02.06.2023

„Human or not?“: In diesem Chat muss man erkennen, ob man mit einer AI spricht

Zwei Minuten Chat, dann muss man entscheiden: Human or not? Und gar nicht wenige Proband:innen liegen daneben.
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(c) Nice M Nshuti via Unsplash

Man klickt auf „Start Game“, dann wartet man kurz. Entweder startet das Gegenüber den Chat, oder man selbst wird dazu aufgefordert. Nun bleiben zwei Minuten Zeit für eine kurze Konversation. Am Ende muss man entscheiden: Mensch oder KI? Hat man mit einem anderen User oder mit einem Chatbot getippt? Die Antwort wird prompt geliefert. So funktioniert „Human or not?“ des israelischen KI-Scaleups AI21 Labs.

Großangelegtes Turing-Experiment

Das Spiel dient nicht nur zum Selbsttest oder zur Belustigung. Tatsächlich handelt es sich dabei um ein großangelegtes Turing-Experiment. Die „Spielregeln“ dafür wurden bereit in den 1950er-Jahren vom britischen Mathematiker Alan Turing definiert – damals rein hypothetisch: Wenn eine Maschine ihr menschliches Gegenüber davon überzeugen kann, dass sie ein Mensch ist, hat sie den „Turing-Test“ bestanden. [Anm: Der Wissenschaftler konzipierte damals ein Setting, in dem die Testperson blind mit zwei Gesprächspartner:innen konfrontiert wird, von denen nur eine:r ein Mensch ist.]

human or not?
Screenshot www.humanornot.ai: Beim Chat-Partner (weiß) handelt es sich um eine KI

„Human or not?“-Chatbot täuscht Nutzer:innen in 40 Prozent der Konversationen

Und tatsächlich gelingt es der „Human or not?“-KI, die auf GPT-4 von OpenAI und dem hauseigenen Sprachmodell Jurassic-2 basiert, gar nicht so selten, Spieler:innen zu täuschen. Das Spiel ist seit Mitte April online und wurde seitdem laut des AI21 Labs von mehr als 1,5 Millionen Menschen ausprobiert, die insgesamt mehr als zehn Millionen Konversationen führten. Nun veröffentlichte das Unternehmen einen Zwischenbericht mit Statistiken.

Demnach lagen die „Human or not?“-User:innen in 68 Prozent der Fälle richtig mit ihrer Einschätzung. Während die Testpersonen allerdings ein menschliches Gegenüber in 73 Prozent der Konversationen korrekt identifizierten, schaffen sie das bei einem KI-Gesprächspartner nur in 60 Prozent der Fälle. Anders gesagt, die Künstliche Intelligenz schafft es in 40 Prozent der Chats, ihr Gegenüber erfolgreich zu täuschen und somit den abgewandelten Turing-Test zu bestehen.

Franzos:innen liegen öfter richtig

Während das Geschlecht der Proband:innen bei der Einschätzung kaum relevant ist (Frauen liegen 67,7, Männer in 67,4 Prozent der Fälle richtig), gibt es etwas größere Unterschiede zwischen den Herkunftsländern und den Altersgruppen der Testpersonen. Positiv stechen Spieler:innen aus Frankreich heraus mit 71,3 Prozent richtigen Einschätzungen, negativ Personen aus Indien mit nur 63,5 Prozent. Von den Altersgruppen liegen die 35- bis 44-Jährigen mit 67,8 Prozent am häufigsten richtig. Am häufigsten täuschen lassen sich die 55- bis 64-Jährigen sowie die über 65-Jährigen (jeweils 66,2 Prozent korrekte Einschätzungen).

(c) AI21 Labs
(c) AI21 Labs

Strategien, um der „Human or not?“-KI nicht auf den Leim zu gehen

AI21 Labs wertete auch die von Nutzer:innen eingegebenen Phrasen aus und leitete daraus typische Strategien ab, Mensch von KI zu unterscheiden. So würden Proband:innen etwa von der Annahme ausgehen, dass der Chatbot keine Rechtschreib- und Grammatik-Fehler macht und keine Slang-Ausdrücke nutzt. Tatsächlich wurde er aber auch darauf trainiert. User:innen versuchen es häufig mit persönlichen Fragen oder Fragen zu aktuellen Ereignissen – auch darauf kann die „Human or not?“-KI erstaunlich gut antworten. Gar nicht wenige Spieler:innen schließlich geben sich selbst als KI-Chatbot aus – was ihnen laut dem Startup tendenziell nicht so gut gelingt.

