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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(V.l.) Manuela Mohr-Zydek (Salesforce Österreich) und Isabella Tomás (Open Austria) in San Francisco. © brutkasten

Zwei Perspektiven, ein Hotspot: San Francisco. Isabella Tomás sitzt seit vier Jahren an der Schnittstelle zwischen Österreich und dem Silicon Valley. Als Konsulin und Co-Direktorin von Open Austria leitet sie das gemeinsam von Außenministerium (BMEIA) und Wirtschaftskammer Österreich (WKO) betriebene Außenwirtschafts- und Innovationsbüro und vernetzt heimische Gründerinnen, Gründer und Unternehmen mit dem wohl dichtesten Innovationsökosystem der Welt. Manuela Mohr-Zydek blickt aus der Unternehmensperspektive darauf: Seit eineinhalb Jahren verantwortet sie als Country Leaderin das Österreich-Geschäft von Salesforce und begleitet heimische Betriebe dabei, den Schritt von der digitalen Transformation zur produktiven Skalierung autonomer KI-Agenten zu schaffen.

Im exklusiven Gespräch mit brutkasten ziehen die beiden Bilanz: Wie steht es um Österreich in Sachen KI-Anwendung? Was können heimische Unternehmen von der Risikobereitschaft und Umsetzungskraft des Silicon Valley lernen und wo sollte man mit dem KI-Einsatz trotz allem Potenzial vorsichtig bleiben? Von der Rolle des Kapitals bis hin zu den Stärken österreichischer Ingenieure, Tomás und Mohr-Zydek liefern einen ehrlichen Blick auf zwei Innovationswelten, die einander viel zu sagen haben.


Brutkasten: Ihr seid beide viel zwischen Österreich und San Francisco unterwegs. Welche Learnings möchtest du von hier sofort mit nach Österreich nehmen, Manuela?

Manuela Mohr-Zydek: Man kann viel Innovation und Inspiration mit nach Österreich nehmen. Wobei ich auch sagen muss, dass wir in Österreich bereits unglaublich viel Innovation und viele neue Ideen haben. Ich bin nun seit eineinhalb Jahren als Country Leaderin für Salesforce in Österreich tätig und sehe das täglich. Was man aus dem Silicon Valley mitnehmen kann, ist die enorme Umsetzungskraft und die Pionierarbeit. In Österreich befinden wir uns in manchen Bereichen gefühlt noch ganz am Anfang – vor allem beim Thema künstliche Intelligenz. Wir haben viele Kunden, die sich bereits damit auseinandersetzen oder KI skalierbar im Einsatz haben. Im Silicon Valley ist man vermutlich schon ein Stück weiter, und genau dieses Mindset können wir mitnehmen. Wir müssen weg von „Wir probieren aus“ hin zu „Wir setzen künstliche Intelligenz skalierbar im Unternehmen ein“. Damit lässt sich einerseits der Fachkräftemangel adressieren und andererseits dem wirtschaftlichen Kostendruck begegnen. Die Strategie sollte aus unserer Sicht aber nicht sein, Arbeitsplätze abzubauen. Im Gegenteil: Wir sehen viele Chancen für junge Menschen, sich im Bereich KI weiterzubilden, umzuschulen und eine klare Zukunftsperspektive aufzubauen.

Isabella Tomás: Ich kann bestätigen, was Manuela gesagt hat. Ich bin für Open Austria seit vier Jahren im Silicon Valley. Ein wesentlicher Unterschied ist die höhere Risikobereitschaft. Gründerinnen und Gründer werden hier ermutigt und unterstützt, mutig zu agieren. Die Menschen haben keine Angst vor Innovation. In Österreich haben wir sehr viele innovative Köpfe, aber man hat oft das Gefühl, dass sie nicht immer optimal gefördert werden, um sich voll zu entfalten – das beginnt an den Universitäten und setzt sich in den Unternehmen fort. Der zweite Punkt ist die Skalierbarkeit: Hier steht eine enorme Menge an Risikokapital zur Verfügung, mit dem Startups viel schneller skalieren können. Zudem spielt der US-Markt eine entscheidende Rolle: Wer sich hier etabliert, kann relativ leicht in andere Märkte vorstoßen und weltweit skalieren. Das ist in Österreich und auf EU-Ebene aufgrund der Marktstrukturen leider noch nicht ohne Hürden möglich.

Salesforce-CEO Marc Benioff hat in seiner Eröffnungs-Keynote ein eher verhaltenes Bild von Europa in Bezug auf KI gezeichnet. Wie beobachtest du die Adaption von KI-Applikationen bei österreichischen Unternehmen, Manuela?

