03.08.2023

Bard: Was hinter Googles Chatbot steckt – und wie er sich von ChatGPT unterscheidet

Am 13. Juli 2023 wurde Bard, Googles auf künstlicher Intelligenz (KI) basierender Chatbot in Europa gelauncht. Die KI wurde den Medien beim Salzburg Summit 2023 bei einem Gespräch mit Yariv Adan, Senior Director of Product Management bei Google, vorgestellt.
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Google logo on one of the buildings situated in Googleplex, the company's main campus in Silicon Valley
Foto: Adobe Stock

Das große Sprachmodell von Google AI, das mithilfe eines riesigen Datensatzes aus Text und Code trainiert wurde, heißt „Bard”. Der Experte Yariv Adan ist für Google in Zürich tätig und bringt mehr als zehn Jahre Erfahrung mit künstlicher Intelligenz mit. Er war maßgeblich an der Entwicklung der Software beteiligt und ist überzeugt davon, dass die Menschen KI im Laufe der Zeit benötigen werden, um sich in der Welt zurechtzufinden. Als Beispiel dafür nennt er “FloodHub”, Googles Hochwasservorhersagen basierend auf maschinellem Lernen, um Menschen im Voraus vor Hochwasser warnen zu können. 

Laut Adan war Machine Learning in früheren Zeiten, bevor es LLMs – Large Language Models wie Bard gab – zuerst auf „Supervised Training” mit menschlich generierten Beispielen angewiesen. Nur so konnte die KI beginnen, von selbst zu lernen. Das bedeutet, frühere KI-Anwendungen lernten nach vom Umfang deutlich limitierten Beispielen anstatt nach vorgegebenen Regeln, was wiederum sehr teuer war. „Der erste Durchbruch gelang 2018 mit Google BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), als es möglich wurde, die KI durch unüberwachtes Training mit Milliarden von Daten zu trainieren – infolgedessen konnten die Kosten in Grenzen gehalten werden. Diese Form des maschinellen Lernens ist extrem effektiv und ermöglichte die Erstellung großer Sprachmodelle wie Bard”, so der Google Spezialist. 

Bard ist anders als ChatGPT

Die Technologie verspricht, in der Lage zu sein, Texte zu generieren, Sprachen zu übersetzen, kreative Inhalte zu schreiben und Fragen auf informative Weise zu beantworten. Im Unterschied zu ChatGPT stellt Bard oftmals mehrere Antwortmöglichkeiten parat und gibt seinen User:innen auch die Möglichkeit, dieselbe Eingabe via Google Search suchen zu lassen.

Wichtig ist, wie Adan betont, dass User:innen ein Bewusstsein dafür zu entwickeln, wann KI und wann besser Google Search für die Suche nach Informationen verwendet werden sollte. Wird beispielsweise nach einem aktuellen Börsenkurs gefragt, kann durchaus eine plausible, jedoch inhaltlich falsche Antwort generiert werden. Denn Bard rät auf der Grundlage der gefütterten Informationen und des Kontexts weiter und formt so eine finale Antwort. Googles KI wurde also absichtlich und bewusst von der Google Suche getrennt. 

Große Sprachmodelle wie Bard unterscheiden sich in drei Punkten

Die Größe ist insofern ausschlaggebend, da große Sprachmodelle mit riesigen Datenmengen trainiert werden und sie dadurch komplexere Muster und Beziehungen in der Sprache lernen. Ihre Komplexität erlaubt ihnen, Texte zu generieren, diese zu verstehen und zu beantworten. Durch die Flexibilität können Modelle wie Bard für die unterschiedlichsten Aufgaben wie zum Beispiel für das Erstellen von kreativen Inhalten und die Beantwortung von Fragen eingesetzt werden. 

Während Bard mit Echtzeitinformationen gefüttert wird, trainiert es. Das heißt, es lernt während der Verwendung, was als Online-Training bezeichnet wird. Dadurch kann Bard lernfähig bleiben und seine Genauigkeit beibehalten, auch wenn sich öffentlich verfügbare Daten ändern. 

Das wird unter Prompt-Design verstanden

Yariv Adan erzählt, Prompt-Design ist die Art und Weise, wie das Modell durch die Eingabe von Input aufgefordert wird, etwas zu tun. Nach der Fütterung mit Daten rät es auf der Grundlage des Kontextes weiter, da die KI sehr gut im Erkennen komplexer Muster ist.