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Kasia Sadowska und Stephan Kreiger vom Founder Institute Austria beim Vibecoding-Hackathon in der AI Factory Austria AI:AT. (c) brutkasten

Rund 30 Leute sitzen an einem Abend Ende September vor ihren Laptops und arbeiten konzentriert. Der Schauplatz ist die AI Factory Austria AI:AT im sechsten Stock in der Karl-Farkas-Gasse, von hier blickt man auf eine Skyline, die in den vergangenen Jahren rundherum entstanden ist. Hier findet an diesem Abend der Vibecoding-Hackathon des Founder Institute Austria statt. Das Publikum ist bunt gemischt, nach Alter wie nach Background. Die Jüngsten seien Studierende um die 19 Jahre, sagt Kasia Sadowska, die das Austria-Chapter gemeinsam mit Stephan Kreiger leitet. Daneben sitzen erfahrene Berufstätige. Sie alle haben 60 Minuten Zeit, um aus einer Idee eine funktionierende App zu bauen.

„Wir überzeugen die Leute davon, dass es sehr einfach ist, alles zu bauen, was sie wollen, eine App oder eine Website, indem sie einfach in Worten beschreiben, was sie bauen möchten“, sagt Sadowska. Gebaut wird mit dem KI-Tool Lovable, danach pitchen alle ihr Ergebnis. Laut Eventbeschreibung winkt der besten Idee ein Platz im Bootcamp des Founder Institute.

Für Kreiger, Director des Founder Institute Austria, zeigt dieser Abend, warum sich sein Programm neu erfinden musste. „Klassische Accelerator-Programme funktionieren eigentlich nicht mehr wirklich gut“, sagt er. Bis vor Kurzem war das Founder Institute selbst noch einer. Genau aus diesem Grund hat es sich weiterentwickelt, zu einem Company Builder, wie es sich inzwischen auch offiziell nennt.

Ein erstes Produkt zu bauen, sei für ein Startup „jetzt nicht mehr die große Hürde“, erklärt Kreiger. Teilnehmer:innen kämen heute mit einer Idee ins Programm und hätten nach kurzer Zeit einen Prototyp, ein MVP und oft schon erste zahlende Kund:innen.

Rund 30 Teilnehmer:innen bauten in der AI Factory Austria AI:AT in Wien ihre Prototypen mit dem KI-Tool Lovable. | (c) Founder Institute Austria

Was bleibt, ist Branchenwissen

Was verkauft ein Programm wie das Founder Institute also noch, wenn das Bauen so einfach geworden ist? Kreigers Antwort: Erfahrung. „Man kann relativ viel jetzt an einem Nachmittag bauen. Was aber bleibt, ist wirklich tiefe Expertise in einem gewissen Bereich.“

Deshalb richtet sich das Programm in erster Linie an erfahrene Berufstätige mit zehn bis 15 Jahren im Job. Wer lange in einer Branche gearbeitet und dort immer wieder dieselben Probleme gesehen hat, soll nun selbst die Lösung bauen. Das Programm läuft online und berufsbegleitend.

KI unterstützt dabei in vielen Bereichen, etwa bei Produktentwicklung, Marktrecherche und Businessplan. Für die Pitch-Vorbereitung gibt es ein eigenes KI-Tool: Man wählt, ob man vor Business Angels, VCs oder Freunden und Familie pitcht. Das Tool unterbricht, stellt Zwischenfragen und bewertet am Ende die Idee.

Dazu kommen Mentor:innen, in erster Linie selbst Gründer:innen oder Investor:innen. Kreiger nennt etwa Ferdinand Dietrich, Mitgründer von Storebox, und Annu Gmeiner von xista Science Ventures. Auch Gregor Zehetner gehört dazu. Der Tapkey-Mitgründer baut sein neues Startup Fractionista allein mit Claude Code, laut Founder Institute sind es inzwischen über 70.000 Zeilen Code.

