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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Loïc Roch, Mitgründer und CTO von Atinary, in den SwissCAT+-Laboren am Campus Hönggerberg | (c) Martin Pacher

Wer auf den Hönggerberg im Norden Zürichs fährt, lässt die Stadt hinter sich. Der zweite Campus der ETH, entstanden ab 1961, liegt in ländlicher Umgebung, hier sind unter anderem die Departemente für Chemie, Physik und Materialwissenschaft zu Hause. Und hier, in den SwissCAT+-Laboren der Hochschule, lässt sich derzeit besichtigen, wie Forschung aussehen könnte, wenn nicht mehr der Mensch jeden einzelnen Handgriff macht.

In diesen Laboren übernehmen Roboter die Arbeit, die sonst Forschende beschäftigt: Sie hantieren mit Flüssigkeiten und Pulvern, bereiten Proben vor, testen sie und messen laufend die Ergebnisse. Das Bemerkenswerte daran ist aber nicht die Automatisierung selbst, sondern wer die Versuche plant: eine Künstliche Intelligenz. Die Software stammt vom Startup Atinary, das an der ETH keinen eigenen Standort hat, sondern mit der Technologieplattform SwissCAT+ zusammenarbeitet. Sie schlägt vor, welches Experiment als nächstes sinnvoll ist, lernt aus jedem Ergebnis und berechnet daraus den nächsten Schritt. Dieser Kreislauf läuft rund um die Uhr, ohne dass ein Mensch eingreifen muss.

„Ein Labor ist eine große Küche“

Wie soll man sich das vorstellen? Loïc Roch, Mitgründer und CTO von Atinary, greift im Gespräch mit brutkasten zu einem Alltagsbild: „Am Ende ist ein Labor eine große Küche. Wir liefern die Rezepte. Wir nutzen KI, um Rezepte zu erzeugen, die dann im Labor getestet werden.“ Das Ziel: möglichst schnell zum besten Rezept kommen. Denn jeder einzelne Versuch kostet Zeit, Material und Geld. Wer statt tausender Versuche nur ein paar Dutzend braucht, spart enorm.

Genau darauf ist die Software ausgelegt. Statt sich blind durch unzählige mögliche Kombinationen zu probieren, lernt das System mit jedem Experiment dazu und empfiehlt gezielt die vielversprechendsten nächsten Schritte. „Self-Driving Labs“ nennt Atinary das Prinzip, selbstfahrende Labore. Den Begriff hat sich das 2019 gegründete Unternehmen sogar markenrechtlich schützen lassen.

Loïc Roch, Co-founder und CTO von Atinary | (c) Martin Pacher / brutkasten

Den Bedarf für solche Werkzeuge begründet Roch mit einem unbequemen Befund: Forschung wird immer teurer und langsamer, es braucht immer mehr Zeit und Geld, bis Neues gefunden ist. Dazu kommt eine handfeste Vertrauenskrise: Roch verweist auf eine vielzitierte Befragung von rund 1.500 Forschenden, wonach ein Großteil daran scheitert, Experimente zu wiederholen, in der Chemie sind die Quoten besonders hoch. Das ist nicht nur für die Wissenschaft ein Problem: Ohne verlässliche Daten lässt sich auch keine verlässliche KI trainieren.

100 Jahre Forschung in sechs Wochen

Was das System kann, zeigt das Vorzeigeprojekt direkt vor Ort. Gemeinsam mit dem SwissCAT+-Team suchte Atinary nach dem besten Katalysator, also jenem Hilfsstoff, mit dem sich das Treibhausgas CO₂ in Methanol umwandeln lässt, einen Ausgangsstoff für nachhaltige Treibstoffe. Laut Atinary kamen dafür mehr als 20 Millionen mögliche Kombinationen infrage. Das Ergebnis wurde in einem Fachjournal publiziert: In sechs Wochen wurden 144 Katalysator-Kandidaten hergestellt und getestet, mit minimalem menschlichem Zutun. Die Zahl, mit der Atinary seither wirbt, ist eindrucksvoll: eine 1000-fache Beschleunigung, umgerechnet 100 Jahre Katalyse-Forschung in nur sechs Wochen. SwissCAT+-Chef Paco Laveille, der die Umsetzung an der ETH verantwortet, bestätigt beim Besuch die Größenordnung: von Jahren an Forschung hinunter zu Wochen.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Beim konkreten Nutzen für Firmenkunden hält sich Roch hingegen zurück, aus einem strukturellen Grund: „Wir sind ein Dienstleister. Wir sehen den generierten Mehrwert nicht, und die Kunden wollen ihn nicht teilen.“ Das habe auch mit Sicherheitsanforderungen zu tun, ergänzt das Unternehmen: Angaben zum erzielten Return on Investment erhalte Atinary dann, wenn Kunden sie von sich aus teilen — teils münde das in gemeinsame Publikationen.

