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.”