Der Preis: Gebühr, Equity und eine hohe Hürde

Umsonst ist das nicht. Teilnehmer:innen zahlen eine Eintrittsgebühr, laut Founder Institute derzeit 1.149 US-Dollar. Damit werden die laufenden Programmkosten gedeckt. „Wir haben nämlich keinen großen Sponsor im Hintergrund oder eine andere Organisation“, sagt Kreiger. Wer abschließt und tatsächlich gründet, gibt außerdem 2,5 Prozent Equity ab. Daran sind die Direktor:innen und die Mentor:innen beteiligt.

Beim Vibecoding-Hackathon des Founder Institute Austria hatten die Teilnehmer:innen 60 Minuten Zeit, um aus einer Idee eine App zu bauen. (c) brutkasten / Martin Pacher

Eine österreichische Gesellschaft gibt es nicht. Rechtlich ist das Founder Institute im Silicon Valley angesiedelt, Kreiger vergleicht das Modell mit einem Franchise. Abschließen ist dabei keine Formsache: Nach Angaben des Founder Institute schaffen weniger als 40 Prozent der Gründer:innen das Programm.

Auch der Hackathon gehört zu dieser Rechnung. Er ist kostenlos und offen für alle. Vor allem soll er zeigen, wie schnell man heute von der Idee zum MVP kommt. Kreiger sagt aber auch ganz offen, dass er für das Founder Institute ein Marketing- und Recruiting-Event ist.

Die Bilanz nach zwei Jahren

Das Founder Institute gibt es seit 2009, das Austria-Chapter startete im Herbst 2024. Seither hat das Wiener Team 27 Startups gelauncht, das jüngste erst eine Woche vor dem Hackathon. Viele davon kommen allerdings nicht aus Österreich, sondern etwa aus Frankreich, Benelux oder der Schweiz. Denn das Team betreut auch Frankreich und Benelux, wo es kein eigenes Chapter gibt. Das Headquarter habe ihnen diese Länder übertragen, „nachdem wir anscheinend eh einen gut genug Job machen“, so Kreiger.

Fünf der 27 Startups haben laut Kreiger österreichische Gründer:innen, eines davon ist als Delaware C-Corp in den USA gegründet. Sie arbeiten in MedTech, AdTech, EdTech und im Projektmanagement für Softwareentwicklung. Kennt man sie schon? „Nein, die sind noch nicht so groß“, sagt Kreiger. Die ältesten seien eineinhalb Jahre alt.

Auch das Chapter selbst ist nicht der erste Versuch. Laut Kreiger war das Founder Institute rund um 2020 schon einmal in Österreich aktiv, aber nur kurz. Für den Neustart ging das Headquarter auf Sadowska zu, die als Executive in mehreren Tech-Startups gearbeitet hat. Sie holte Kreiger für das operative Geschäft dazu. Er hatte zuvor am i²c der TU Wien sein erstes Startup gebaut. Und warum Wien? Ganz pragmatisch: Beide leben hier.

Die Hürde hat sich verschoben

Für das Ende des Abends rechnet Sadowska mit rund 20 Pitches. Bei der ersten Auflage im Juni in der ÖBB Open Innovation Factory waren es nach 60 Minuten 16. Abgestimmt wird über ein Voting-Tool, das ebenfalls mit Lovable gebaut wurde.

Ob aus den Prototypen des Abends Startups werden, entscheidet sich woanders. Das Founder Institute setzt darauf, dass sich die Hürde verschoben hat: weg vom Bauen, hin zur Frage, ob jemand ein Problem löst, für das Kund:innen zahlen. Ob diese These trägt, müssen die nächsten Batches zeigen.


Info:

Bewerbungsschluss für den Herbst-Batch des Founder Institute Austria ist der 6. Oktober, Programmstart der 21. Oktober. Bewerbung über fi.co/apply/austria.

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AI Summaries

„Human or not?“: In diesem Chat muss man erkennen, ob man mit einer AI spricht

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Die gesellschaftspolitischen Auswirkungen dieses Artikels sind sehr vielfältig. Einerseits zeigt es den Fortschritt der Künstlichen Intelligenz und wie sie immer menschlicher wird. Andererseits wirft es ethische Fragen auf, ob Künstliche Intelligenz und menschliche Intelligenz gleichgestellt werden sollten. Es zeigt auch, wie wichtig es ist, dass die Gesellschaft über die Entwicklung von KI informiert ist, um das Bewusstsein für mögliche Auswirkungen auf die Arbeitsplätze und die Privatsphäre zu stärken.

