15.03.2023

GPT-4: OpenAI veröffentlicht neues Sprachmodell

Das ChatGPT-Unternehmen hat das neue Sprachmodell als "das fortschrittlichste System von OpenAI" angekündigt. Unter anderem akzeptiert es neben Text nun auch Bilder als Eingabe.
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Open-AI-CEO Sam Altman | (c) Adobe Stock, CC by 2.0, TechCrunch Disrupt San Francisco 2019 - Day 2.

Ende November veröffentlichte das US-Unternehmen OpenAI den auf künstlicher Intelligenz (KI) basierenden Chatbot ChatGPT – und demonstrierte der breiten Öffentlichkeit damit die Fortschritte, die im KI-Bereich mittlerweile erreicht wurden. Die Grundlage für ChatGPT ist ein Sprachmodell namens GPT-3.5. Seit Wochen kursierten nun bereits Gerüchte, dass die Veröffentlichung der nächsten Version des Modells mit dem Namen GPT-4 kurz bevorstünde. Am Donnerstagabend war es nun tatsächlich soweit – und OpenAI präsentierte das neue Modell.

„GPT-4 ist das fortschrittlichste System von OpenAI, das sicherere und nützlichere Antworten liefert“, schreibt das US-Unternehmen in seiner Ankündigung. GPT-4 ist zunächst für User:innen von ChatGPT Plus, der Bezahlversion des Chatbots, verfügbar. Developer:innen können sich auf eine Warteliste setzen.

GPT-4 akzeptiert auch Bilder als Eingabe

Einer der größten Unterschiede zwischen GPT-4 und GPT 3.5: Neben Text-Inputs akzeptiert das neue Sprachmodell nun auch Bilder als Eingabe. Nach Angaben von OpenAI erreicht GPT-4 bei einer ganzen Reihe von Aufgabenstellungen Performances auf dem Level von Menschen – etwa bei standardisierten Tests, die in den USA häufig bei Aufnahmeverfahren an Universitäten verwendet werden.

Oder auch bei der US-Anwaltsprüfung, dem „Bar Exam“: OpenAI hat mit dem Modell eine simulierte Anwaltsprüfung ablegen lassen – und es erreichte nach Angaben des Unternehmens ein besseres Ergebnis als 90 Prozent der an der Prüfung teilnehmenden Personen. Beim Vorgängermodell GPT-3.5 war das Verhältnis noch genau umgekehrt gewesen: 90 Prozent der (menschlichen) Teilnehmer:innen hatten bessere Ergebnisse erreicht als das KI-Modell.

Unterschied zu Vorgängermodell vor allem bei komplexen Aufgaben

In einem normalen Chat sei der Unterschied zwischen den beiden Modellen noch nicht so auffällig, schreibt OpenAI in seiner Ankündigung weiter. „Der Unterschied tritt zutage, wenn die Komplexität der Aufgabe eine gewisse Schwelle erreicht – GPT-4 ist zuverlässiger, kreativer und in der Lage, viel differenziertere Anweisungen zu verarbeiten als GPT-3.5.“

Gleichzeitig bleibt jedoch ein Problem ungelöst, das auch bei GPT-3.5 schon auftrat: Das Modell sei „weiterhin nicht völlig zuverlässig“, es „halluziniere Fakten“ und mache Denkfehler. Dazu kommt: Die Daten, an denen das Modell trainiert wurde, reichen bis September 2021. Alles, was danach passiert ist, kann das Modell dementsprechend nicht berücksichtigen.

Im Bereich der Sicherheit kündigte OpenAI Verbesserungen an. Gemeint ist hier, dass GPT-4 besser darauf trainiert sei, keine möglicherweise gefährlichen Inhalte auszugeben – beispielsweise Anleitungen zum Bau einer Bombe. Die Wahrscheinlichkeit, dass GPT-4 auf solche Anfragen antworte, sei gegenüber dem Vorgängermodell um 82 Prozent gesunken, gibt OpenAI an.

Microsoft, Stripe und Morgan Stanley nutzen GPT-4 bereits

Auch wenn GPT-4 erst jetzt offiziell präsentiert wurde: Im Einsatz war das Modell offenbar schon länger. Microsoft bestätigte, dass sein Chatbot Bing Chat ebenfalls auf GPT-4 basiere. Microsoft befindet sich seit 2019 in einer Partnerschaft mit OpenAI und hat Anfang des Jahres mehrere Milliarden US-Dollar in das KI-Unternehmen investiert.