„Die Schnittstelle bedient sich unserer Sprache und das macht die Technologie so einzigartig. So wird es jedem Menschen möglich, die KI zu benutzen – selbst für jene, die noch nie etwas mit Programmieren zu tun hatten. Für Entwickler:innen gibt es APIs, die Bard als Sprachmodell in ihre eigenen Anwendungen integrieren lassen”, so Adan.

Risiken der generativen künstlichen Intelligenz 

Wie jede Technologie birgt auch AI Risiken, die vorausgedacht werden müssen. Um diese einzudämmen, wurden von Google sieben „Responsible AI-Prinzipien” entwickelt, verrät der Google-Experte. Diese legen unter anderem fest: KI-Anwendungen sollen der Gesellschaft von Nutzen sein, Vorurteile dürfen nicht erzeugt oder verstärkt werden und Datenschutz soll im Fokus stehen.

Die AI-Prinzipien verfolgen weiters die Ziele, auf Sicherheit ausgelegt und getestet zu sein und sich Menschen gegenüber rechenschaftspflichtig zu verhalten. Außerdem hat Google Filter auf verschiedenen Ebenen integriert, um die Qualität der Antworten zu verbessern und sicherzustellen, dass keine unangemessenen Inhalte generiert werden. 

Um etwaigen Risiken entgegenzuwirken, führen Google AI-Ingenieur:innen und -Forscher:innen regelmäßige Audits durch. Auch das Feedback der Community wird in Form von Feedbackschleifen geprüft und gegebenenfalls umgesetzt.

Bards Wert für die Gesellschaft

Der Name des Programms Bard stammt übrigens vom Begriff „Barde” ab. Dabei handelt es sich um Dichter und Sänger des damaligen keltischen Kulturkreises, die mit ihrer Kunst Informationen weitergaben. Genau wie die KI Bard. Die generative KI befindet sich noch in der Entwicklung, soll laufend weiterentwickelt werden und über das Potenzial verfügen, Anwendungen zu revolutionieren.

Die finale Botschaft des Director of Product Management ist eindeutig: „Die Technologie KI ist zu komplex, als dass eine einzelne Organisation sie alleine bewältigen könnte, daher ist eine Zusammenarbeit zwischen Regierung, Unternehmern und Hochschulen unbedingt erforderlich. Genauso wichtig ist es, die Menschen über den Wert von KI aufzuklären und ihnen dabei zu helfen, die Vorteile der Technologie für sich zu nutzen.” 

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Anyline-Co-Founder Jakob Hofer bei der 44. Fuckup Night | (c) Fuckup Nights Vienna und Wolf & Woodpecker
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Anyline ist eines der bekanntesten Scaleups des Landes. Schlagzeilen machte das auf KI-Bilderkennung via Smartphone spezialisierte Unternehmen in den vergangenen Jahren etwa mit mehreren achtstelligen Investments, im Jahr 2023 aber auch mit einem größeren Stellenabbau. Zuletzt verkündete das Scaleup wieder ein starkes Umsatzwachstum. Auf dem Weg dorthin lagen zahlreiche Learnings und damit verbundene Iterationen, wie Co-Founder Jakob Hofer bei der 44. Ausgabe der Fuckup Nights erzählte.

“Du musst jeden Tag Entscheidungen treffen. Ob es ein Fuckup ist oder nicht, weißt du erst im Nachhinein”

“Wir machen dauernd Fuckups. Das gehört einfach dazu. Du musst jeden Tag Entscheidungen treffen. Ob es ein Fuckup ist oder nicht, weißt du erst im Nachhinein”, sagt Hofer. Ob er eines davon im Nachhinein bereue? “Ganz ehrlich, kein einziges!”, sagt der Anyline-Gründer. “Bei jeder Entscheidung, die im Nachhinein falsch war, lernst du einfach immer etwas dazu.”

Und was waren diese Fuckups, die der Anyline-Co-Founder anspricht? Hofer startet bei seiner Speech auf der Fuckup Night mit den Anfängen des Unternehmens. “Vor zehn Jahren am Pioneers Festival sind wie das erste Mal so richtig als Anyline-Team aufgetreten. Wir hatten T-Shirts mit dem Schriftzug ‘Yes, we scan!’. Wir dachten: Wir haben eine richtig geile Technologie, die jeder versteht – wenn wir das Produkt einfach auf die Website knallen, wird es jeder herunterladen und online bezahlen und wir brauchen eigentlich kein Sales”, erzählt der Gründer.

