Chinas Regierung und die Tech-Riesen das Landes darauf reagieren.

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✨ AI Kontextualisierung

Nur zwei Monate nach dem Start, Ende Januar 2023, hatte ChatGPT über 100 Millionen monatlich aktive Nutzer und war damit die am schnellsten wachsende Verbraucheranwendung in der Geschichte. Am 1. Februar 2023 führte ChatGPT einen Abo-Modell ein und verlangte 20 Dollar pro Monat, was den Beginn der KI-Monetarisierung im Verbrauchersektor bedeutete. Diese Entwicklung erregte Aufmerksamkeit und löste weltweit Diskussionen aus, von den Tech-Giganten im Silicon Valley bis hin zu den Kapitalmärkten. In der Branche wird über die Auswirkungen und Entwicklungsperspektiven von ChatGPT diskutiert, da es sich anschickt, der nächste Disruptor im Technologiesektor zu werden. Aber wie reagieren Chinas Regierung und die Tech-Riesen des Landes?

Wie reagiert die chinesische Regierung auf ChatGPT?

Am 13. Februar 2023 veröffentlichte das städtische Amt für Wirtschaft und Informatik in Peking das „Weißbuch zur Entwicklung der Pekinger Industrie für künstliche Intelligenz 2022“, das einen umfassenden Plan zur Stärkung der Grundlagen für die Entwicklung der KI-Industrie vorschlägt. Der Plan unterstützt führende Unternehmen bei der Entwicklung von Großmodellen, die mit ChatGPT vergleichbar sind, und konzentriert sich auf den Aufbau eines Open-Source-Frameworks und eines allgemeinen Ökosystems für Großmodelle. Ein weiterer Schwerpunkt des Plans ist die Verbesserung der Infrastruktur für KI-Rechenleistung und die Beschleunigung der Bereitstellung von KI-Grundlagendaten.

Das National Standardization Management Committee veröffentlichte den „National Technical Standards Innovation Base Application Guide (2023-2025)“. Darin wird vorgeschlagen, dass während des 14. Fünfjahresplans nicht mehr als 20 neue feldbasierte Innovationsbasen nachgewiesen werden sollen.

Der Schwerpunkt liegt dabei auf aufstrebenden Bereichen wie KI, Quanteninformation, Blockchain, digitale Zwillinge, Betriebssysteme, High-End-Chips, High-End-Geräte, Metaverse, digitale Dörfer, Informationstechnologie der nächsten Generation, digitale Wirtschaft sowie auf Schlüsselbereichen der wirtschaftlichen und sozialen Entwicklung wie Biotechnologie, neue Energiesysteme, Kohlenstoffspitzen und Kohlenstoffneutralität, Leben und Gesundheit, gemeinsamer Wohlstand und fortschrittliche Agrartechnologie.

Laut dem „New Generation AI Development Plan“ wird das Volumen der chinesischen KI-Kernindustrie bis 2025 voraussichtlich 4 Billionen Yuan übersteigen und das Volumen der damit verbundenen Branchen auf über 50 Billionen Yuan ansteigen lassen.

Wie reagieren die chinesischen Tech-Riesen auf ChatGPT?

Chinesische Technologieunternehmen haben sich zu ChatGPT geäußert, wobei die meisten führenden Unternehmen wie Baidu, Huawei, Tencent und Alibaba erklärten, dass sie bereits Modelle und Produkte besitzen oder erforschen, die mit ChatGPT in Verbindung stehen oder einen Vergleich ermöglichen.

Ernie Bot von Baidu:

Wenxin Yiyan, mit dem englischen Namen „Ernie Bot“, ist ein generatives Dialogprodukt, das von Baidu auf der Grundlage der Wenxin-Großmodelltechnologie eingeführt wurde. Es verfügt über fünf Hauptfunktionen, darunter die Erstellung von Texten, das Verfassen von Werbetexten, mathematisch-logische Schlussfolgerungen, das Verstehen von Chinesisch und die Generierung mehrerer Modelle.

Das Foto zeigt: Ernie Bot kann mehrere Modelle erstellen. Vom Text zum Foto, vom Text zur Stimme und am Ende zum Video.

