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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Gründer-Duo Josef Chen (l.) und Ivan Tregear (r.) mit dem Roboter Fusion. (c) Kaikaku

Im China-Restaurant seiner Eltern in Linz schälte Josef Chen bereits in seiner Kindheit Kartoffeln und half im Betrieb. Die Idee für sein Startup kam dem Oberösterreicher genau hier: Wiederkehrende Restaurantarbeit mit Robotik zu automatisieren. Über Chens Werdegang hat brutkasten bereits berichtet.

Nach einigen Gründungen verzeichnete Chen durch Kaikaku seinen bislang größten Erfolg: Innerhalb von drei Monaten nach der Gründung im April 2023 konnten dafür bereits 750.000 US-Dollar an Investments eingesammelt werden. Nun gibt der Founder die Übernahme durch das US-Unternehmen Reef, und damit einen erfolgreichen Exit bekannt.

„Kaikaku haben wir in London aufgebaut. Die Idee entstand aber im Restaurant meiner Eltern in Linz. Dass wir jetzt bei Reef daran weiterarbeiten können, macht mich stolz“, sagt Chen.

360 Bowls pro Stunde

Das Herzstück von Kaikaku heißt Fusion, ein modularer Roboter. Im eigenen Bowl-Restaurant Common Room, das bis November 2024 in London geöffnet hatte, wurde der Roboter getestet. Mittlerweile hat Kaikaku fünf Generationen von Fusion entwickelt. Der Roboter portioniert die Zutaten nach Bestellung. Nach Unternehmensangaben schafft die fünfte Generation je nach Konfiguration bis zu 360 Bowls pro Stunde.

30 Mio.-Dollar Bewertung

„Wir haben eine (bisher) unangekündigte Seed-Runde über 4 Millionen Dollar in einer Branche eingesammelt, die die meisten Investoren – ehrlich gesagt – als total unsexy abgeschrieben hatten“, kommentiert der Founder auf LinkedIn. Das Unternehmen wurde nach Angaben von Chen Ende 2025 mit 30. Mio.-US-Dollar bewertet.

Über den jetzigen Verkaufspreis an Reef wird geschwiegen. Was bekannt ist: Kaikaku bringt seine Technologie und sein Kernteam zu Reef.

SoftBank Vision Fund 1 als Investor

Das US-Unternehmen Reef – spezialisiert auf digitale Infrastruktur für Gastronomie und lokale Services – hat seit der Gründung über 1,5 Milliarden US-Dollar Kapital eingeworben. Zu den Investoren zählt unter anderem der 98,6 Milliarden US-Dollar schwere SoftBank Vision Fund 1. Details zur aktuellen Finanzlage, der Eigentümerstruktur oder der genauen Höhe einzelner Beteiligungen lässt Reef in seiner aktuellen Ankündigung allerdings offen.

„Reef ist die Skalierung“

Mit den Worten: „Wir sind nicht hier, um einfach nur einen beeindruckenden Roboter zu bauen. Wir sind angetreten, um zu beweisen, dass die Technologie reif ist, die Unit Economics funktionieren und das Einzige, was jetzt noch fehlt, Skalierung ist. Reef ist diese Skalierung. Bald mehr dazu“, lässt Chen die Zukunft des Unternehmens offen. Was nach Chen jedenfalls feststeht: Im Markt für Gastronomie-Infrastruktur und Kitchen-Tech würde sich derzeit eine Phase hoher Kapitalzuflüsse abzeichnen.

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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 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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