Auch andere Unternehmen haben bereits vorab Zugang zu dem Modell erhalten – unter anderem der Zahlungsdienstleister Stripe, die Sprachenlern-App Duolingo und die Großbank Morgan Stanley.

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Die Eye-Tracking-Brille von Viewpointsystem kommt im Rahmen des EU-Projekts Manufactor in der Industrie zum Einsatz | (c) viewpointsystem
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Einarbeitungszeiten um mehr als 35 Prozent und Fertigungsfehler um 20 Prozent reduzieren; gleichzeitig das Vertrauen der Mitarbeitenden in die eigenen Fähigkeiten um mehr als 20 Prozent steigern und die körperliche und mentale Belastung senken – das sind die ambitionierten Ziele des Projekts Manufactor.

Mit sechs Millionen Euro von Horizon Europe gefördert

14 Partner aus zehn EU-Ländern sind daran beteiligt, darunter Universitäten wie TU Darmstadt (Deutschland) und Universität Uppsala (Schweden), Industriebetriebe wie Hitachi Energy Sweden und Volkswagen Autoeuropa (Portugal) und Startups wie u-sense.it (Italien) und Viscando (Schweden). Mit dem oberösterreichischen Maschinenbauer Fill und dem Wiener Datenbrillen-Startup Viewpointsystem sind auch zwei österreichische Unternehmen bei dem im Rahmen von Horizon Europe mit sechs Millionen Euro geförderten EU-Projekt dabei.

Zusammenführung mehrerer Technologien

Um die zuvor genannten Ziele zu erreichen, sollen im Rahmen des auf drei Jahre angesetzten Forschungs- und Entwicklungsprojekts mehrere Technologien zusammengeführt werden und ein validierter Prototyp entstehen: tragbare Sensoren, XR-Brillen, Eye Tracking, 3D-Bildsensoren, KI-Agenten und Human Digital Twins. „Zusammen liefern sie Informationen über die körperliche und kognitive Situation der Mitarbeitenden und ermöglichen eine situationsgerechte Unterstützung direkt am Arbeitsplatz. Im Mittelpunkt stehen dabei der Mensch und die Frage, wie Technologie ihn bei seiner Arbeit bestmöglich unterstützen kann“, heißt es von Projektpartner Viewpointsystem in einer Aussendung.

Vom Eye-Tracking zum „Human Digital Twin“

Das Wiener Startup steuert als einer von vier zentralen Technologiepartnern eine Weiterentwicklung seiner Eye-Tracking-Brille bei. Die Eye-Tracking- und Kameradaten der Brille sollen im Projektverlauf mit weiteren Sensordaten zusammengeführt werden. Daraus soll ein Echtzeitbild der körperlichen und kognitiven Situation von Mitarbeitenden, also ein sogenannter „Human Digital Twin“ entstehen. KI-Agenten sollen diese Informationen dann nutzen, um die Unterstützung an die jeweilige Situation anzupassen, etwa durch Audioanweisungen oder direkt in der XR-Brille eingeblendete Informationen.

„KI kann ihre Unterstützung an die Person und die jeweilige Situation anpassen“

„Wirklich adaptive Unterstützung beginnt damit, den Menschen hinter der Aufgabe zu verstehen. Eye Tracking gibt uns in Echtzeit Aufschluss über die Aufmerksamkeit und kognitive Belastung eines Menschen“, erklärt Frank Linsenmaier, CTO von Viewpointsystem. „Auf dieser Grundlage kann KI ihre Unterstützung an die Person und die jeweilige Situation anpassen und damit über eine reine Automatisierung von Assistenz hinausgehen.“

Test in der Next World Factory von Fill

Getestet wird das unter anderem bei Industriepartner Fill, konkret im firmeneigenen Ausbildungs- und Lernzentrum Next World Factory. Im Projekt soll untersucht werden, wie adaptive, KI-gestützte Assistenz den Kompetenzerwerb beschleunigen und die sichere Anwendung im Arbeitsalltag unterstützen kann. Martin Muik, Forschung und Entwicklung bei Fill, nennt auch den Fachkräftemangel als Grund für das Projekt. „Mit Manufactor wollen wir erproben, wie intelligente Assistenz das Lernen individueller, effizienter und motivierender gestalten und Menschen dabei unterstützen kann, ihr Potenzial bestmöglich zu entfalten.“

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