Nach dem Start am 16. März 2023 wird Ernie Bot direkt in Baidu Search integriert und wird sukzessive in Baidu Search für Funktionen wie Mehrfachantworten und intelligente Generierung eingesetzt, entweder bereits online oder in internen Tests.

Der Ernie-Bot wird als Service über die Baidu Intelligent Cloud bereitgestellt, um Unternehmen bei der Entwicklung ihrer eigenen Modelle und Anwendungen zu unterstützen. In Schlüsselbereichen wie Landwirtschaft, Industrie, Finanzen, Bildung, Gesundheitswesen, Transport und Energie wird es zu erheblichen Effizienzsteigerungen kommen. In jedem Sektor werden rasch neue Industriebereiche entstehen, die zur Verwirklichung eines digitalen Chinas beitragen.

Auf der anderen Seite gibt es noch viele Unbekannte in Bezug auf die Geschäftsmodelle für große Sprachmodelle und generative KI. Sowohl OpenAI als auch Baidu müssen sich kontinuierlich um die Kommerzialisierung bemühen. Daten zeigen, dass seit Baidus offizieller Ankündigung von Ernie bot im Februar 2023 mehr als 650 Unternehmen ihre Integration in das Ernie bot-Ökosystem angekündigt haben. Die klare Absicht ist es, die Nutzerbasis der generativen KI deutlich zu erweitern. Dabei geht es nicht nur um den Aufbau eines Ökosystems, sondern möglicherweise auch um den Versuch, eine breitere Masse an chinesischen Nutzern präventiv für sich zu gewinnen.

Während der Ernie-Bot-Pressekonferenz sagte der CEO von Baidu, Robin Li: ,,Im Jahr 2019 hat Baidu das große Wenxin-Modell, Ernie 1.0, eingeführt. Derzeit verarbeitet Ernie 3.0 täglich Milliarden von Suchanfragen der Nutzer. Dies ermöglicht es dem Ernie-Bot, schnell zu lernen und sich auf der Grundlage eines riesigen effizienten Datenpools zu verbessern. Er betonte auch, dass Ernie bot kein Werkzeug für den technologischen Wettbewerb zwischen China und den USA ist, sondern vielmehr ein Beweis für die Kraft der technologischen Innovation, die die Entwicklung vorantreibt.

Alibabas M6:

Das M6 von Alibaba ist ein multimodales Großmodell, das von der DAMO Academy von Alibaba entwickelt wurde und ein vielseitiges KI-Modell ist. Seine Parameter sind von einer Billion auf 10 Billionen angestiegen, was es zum weltweit größten vortrainierten KI-Modell macht. Seine kognitiven und innovativen Fähigkeiten übertreffen die herkömmliche KI, und es hat breite Anwendungsszenarien in Bereichen wie der Fertigung, Literatur und Kunst sowie der wissenschaftlichen Forschung.

Das KI-Großmodell Hunyuan von Tencent:

Das KI-Großmodell Hunyuan von Tencent umfasst NLP (Natural Language Processing), CV (Computer Vision), multimodale Basismodelle und zahlreiche Industrie- und Domänenmodelle. Mit dem Aufkommen von AIGC wird sich das Hunyuan AI-Großmodell weiter entwickeln und in Bereichen wie der Generierung von Textinhalten und der Text-zu-Bild-Synthese kontinuierlich aktualisiert werden.

ByteDance:

Die Forschungsbereiche des ByteDance AI Labs in der Grundlagenforschung umfassen Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinelles Lernen, Sprach- und Audioverarbeitung, Data & Knowledge Mining, Computergrafik, Systeme & Netzwerke, Informationssicherheit sowie Technik & Produkte. Seine Produkte wurden bereits in Apps wie TikTok, Huoshan und Xigua eingesetzt, die Smartphone-Kameras in KI-gesteuerte Kameras verwandeln und Funktionen wie TikToks Seligsprechung, Körperformung, Filter, Erkennung von Gesichtspunkten und Gestenerkennung ermöglichen.

Welche Möglichkeiten gibt es im ChatGPT-Sektor?