Die einzige konkrete Zahl, die er im Gespräch nennt, stammt aus einer gemeinsamen Publikation mit dem Aromen- und Duftstoffkonzern dsm-firmenich: Dort konnte der Einsatz eines teuren Edelmetalls so stark reduziert werden, dass dessen Kostenanteil um rund 95 Prozent sank. Es sei nicht die einzige gemeinsame Veröffentlichung mit Kunden, betont das Unternehmen — weitere gebe es etwa mit dem Pharmakonzern Takeda.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Auch ein aktueller gemeinsamer Blogbeitrag von AWS und Atinary liefert Anhaltspunkte. Ein Manager von Takeda wird dort mit der Aussage zitiert, eine Optimierung habe mit dem selbstfahrenden Ansatz rund eine Woche gedauert, verglichen mit ein bis zwei Monaten auf dem herkömmlichen Weg. Am MIT wiederum löste ein Forschungsteam mit der Software eine knifflige Aufgabe aus der Solarzellenforschung in nur 25 Versuchen, innerhalb einer strikten Frist von vier Wochen. Und über das eigene Labor, das Atinary heuer in Boston eröffnet hat, heißt es: Es erzeuge in einer Woche mehr Versuchsdaten, als ein Doktorand in fünf Jahren produziert.

Bezahlter Pilot, Lizenz pro Arbeitsplatz

Wirtschaftlich steht Atinary noch am Anfang. Das Unternehmen befindet sich in der Seed-Phase, öffentlich auffindbar sind laut Roch rund zehn Millionen an bisheriger Finanzierung, eingesammelt über Venture Capital, Family Offices und Förderungen. Als Nächstes peilt er eine Series A an. Das Wachstumskapital dafür werde voraussichtlich aus den USA kommen: „Der Ansatz ist in Europa und den USA sehr unterschiedlich.“

Paco Laveille, Managing Director, SwissCAT+ East, ETH Zurich | (c) Martin Pacher / brutkasten

Verdient wird über Software-Lizenzen, abgerechnet pro Arbeitsplatz. Am Anfang steht ein dreimonatiger, bewusst kostenpflichtiger Testlauf. „Wenn der Pilot nicht bezahlt ist, stecken die Kunden nicht die Ressourcen hinein, um ihn richtig zu testen“, sagt Roch. Dass er mit diesem Modell Geld liegen lässt, räumt er offen ein: Eine Beteiligung am geschaffenen Wert wäre lukrativer, scheitert aber daran, dass die Kunden diesen Wert eben nicht offenlegen.

Die Kundschaft kommt bisher vor allem aus der Pharmabranche, die laut Roch am ehesten bereit ist, Neues zu riskieren; der Rest der Industrie folge dann. Einsatzfelder gibt es aber quer durch: Lebensmittel, Duftstoffe, Materialforschung, grüne Energie, und gemeinsam mit Stanford sogar Zelltherapien gegen Krebs. Umsatz machen vor allem Konzerne. Mit Universitäten arbeitet Atinary eng zusammen, weil sich dort Ergebnisse veröffentlichen lassen, sie werden so zu Botschaftern der Technologie. Auch KMU zählen zu den Kunden, das jüngste sei erst vor wenigen Tagen dazugekommen. Die Arbeitsteilung im Unternehmen: Das Entwicklerteam sitzt bei Roch in Lausanne, das eigene Labor steht in Boston, dort, wo die großen Pharma-Forschungszentren angesiedelt sind.