Manuela Mohr-Zydek: Über die letzten Monate hat sich eine sehr positive Dynamik entwickelt. Wir führen nahezu mit jedem Kunden Gespräche zum Thema künstliche Intelligenz. Es geht nicht mehr nur um erste Pilotprojekte oder Proofs of Concept, sondern darum, wie Unternehmen tatsächlich mit autonomen Agenten arbeiten können – Hand in Hand zwischen Mensch und Agent. Wir sehen eine große Offenheit dafür, Geschäftsprozesse agentenbasiert zu unterstützen. Wir befinden uns in der nächsten Stufe: weg vom reinen Ausprobieren, hin zum Etablieren einer Kultur im Sinne von „Human in the Loop“. Der Mensch bleibt entscheidungsfähig, wird aber autonom durch Agenten unterstützt.

Welche konkreten Use Cases beobachtest du, auch im Vergleich zwischen größeren Unternehmen und Startups?

Manuela Mohr-Zydek: Gerade für kleinere Unternehmen und Startups bietet KI eine riesige Chance, weil Technologie demokratisiert wird. Mit Low-Code- und No-Code-Ansätzen braucht man keine tiefe Coding-Erfahrung mehr, um einen Agenten zu bauen und eine Idee zu verwirklichen. Anfänglich haben wir sehr stark im Servicebereich mit autonomen Agenten begonnen. Über die vergangenen Monate hat sich das stark in Richtung Marketing, Sales und Commerce weiterentwickelt. Es gibt Beispiele wie PayPal oder Anwendungsfälle, bei denen Agenten automatisiert Outbound-Leads generieren, Inbound-Anfragen abarbeiten oder Marketing-Journeys erstellen, bevor der Mitarbeiter übernimmt. Im Commerce-Bereich unterstützen Agenten bei Produktauskünften auf Webseiten. Autonome Agenten befreien Mitarbeiter von wiederkehrenden, maschinellen Aufgaben, sodass sich der Mensch wieder auf seine Kernstärken besinnen kann: Kreativität und soziales Miteinander. Das ist das Schöne am Konzept des „Agentic Enterprise“.

Isabella, was beobachtest du bei österreichischen Gründern, die ins Silicon Valley oder nach San Francisco kommen? Wie sieht dort die KI-Adaption aus?

Isabella Tomás: Die meisten, die herkommen, sind bereits tief im Thema drin oder kommen genau deshalb hierher, weil San Francisco das Mekka der KI ist. Wer das Thema noch nicht mitbringt, arbeitet sich sehr schnell ein. Zu Beginn gibt es meist einen gewissen Wow-Effekt. Das Beispiel der autonomen Autos verdeutlicht das gut: Für meine Volksschulkinder ist es mittlerweile völlig normal, sich in ein fahrerloses Auto zu setzen. Europäer, die das erste Mal in San Francisco sind, sind davon meist fasziniert. Der Unterschied liegt darin, dass die Menschen hier eine ausgeprägte Early-Adopter-Mentalität haben. Sie sind überdurchschnittlich bereit, etwas völlig Neues auszuprobieren, und haben weniger Berührungsängste. Das verhilft innovativen Ideen schneller zum Durchbruch und schafft einen ersten Use Case, mit dem man zeigen kann, dass es in der Praxis funktioniert.

Welche Stärken bringen Gründerinnen und Gründer aus Österreich mit, die man im Silicon Valley schätzt?

Isabella: Man schätzt auf jeden Fall die hervorragende Ausbildung an unseren Universitäten und Fachhochschulen. Die Ausbildung steht den Top-Universitäten in den USA in nichts nach. Auch das technische Fundament, etwa von Ingenieuren im Industriebereich, wird sehr geschätzt. Die Leute wissen genau, wovon sie sprechen, und arbeiten extrem solide. Wenn sich dieses Fachwissen mit der innovativen Dynamik vor Ort verbindet, entsteht eine hervorragende Kombination. Österreicher sind vielleicht nicht immer diejenigen mit den verrücktesten Ideen, aber sie sind extrem stark darin, diese Ideen pragmatisch und erfolgreich umzusetzen.

Überspitzt gefragt: Haben Gründer:innen aus Europa im Silicon Valley einen Nachteil, weil das Vorurteil herrscht, Europäer hinkten bei KI hinterher?

Isabella Tomás: Nein, nicht unbedingt. Das Silicon Valley ist ein großer Schmelztiegel mit Menschen aus aller Welt. Österreichische Gründerinnen und Gründer, die sich gut präsentieren, haben keineswegs einen Nachteil, nur weil sie aus Europa kommen. Einen Nachteil hat man nur dann, wenn man sich schlecht präsentiert oder nicht fachkundig wirkt. Wer zeigt, dass er seinen Bereich beherrscht und etwas Interessantes auf die Beine stellt, wird hier sehr schnell anerkannt.