Baidu-CEO Robin Li sagt dazu Folgendes: „Die wirkliche Chance könnte in der Entwicklung wesentlicher Anwendungsdienste liegen, die auf allgemeinen großen Sprachmodellen basieren. Gegenwärtig sind viele Start-ups in Bereichen wie Texterzeugung, Bilderzeugung, Audioerzeugung, Videoerzeugung, digitale Menschen und 3D aufgetaucht. Diese Start-ups könnten die neuen Giganten der Zukunft werden.“

Über die Autorin

Ting gründete ihre erste Firma, ein Immobilienportal, in China direkt nach ihrem Studienabschluss. Anschließend arbeitete sie im Immobilien- und Architekturgeschäft in vielen Funktionen wie Strategie und Business Development. Im Jahr 2007 wechselte sie zu einer österreichischen Unternehmensberatung und war dort für den Aufbau des asiatischen Geschäftsbetriebs verantwortlich. Sie hat einen MBA-Abschluss in Entrepreneurship & Innovation von der WU Wien und lebt und arbeitet seit 12 Jahren in China, Japan und Österreich. Im Jahr 2018 gründete sie SE Incubator und wurde unabhängige Beraterin mit einem starken Fokus auf chinesische Innovationen und Markttrends. Außerdem ist sie Mitorganisatorin des Asian Innovation Meetup Vienna.

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Keine Charts, keine Keynotes, nur Dinge, die funktionieren. Mit dieser Regel eröffnete Peter Allan, AI Lead und Managing Partner bei accilium, am 22. Oktober die erste aIQon im 15. Stock des Juwel Wien. Das Format lehnt sich an Tech-Konferenzen an: Ein Team stellt ein Problem vor, zeigt live, was es dagegen gebaut hat, und erklärt, was es dabei gelernt hat. Allan nannte den Nachmittag ein Experiment. Wer Organisationen das Potenzial von KI vermitteln wolle, komme mit Folien nicht mehr weit, man müsse es zeigen.

Von der Beratung zum Bauen

accilium ist eine österreichische Strategie- und Managementberatung mit Sitz am Wiener Schubertring, die unter anderem für den öffentlichen Sektor arbeitet. Erst im September erhielt das Unternehmen den Zuschlag für einen Rahmenvertrag der Bundesbeschaffung GmbH (BBG) zur Digitalisierung der Verwaltung mit einem Volumen von bis zu 39 Millionen Euro.

Mit der aIQon zeigt accilium eine weitere Seite: Das Unternehmen hat heuer ein eigenes Team aus Forward Deployed Engineers aufgebaut, also Entwickler:innen, die direkt mit den Kunden arbeiten und Lösungen nicht nur konzipieren, sondern auch bauen. Die Rolle kommt aus der Software-Industrie und wird derzeit von führenden KI-Anbietern etabliert. Für eine Beratung heißt das: Strategie und Umsetzung aus einer Hand. Die gezeigten Agenten stammen alle aus diesem Team und laufen bei accilium selbst im Echtbetrieb.

Eine Kollegin, die alles mitliest

Aurelia ist ein eigenes Mitglied in einem Teams-Kanal. Sie hat ein eigenes Konto, liest Kanal, Postfach, Planner und Kalender eines Projekts mit und tut, was das Team ihr sagt. Im Szenario der Demo kehrt Projektleiterin Pia aus zwei Wochen Urlaub zurück und fragt Aurelia, was passiert ist. Statt Dutzende Nachrichten nachzulesen, bekommt sie in einer Antwort, was entschieden wurde und was für sie offen ist. Eine Kollegin ist krank: Aurelia findet deren fällige Aufgaben, schlägt Vertretungen vor und hängt die Aufgaben nach Pias Zustimmung im Planner um. Als die Kundin per Mail den Lenkungskreis vorziehen will, meldet sich Aurelia von selbst, weist darauf hin, dass eine Kollegin an dem Tag im Urlaub ist, und fragt nach, bevor sie den Termin verschiebt. Zum Jour fixe steht die Agenda in der Einladung, und eine Kollegin wird an ihren Kurzbericht erinnert.