“Vielleicht doch ein bisschen Sales machen”

Investoren habe man mit der Technologie schnell überzeugt, darunter etwa Hansi Hansmann, der bereits im Gründungsjahr 2014 einstieg. Damit habe man auch das Produkt weiterentwickeln können. Mit den Kund:innen war es dann aber doch nicht so einfach. “Wir haben gewartet, dass Bestellungen reinkommen, aber es kamen nicht wirklich viele”, erzählt Hofer. Die damalige Conclusio: Man müsse “vielleicht doch ein bisschen Sales machen”.

Weil Anyline aber keine Sales-Abteilung hatte, habe man das gesamte Team zusammengeholt, um eine Woche lang “irgendwelche Listen aus dem Internet” durchzutelefonieren. “Wir haben keinen einzigen Deal so abgeschlossen”, erzählt Hofer. Aber man habe durch die zahlreichen Gespräche viel darüber gelernt, welche Verkaufs-Strategien besser und welche schlechter funktionieren und in welchen Branchen größeres Interesse bestehe. “Mit den Learnings aus dieser total gescheiterten Kampagne haben wir angefangen, unsere Focus-Areas zu definieren”, so der Gründer.

Immer weiter fokussieren

Dieser “Fokus” sei aber immer noch sehr breit gewesen – von Augmented Reality mit Smart Glasses über das Ablesen von Stromzählern und Scannen von Pässen bis hin zu Loyalty-Kampagnen. Man habe auch damit wieder “coole Investments” geholt, etwa vom Swarowski-Family-Office mit Markus Langes-Swarovski oder von Hermann Hauser. “Umsatz ist aber halt noch nicht wirklich viel dahergekommen”, erinnert sich der Anyline-Gründer. Man habe also beschlossen, sich noch weiter zu fokussieren. “Die drei Industries, die wir gewählt haben, waren Government, Utility und Other”, erzählt Hofer zum Amüsement des Fuckup Nights-Publikums.

Tatsächlich habe sich der Bereich “Government” schnell als strak erwiesen – konkret die Zusammenarbeit mit Polizeien mehrerer Länder beim Scannen von Ausweisen und Fahrzeugen. Bald habe man 100.000 Polizist:innen als Nutzer:innen gehabt. Doch während der Corona-Zeit habe man gemerkt: “Wir kommen irgendwie nicht ganz vom Fleck mit dem, was wir machen.” Man habe zwar im Government-Bereich eine solide Kundenbasis gehabt, aber sei bei der Skalierung an eine Grenze gestoßen. “In der Politik bewegt sich nicht wahnsinnig viel. Viele Leute haben sehr, sehr viel Angst vorm Scheitern. Sie bewegen sich nur, wenn es unbedingt notwendig ist und diese Angst, etwas zu verpassen, gibt es dort gar nicht”, so Hofer.

“Ob ich nächstes Jahr eine ganz andere Story erzähle, weiß ich nicht”

Auch im Utility-Bereich habe man große Kunden gehabt, aber “den VC-Case, der wir sein wollten, nicht wirklich abbilden können”. Abermals habe man also beschlossen, noch enger zu fokussieren. “Da heißt Fokus dann nicht mehr, ja zu sagen zu drei, vier, fünf, sieben coolen Sachen, die wahnsinnig spannend klingen, sondern eigentlich zu 99 Sachen nein zu sagen, die super geil klingen, und nur zu der einen Sache ja zu sagen, die dann wirklich unser volles Commitment bekommt”, erläutert der Anyline-Gründer. So sei man auf den Bereich Automotive gekommen.

“Mit Automotive haben wir einfach eine Branche gefunden, die digitalisieren muss, wo wahnsinnig viel passiert”, so Hofer. Und die Technologie für die Usecases habe man großteils bereits gehabt und in anderen Bereichen erprobt. “Wir sehen dort nach wie vor super Erfolge und alles, was wir vorher vielleicht falsch gemacht haben, weil wir da nicht die Erfolge gefeiert haben, die wir uns eigentlich erwünscht hatten, hilft uns trotzdem, hier weiter erfolgreich zu sein”, resümiert der Anyline-Co-Founder. Doch er räumt ein: “Ob das jetzt wirklich das Coolste ist, oder das nächste Fuckup kommt und ich nächstes Jahr eine ganz andere Story erzähle, weiß ich nicht.”

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