22.09.2023

Dall-E 3: Das kann der neue bildgenerierende  AI-Bot

ChatGPT erstellt jetzt auch Bilder. Die neue Version von Dall-E wird in den Chatbot integriert. Dall-E 3 wird jedoch nur Pro Abonnent:innen zugänglich sein.
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Ein KI generiertes Bild zeigt Dutzende Kartoffeln mit Gesichtern. In der Mitte der Masse steht die größte Kartoffel, mit Krone und Robe - der potato king
(c) openai

OpenAIs dritter Streich beim Generieren von Bildern, Dall-E 3, ist seit Mittwoch für eine ausgewählte Gruppe an Tester:innen verfügbar. Neu ist unter anderem, dass das Programm in den Chatbot ChatGPT integriert ist. Ersten Berichten zufolge soll die Qualität der Bilder um einiges besser sein als in den Vorgängerversionen. Besonders die bekannten KI-Bild-Knackpunkte wie Finger sollen jetzt realistischer sein. Auch die Interpretation von Text soll besser funktionieren – laut OpenAI soll Kontext von Dall-E 3 besser verstanden werden.

Mit dieser Ausrollung ist es ChatGPT jetzt möglich, Texte, Töne, Code und Bilder zu generieren. Zuvor waren ChatGPT und Dall-E zwei separat zugängliche Programme. Dadurch ist es jetzt beispielsweise auch möglich, zuerst einen schriftlichen Prompt an ChatGPT zu stellen, und diesen dann bebildern zu lassen. In einer Vorstellung diese Woche hat Gabriel Goh, ein OpenAI Forscher, einen solchen Fall präsentiert. Er ließ sich zuerst eine ausführliche Beschreibung liefern, wie ein Logo für ein Restaurant namens Mountain Ramen aussehen könnte. Diese Beschreibung nutzte er dann, um innerhalb von Sekunden eine Auswahl an möglichen Logos erstellen zu lassen.

Fake News durch Dall-E?

Dass diese Technologie auch ihre Schattenseiten mit sich bringt, ist mittlerweile wohl allseits bekannt. Expert:innen warnen, dass generierte Bilder benutzt werden können, um bewusst Fehlinformationen zu verbreiten. Um dem entgegenzuwirken hat OpenAI angekündigt, dass Dall-E 3 darauf programmiert ist, gewissen Dinge nicht zu erstellen – zum Beispiel sexuell explizite Inhalte oder Bilder mit Personen von öffentlichem Interesse. Auch die Imitation von Stilen spezifischer Künstler:innen soll eingeschränkt werden. Ob ein Missbrauch des Programms mit diesen Maßnahmen wirklich unterbunden werden kann, bleibt jedoch fraglich.

Dall-E 3 fürs Erste nur mit Abo

Für die breite Masse soll Dall-E 3 im Oktober zugänglich gemacht werden. Einziger Clue hierbei: Zur Nutzung ist ein ChatGPT Plus Abo zu 20 US-Dollar pro Monat (etwa 18,79 Euro) notwendig. Das Abo ermöglicht es Usern ebenfalls, schnellere Antworten zu bekommen, und auch zu Peak Zeiten prompt Ergebnisse zu erhalten. Neue Features und Verbesserungen von ChatGPT werden ebenfalls zuerst an Plus Abonnent:innen ausgerollt. Wann und ob Dall-E 3 für Gratis-User:innen zugänglich wird, gab das Unternehmen nicht bekannt.

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Diego Szekely programmierte seine Diabetes-App im Alleingang © Hannah Fasching

„Ich war der, der die Waage rausgeholt hat, um meinen Insulinbedarf zu berechnen“, erinnert sich Carbetic-Gründer Diego Szekely an die Zeit nach seiner eigenen Typ-1-Diabetes-Diagnose vor vier Jahren. Bei der Autoimmunerkrankung produziert der Körper überhaupt kein eigenes Insulin mehr, weshalb jede Aufnahme von Kohlenhydraten exakt berechnet und durch externe Insulingaben ausgeglichen werden muss.