Die Regeln dahinter sind klar: Aurelia liest alles mit, meldet sich von selbst aber nur dort, wo das Team es ihr aufgetragen hat. Planner und Kalender ändert sie erst nach einem Ja, Mails nach außen schickt sie nicht. Was sie darf, steht laut accilium im Code und nicht im Prompt. Die Regeln selbst gibt ihr das Team im Kanal, in ganz normalen Sätzen, so wie einer neuen Kollegin. Technisch läuft alles in einem Microsoft-Tenant auf Azure in der EU, das Sprachmodell in der EU-Datenzone.

Das wichtigste Learning kam aus dem eigenen Betrieb: Das richtige Maß ist für jedes Team ein anderes. Manche wollen täglich einen Status, andere jemanden, der im Hintergrund die Fäden zusammenhält und sich nur auf Nachfrage meldet. Deshalb lässt sich heute einstellen, wie proaktiv Aurelia ist. Und weil Teams einen Agenten als Kollegin wahrnehmen, gelte dasselbe wie bei jeder neuen Mitarbeiterin: Beide Seiten müssen sich aneinander gewöhnen.

Dasselbe Prinzip auf drei Ebenen

Zwei weitere Demos zeigten, dass der Ansatz auch jenseits des Projektteams funktioniert. „Linda Legal“ bündelt das Erfahrungswissen einer Rechtsabteilung und prüft direkt in Outlook Verträge gegen Richtlinie und Verhandlungsprotokoll. In der Demo entdeckte sie, dass in einem Paragrafen „jeweils“ statt des vereinbarten „zusammen“ stand, womit pro Wochenabruf 8.000 statt 4.000 Euro fällig geworden wären. Ihr Wissen liegt in lesbaren Dateien, die die Fachabteilung ohne IT selbst pflegt. „Erich Aigner“ wiederum ist ein persönlicher Assistent: Ein Berater erzählt ihm nach einem Kundentermin eine Minute lang, was zu tun ist, danach stehen Nachricht, Folgetermin und Mailentwürfe bereit. Gesendet wird nichts, das entscheidet der Mensch.

Drei Agenten, drei Ebenen: Team, Fachwissen, einzelne Person. Allen gemeinsam ist dasselbe Prinzip. Lesen, sortieren und vorbereiten tun die Agenten selbstständig, ändern und nach außen kommunizieren nur nach menschlicher Freigabe. Und diese Grenze ist technisch verankert, nicht bloß im Prompt versprochen.

Die Technik ist nicht der Engpass

Dass genau das die eigentliche Arbeit ist, zeigte auch der Opening Fireside Chat, in dem Peter Allan mit Alexia Feick und Paul Strunz über KI im Alltag, Top-down und Bottom-up in der Transformation und die Messbarkeit von KI-Projekten sprach. Strunz leitet das Digital Competence Center der Wien Energie, Feick war früher bei accilium und arbeitet heute im Customer Success bei Microsoft. Ihr gemeinsamer Befund: Die heutigen Modelle sind gut genug, der Hebel liegt in Prozessen, Governance und Befähigung. Feick riet, bei konkreten Pain Points anzusetzen statt bei dem Wunsch, „KI zu haben“. Der Output nach sechs Monaten solle eine veränderte Arbeitsweise mit messbarem Ergebnis sein, und lieber ein Use Case im crossfunktionalen Team als 30 kleine Proof-of-Concepts. Strunz ergänzte, dass Effizienzgewinne verpuffen, wenn die Prozesse dahinter nicht angepasst werden; bei der Wien Energie misst man unter anderem die Zahl aktiver Citizen Developer, eingesparte Stunden und eingespartes Geld.

Allan sieht in Agenten vor allem eine Wachstumschance: Es gebe unendlich viel Nachfrage nach Services, und wer es clever mache, nutze Agenten, um jeden einzelnen Job besser und kreativer zu machen. Bei accilium selbst sei keine Stelle durch KI ersetzt worden, wohl aber viel administrative Arbeit weggefallen. Intern begleitet das Unternehmen den Wandel mit einem eigenen Rhythmus: Jede Woche gibt es einen neuen „Build“ mit Skills, Tools und Trainings, wie bei einem Software-Unternehmen.

Alle Demos, Baupläne, Prompts und Skills stellt accilium offen zum Download bereit. Wer nicht dabei war, kann die Agenten also nachbauen. Auch das ist für eine Beratung ungewöhnlich und passt zum Anspruch des Formats: zeigen statt erklären.

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