Manuela, Salesforce hat sich ja spätestens mit AIforce der künstlichen Intelligenz verschrieben. Was ist für Geschäftsführer:innen, die KI im Unternehmen umsetzen wollen, deiner Meinung nach der beste erste Schritt?

Manuela Mohr-Zydek: Wir setzen sehr stark bei Schulungen an – und zwar sowohl auf Führungsebene als auch auf Mitarbeiterebene. Eine Zusammenarbeit von Mensch und Agent („Agentic Enterprise“) muss von Führungskräften vorgelebt werden, was ein grundlegendes technologisches Verständnis voraussetzt. Es geht auch um die Frage der ethischen Verantwortung und darum, wo die Grenzen der Technologie liegen, damit der Mensch in der Entscheidung verbleibt. Auf Mitarbeiterebene dienen Schulungen dazu, Inspiration und Ideen zu generieren. Wir veranstalten dazu auch Hackathons mit Kunden, um Ideen in eine Roadmap zu gießen und rasch in die Umsetzung zu bringen. So entsteht sowohl Top-down als auch Bottom-up die Innovationskraft, die es für die Zukunft braucht.

Gibt es Bereiche, in denen man KI konkret noch aussparen sollte, obwohl sie viel Potenzial birgt?

Isabella Tomás: Es gibt sehr sensible Bereiche, bei denen große Vorsicht geboten ist – etwa wenn es um Gesundheitsdaten oder hochgradig personenbezogene Daten geht. Aus Sicht der öffentlichen Verwaltung gelten hier höchste Anforderungen an Datenschutz und Regelkonformität. Solange nicht zu hundert Prozent sichergestellt ist, dass alle gesetzlichen Vorgaben eingehalten werden, kann KI dort nicht ohne Weiteres eingesetzt werden. Wenn es hingegen um Recherchen oder Entwürfe für Präsentationen geht, ist das unbedenklich. Grundsätzlich gilt: Je besser man sich selbst in einem Fachgebiet auskennt, desto eher kann man KI sinnvoll nutzen, weil man das Ergebnis fachlich beurteilen kann. Wenn man keine Ahnung von der Materie hat, sollte man KI-Ergebnisse nicht blind übernehmen, sondern verifizieren.

Welche Hoppalas oder Fehler konntest du im Silicon Valley beobachten, von denen Unternehmen in Österreich lernen können?

Isabella Tomás: Die Fehler sind ähnlich wie überall. Das reicht von Anwälten, die vor Gericht erfundene Präzedenzfälle zitiert haben, über Fehldiagnosen bei medizinischen Bildanalysen bis hin zu falschen Wirtschaftsdaten auf Präsentationsfolien. Wenn man Ergebnisse ungeprüft übernimmt, kann das peinlich werden. Man darf sich nicht blind auf die KI verlassen, wenn man die Fakten nicht selbst verifizieren kann.

Manuela, wie verändert sich die Arbeit in Unternehmen konkret durch den Einsatz von Agenten?

Manuela Mohr-Zydek: Wir gehen davon aus, dass sich letztlich nahezu jeder Job verändern wird. Es geht längst nicht mehr nur darum, ein Large Language Model als Assistenten einzusetzen, sondern darum, einzelne Prozessabschnitte im Unternehmen messbar und autonom abzuarbeiten. Bei Salesforce messen wir das in „Agentic Work Units“ – hier gab es von Q1 auf Q2 einen Anstieg von 97 Prozent. Um ein Unternehmen verlässlich zu führen, braucht man valide Daten, funktionierende Prozesse, Governance und Compliance. Das LLM dient als kreatives Interface nach oben, aber darunter braucht es ein solides Fundament aus Daten, Applikationen und Sicherheit.

Isabella Tomás: Das ist auch der Vorteil von spezifischen, maßgeschneiderten Modellen, die auf den konkreten Unternehmensdaten basieren. Dort ist das Risiko von Halluzinationen oder fehlerhaften Ausgaben deutlich geringer als bei rein generischen Sprachmodellen.

Manuela Mohr-Zydek: Wie Marc Benioff in seiner Keynote hervorgehoben hat, muss man zwischen wahrscheinlichkeitsbasierten und deterministischen Ergebnissen unterscheiden. Die Kombination aus beidem liefert sowohl kreative Möglichkeiten als auch die nötige Verlässlichkeit für Unternehmensentscheidungen


Transparenzhinweis: Die Reise- und Aufenthaltskosten zur Dreamforce wurden von Salesforce übernommen. Auswahl und Bewertung der Themen erfolgten unabhängig davon.

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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
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