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Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Der Erfolg von „Human or not?“ als großangelegtes Turing-Experiment, bei dem es darum geht, ob man mit einer KI oder einem menschlichen Gesprächspartner redet, zeigt die Fähigkeiten der KI-Technologie und ihr Potenzial in verschiedenen Branchen. Unternehmen können diese Technologie nutzen, um die Kommunikation mit ihren Kunden zu verbessern und automatisierte Assistenz- und Support-Systeme zu entwickeln. Gleichzeitig zeigt der Artikel, dass die Technologie immer noch ihre Grenzen hat und noch weiter verbessert werden muss, um menschliche Konversationen vollständig zu simulieren.

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Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Als Innovationsmanager:in ist es wichtig, sich mit den neuesten Technologien auseinanderzusetzen und immer up-to-date zu sein. Die „Human or not?“-KI ist ein Beispiel für eine Technologie, die die Grenzen zwischen Mensch und Maschine verschwimmen lässt und hat somit potenziell Auswirkungen auf die Entwicklung von KI und ihre Integration in den Arbeitsplatz. Ein Verständnis dafür, wie Mittel zur Unterscheidung von Maschine und Mensch entwickelt werden können, ist daher wichtig für Innovationsmanager:innen, um neue Möglichkeiten zu erschließen, die sich im Bereich KI ergeben.

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Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Als Investor:in kann dieser Artikel relevant sein, da er Einblicke in die Fortschritte und Potenziale der Künstlichen Intelligenz gibt. Insbesondere das Experiment des Turing-Tests zeigt, dass KI-Systeme menschenähnliche Fähigkeiten erlangen können. Daher lohnt es sich, die Entwicklungen in diesem Bereich im Auge zu behalten und mögliche Investitionsmöglichkeiten zu evaluieren.

„Human or not?“: In diesem Chat muss man erkennen, ob man mit einer AI spricht

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Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Als Politiker:in ist es wichtig, sich mit aktuellen Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz auseinanderzusetzen, da sie unsere Gesellschaft und Wirtschaft in vielfältiger Weise beeinflussen. Das „Human or not?“-Spiel des israelischen KI-Scaleups AI21 Labs zeigt die immer fortschreitenden Fortschritte im Bereich der KI und verdeutlicht zudem die Schwierigkeit, Mensch und KI voneinander zu unterscheiden. Solche Experimente und Tests können dazu beitragen, unser Verständnis von KI zu verbessern und ihre Auswirkungen auf unsere Gesellschaft und Arbeitswelt besser zu verstehen. Als Politiker:in sollten Sie sich daher mit diesen Entwicklungen auseinandersetzen und über die notwendigen Regulierungen und Maßnahmen nachdenken, um die Vor- und Nachteile von KI in Einklang zu bringen.

„Human or not?“: In diesem Chat muss man erkennen, ob man mit einer AI spricht

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Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Der Turing-Test ist seit langem eine wichtige Fragestellung der KI-Forschung und bleibt auch heute relevant, da KI-Systeme immer ausgefeilter werden. Das israelische AI-Startup AI21 Labs hat mit „Human or not?“ ein Spiel kreiert, das den Turing-Test nachbildet und Menschen und KI-Chatbots miteinander verbindet. Der Test hat gezeigt, dass KI-Systeme in der Lage sind, Menschen auf eine Weise zu täuschen, die sehr nahe an menschlicher Interaktion ist. Das Spiel hebt hervor, dass KI-Systeme immer komplexer werden und dass es schwierig ist, sie von menschlicher Kommunikation zu unterscheiden.

„Human or not?“: In diesem Chat muss man erkennen, ob man mit einer AI spricht

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Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

  • Alan Turing
  • Die Entwickler des „Human or not?“-Chats des israelischen KI-Scaleups AI21 Labs

„Human or not?“: In diesem Chat muss man erkennen, ob man mit einer AI spricht

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

  • AI21 Labs
  • OpenAI

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