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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Tausendundein Speicher
© Dachgold e.U - Cornelia Daniel, Initiatorin von Tausendundein Speicher, vor dem dritten Speicher der Initiative in Himberg, Niederösterreich.

Um Tausendundein Dach war es etwas ruhig geworden in letzter Zeit. Das Unternehmen wurde 2014 von Cornelia Daniel, Inhaberin der Solarberatung Dachgold, und dem Photovoltaikspezialisten 10hoch4 gegründet. Vor über drei Jahren erreichte man – Nomen est Omen – ein langgehegtes Ziel und enthüllte das 1001. Photovoltaik-Dach auf der Interspot Film GmbH in Wien, brutkasten berichtete.

Der Weg von Tausendundein Dach bis zu Tausendundein Speicher

2025 folgte erstmals die Errichtung einer Photovoltaikanlage auf einem denkmalgeschützten Gebäude, am Schloss Rodaun, und damit das 1.235. Dach. Nun widmet man sich mit dem neuen Namen Tausendundein Speicher der Errichtung von 1.001 dezentralen Gewerbespeichern bis 2033.

„Nach dem Kraftakt von Tausendundein Dach fangen wir noch einmal von vorne an“, erklärt Cornelia Daniel gegenüber brutkasten. „Wenn man so ein großes Ziel erreicht hat, dann bleibt die Frage, was kommt danach?“

Daniel hatte darauf nicht gleich die richtige Antwort, gesteht sie, als sie nach ihren nächsten Zielen, der nächsten Vision gefragt wurde: „2.000 Dächer bzw. 10.000 Dächer klangen langweilig.“ Zudem merkte die Founderin, dass in der aktuellen Rezession die Investitionsbereitschaft in PV trotz bleibender Nachfrage sank.

So sprach Daniel mit Kunden, hörte zu, erkannte ihren Bedarf und merkte, dass sich im Dezember 2024 ein Schlüsselmoment entfaltete. „Die Batteriepreise hatten sich halbiert und die Strompreise waren gestiegen“, erklärt sie. „Plötzlich rechneten sich Speicher, was vorher nicht der Fall war.“

Start 2025

Ab Anfang 2025 beschäftigte sich die Gründerin somit intensiv mit dem Thema, entwickelte (gemeinsam mit einem deutschen Partner) Tools zur Berechnung und plötzlich war der Moment da. „Es war irgendwie einfach logisch. Etwas, wo man später denkt, warum sind wir nicht schon vorher darauf gekommen.“

Also startete Daniel Tausendundein Speicher und setzte erste Projekte um, damit sie bereits etwas vorweisen konnte, noch bevor sie an die Öffentlichkeit ging.

Erste Speicher in Betrieb

So laufen bereits die ersten Gewerbespeicher: Elf Anlagen mit zusammen rund 900 Kilowattstunden sind in Betrieb, sechs in Wien und fünf in Niederösterreich. Das Spektrum reicht derzeit von 14 bis 240 Kilowattstunden.

„Alle bleiben mit ihrer Anschlussleistung unter 250 Kilowatt und fallen damit in die einfachste Anschlusskategorie, ohne teure Netztechnik und erweiterte Nachweise. Der Fokus liegt bewusst auf dieser Größenklasse. Eine Beschränkung ist das nicht: Größere Anlagen werden auf Wunsch samt Verfahren umgesetzt“, heißt es per Aussendung. Anm.: Mit der nächsten Stufe des Elektrizitätswirtschaftsgesetzes dürfen Unternehmen ab 1. Oktober Strom zwischen eigenen Standorten teilen und direkt an andere Betriebe liefern.

© Dachgold e.U – Cornelia Daniel in Himberg, Niederösterreich.

Tausendundein Speicher simuliert

Laut eigenen Angaben braucht Österreich bis 2040 8,7 Gigawatt Batteriespeicherleistung, davon 6,0 Gigawatt dezentral bei Haushalten und Gewerbe. Nur gehe, so Daniel, der Ausbau zäh voran.

„Ich sehe Großspeicherprojekte, die seit drei bis sechs Jahren in Planung sind und noch immer nicht am Netz. Unsere Anlagen stehen in wenigen Monaten.“ Mittelgroße, betriebsintegrierte Speicher hinter dem Zählpunkt einer bestehenden PV-Anlage seien nämlich „genehmigungsarm und, wenn keine baulichen Maßnahmen nötig sind, schneller am Netz“.

Jede Anlage wurde vorab anhand des tatsächlichen Viertelstunden-Lastprofils des Betriebs simuliert, nicht „einfach überschlagen“. Ein Gewerbespeicher rechnet sich, so die Gründerin, selten über einen einzigen Effekt. Entscheidend sei das sogenannte Profit-Stacking: Mehrere Erlösquellen werden kombiniert. Dazu gehört zunächst, mehr vom selbst erzeugten Solarstrom zu nutzen. Hinzu kommen die Kappung von Lastspitzen, die den Leistungspreis bestimmen, und ein intelligenter Stromeinkauf, bei dem der Speicher in günstigen Stunden geladen wird, erklärt sie.

„Speichern durfte man immer. Was sich ändert, ist, dass es sich jetzt rechnen lässt“, erklärt Daniel. „Weil Viertelstundenwerte für viele Zählpunkte verfügbar sind, können wir einem Betrieb ziemlich genau sagen, was es ihm bringt, seine Verbräuche zu verschieben. Das war jahrelang Bauchgefühl. Jetzt ist es eine Rechnung, und sie geht auf.“

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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.

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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.

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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.

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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

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Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

  • AI21 Labs
  • OpenAI

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