Im Austausch mit anderen Betroffenen stellte er jedoch schnell fest, dass die meisten Diabetiker:innen im Alltag ihren Bedarf lediglich abschätzen. Da ungenaue Werte langfristige gesundheitliche Risiken bergen, entwickelte der heute 18-Jährige Carbetic, um eine verlässlichere, unkomplizierte Lösung im Alltag anzubieten. „Ich hab einfach das gebaut, was uns Diabetikern wirklich gefehlt hat“, so der Gründer.

© Carbetic

Räumliche Tiefe als technischer USP

Mittlerweile ist die Anwendung bereits in 41 Sprachen verfügbar, wobei aktuell die USA, dicht gefolgt von Deutschland, den größten Markt darstellen. Das technische Fundament unterscheidet sich laut dem Gründer aus Perchtoldsdorf vor allem in einem Punkt von klassischen Lifestyle-Trackern.

Statt einer simplen 2D-Bildanalyse setzt Carbetic laut eigenen Angaben auf räumliche Tiefe durch drei schnell geschossene Fotos aus unterschiedlichen Winkeln sowie LiDAR-Sensoren moderner Smartphones. „Die drei Fotos sind wahnsinnig wichtig, um die Dimensionen gescheit abzuschätzen“, betont Szekely.

Aus der Kombination dieser Bild- und Raumdaten berechnet ein feinjustiertes KI-Modell schließlich den Kohlenhydratgehalt der einzelnen Komponenten auf dem Teller, der wiederum für die Bestimmung des Insulinbedarfs benötigt wird. Neben der Foto-Analyse wird das Produkt in der Praxis durch eine integrierte Sprachsteuerung sowie die Option ergänzt, Koch-URLs oder abfotografierte, handschriftliche Rezepte automatisch von der KI auslesen zu lassen.

Conversion im SaaS-Modell

Nach nur drei Monaten verzeichnet die App rund 20.000 Downloads. Interessant ist vor allem die Conversion-Rate: „5.000 Nutzer sind aktuell in einem Probeabo oder bezahlten Abo“, erklärt der Gründer. Von den 5.000 „zahlen bereits 4.000“, so Szekely weiter. Das Geschäftsmodell basiert auf einer Software-as-a-Service-Struktur. Das Einstiegs-Abo für bis zu zehn Analysen am Tag kostet 4,49 Euro im Monat, während die unlimitierte Version für 9,99 Euro angeboten wird.

Auf die Frage, wie man ein solches Wachstum erziele, meint der Gründer: „Gute Frage. Und da ich keine gute Antwort habe, ist die Antwort, das Produkt funktioniert.“ Hauptsächlich über Mundpropaganda und Empfehlungen von Ärzt:innen, die Szekely unter anderem auf Ärztekongressen kennenlernte, wachse das Produkt aktuell organisch. „Wenn mir Patient:innen schreiben, dass die App ihnen hilft, den Alltag ein Stück mehr wie ein gesunder Mensch zu leben, macht mich das einfach so stolz“, so der Gründer.

„Mit allen großen Medizintechnik-Firmen in Kontakt“

Einen langfristigen Wettbewerbsvorsprung will sich der Gründer, der für sein Startup Studienplätze am UCL und King’s College in London sausen lässt, künftig über zwei strategische Säulen verschaffen, die über die reine Nutzer:innenbasis hinausgehen. Neben einer umfassenden Datensammlung zur Optimierung der Algorithmen steht ein digitaler Ärztezugang im Fokus. Über diesen können Mediziner:innen nach expliziter Freigabe die Mahlzeiten ihrer Patient:innen analysieren und die Therapie gezielter begleiten.

Während der aktuelle Fokus auf Typ-1-Diabetes-Patient:innen liegt, zeigt sich Szekely zuversichtlich, dass auch Typ-2-Patient:innen über kurz oder lang auf seine Anwendung zugreifen werden: „Alle Apps, die Typ 1 machen, übernehmen irgendwann auch den Typ-2-Markt. Das ist immer so.“ Zudem startet in Kürze eine Genauigkeitsstudie mit der Universität Wien. Auch gegenüber strategischen Partnerschaften und Investments zeigt sich der Solo-Founder offen: „Ich bin mit allen großen Medizintechnik-Firmen im Diabetes-Bereich in Kontakt. Und die sind alle begeistert.“

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