„Fast jeden zweiten Tag ein neues Startup“

Beim Thema Konkurrenz wird Roch deutlich: Der Bereich „AI for Science“ ziehe derzeit massiv Gründungen an, fast jeden zweiten Tag komme ein neues Startup dazu. Gefährlich sei daran vor allem eines: Mit den heutigen KI-Werkzeugen lasse sich sehr schnell ein beeindruckender Prototyp bauen, der Kunden begeistert. „Unter der Haube ist das aber kein produktionsreifer Code, der bei einem Großunternehmen laufen kann.“ Atinary sieht er im Vorteil, weil man seit 2019 das gesamte Paket aufgebaut habe: die Anbindung an die Laborgeräte, das eigene KI-Training, die Anwendungen und die wissenschaftliche Glaubwürdigkeit durch den eigenen Beirat. Dazu kommt laut Unternehmen ein Netzwerk an Technologiepartnern, darunter AWS, ABB Robotics, Agilent, Bruker, Chemspeed und Mettler-Toledo. Im wissenschaftlichen Beirat sitzt unter anderem der MIT-Chemiker Stephen Buchwald — im Bostoner Labor optimiert Atinary nach eigenen Angaben ausgerechnet die nach ihm benannte Buchwald-Hartwig-Reaktion.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Zugleich beobachtet er seit heuer einen Umschwung im Markt: Kunden dächten zunehmend in einer Wettlauf-Logik. Wer die Technologie nicht als Erster einsetze, riskiere, dass es die Konkurrenz tut. Und wenn diese in Wochen schafft, wofür man selbst Jahre braucht, sei der Rückstand kaum aufzuholen.

Die größte Hürde ist der Mensch

Und was bremst die Verbreitung? Nicht die Technik, sagt Roch, sondern der Mensch. „Der Wissenschaftler im Labor ist oft seit 15, 20 Jahren dort. Wenn man ihm sagt: Wir können deine Forschung um den Faktor zehn oder hundert beschleunigen, sagt er: Nein. Ich kenne mein Fach besser als irgendein Algorithmus.“ Es sei dabei weniger mangelndes Vertrauen, die Technologie werde schlicht als Bedrohung für den eigenen Job empfunden. Christoph Schnidrig von AWS ergänzt: Dieses Muster kenne man von jeder Technologiewelle, von der Einführung der Cloud bis zur KI in der Softwareentwicklung. Rochs Haltung dazu: Jobs würden sich verändern, aber nicht verschwinden. „Am Ende ist es ein Werkzeug. Der Mensch bleibt am Steuer.“

(c) Martin Pacher / brutkasten

Zum Vertrauen gehört auch die Datenfrage, schließlich legen die Kunden ihr wertvollstes Gut, ihre Forschungsdaten, in die Plattform. Die läuft vollständig auf der Cloud von AWS. Roch verweist auf Prüfungen, Audits und Sicherheitstests; personenbezogene Daten würden praktisch keine gespeichert, schon gar keine Patientendaten, dafür sei man in der Forschung viel zu früh angesetzt. Auch deshalb sieht er im EU AI Act derzeit kein Hindernis: In Kundengesprächen sei die Regulierung bislang schlicht kein Thema gewesen.

Auszeichnung vom Weltwirtschaftsforum

Während brutkasten mit Roch in Zürich spricht, befindet sich sein Mitgründer, CEO Hermann Tribukait, gerade im chinesischen Dalian, um dort den Technology-Pioneer-Award des Weltwirtschaftsforums entgegenzunehmen. Zu den früheren Preisträgern der Auszeichnung zählen Roch zufolge Namen wie Google, Dropbox und Airbnb. Preisgeld gibt es keines, der Wert liege im Zugang zum Netzwerk des Forums und zu Entscheidungsträgern großer Unternehmen. Kunden in China hat Atinary übrigens keine, und das dürfte vorerst so bleiben: Als in den USA registriertes Unternehmen sei das Geschäft mit chinesischen Firmen „wegen der Geopolitik sehr heikel“.

Gefragt nach dem Blick fünf Jahre voraus, skizziert Roch eine Vision, die er ausgerechnet am Vorbild seines Cloud-Partners entwirft: Labore, die wie Rechenleistung aus der Cloud abrufbar sind, weltweit vernetzt, mit einer übergeordneten KI, die Erkenntnisse zwischen Forschungszentren auf verschiedenen Kontinenten austauscht.

Den Antrieb dahinter beschreibt er ganz persönlich: Er und seine Mitgründer seien Naturliebhaber, und die Energiewende brauche schnellere Forschung. „Der Planet kann nicht noch ein Jahrzehnt warten, bis wir Lösungen finden.“ Sein Befund nach sieben Jahren: „R&D ist heute noch zu langsam.“


Disclaimer: Die Reise- und Übernachtungskosten wurden von Amazon Web Services übernommen.

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