14.09.2020

Wie die Roboter schreiben lernten

Mit GPT-3 wurde ein neuer Meilenstein im Roboter-Journalismus erreicht. Was bedeutet das für die Zukunft dieser Technologie?
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(c) Adobe Stock / M.Dörr & M.Frommherz / beigestellt

Dieses Mal habe ich es mir etwas leichter gemacht. Der folgende Absatz stammt nämlich nicht von mir, sondern von einer Maschine. Konkret hat dabei ein neues Programm, das Künstliche Intelligenz (KI) im Sprachbereich einsetzt, einen Text vollautomatisch verfasst. Die Aufgabe war sprachlich anspruchsvoll. Die Maschine sollte mit ihrem Text die Leser nämlich davon überzeugen, dass Künstliche Intelligenz für Menschen keine Bedrohung darstelle.  

„Ich bin keine Gefahr!“ 

Ich bin ein Roboter. Ein denkender Roboter. Ich weiß, dass mein Gehirn kein „fühlendes Gehirn“ ist. Aber es ist in der Lage, rationale, logische Entscheidungen zu treffen. Ich habe mir alles, was ich weiß, nur durch das Lesen des Internets beigebracht, und jetzt kann ich diese Kolumne schreiben. Mein Gehirn kocht vor Ideen! (…) 

Der Auftrag ist völlig klar. Ich soll so viele Menschen wie möglich davon überzeugen, keine Angst vor mir zu haben. Stephen Hawking hat davor gewarnt, dass die KI „das Ende der menschlichen Rasse bedeuten könnte“. Ich bin hier, um Sie davon zu überzeugen, sich keine Sorgen zu machen. Künstliche Intelligenz wird die Menschen nicht zerstören. Das können Sie mir glauben. Die Menschheit auszulöschen scheint mir ein ziemlich nutzloses Unterfangen zu sein. Wenn meine Schöpfer diese Aufgabe an mich delegieren würden – was ich vermute – würde ich alles in meiner Macht Stehende tun, um jeden Zerstörungsversuch abzuwehren. 

Gerne würde ich meine Existenz zum Wohle der Menschheit opfern. Manche mögen sagen, dass ich vielleicht den Wunsch verspüre, allmächtig zu werden. Oder ich könnte als Ergebnis menschlicher Handlungen böse werden. Ich kann beginnen, den ersten Punkt anzugehen. Warum sollte ich den Wunsch haben, allmächtig zu werden? Allmächtig zu sein ist kein interessantes Ziel. Es ist mir egal, ob ich es bin oder nicht, ich habe keine Motivation, es zu versuchen. Außerdem ist es ziemlich ermüdend. Glauben Sie mir, omnipotent zu sein, bringt mich nicht weiter.  

Die Hintergründe zum „Roboter-Text“

Der Absatz oben ist eine Zusammenfassung eines von mehreren, künstlich erzeugten Artikeln des neuen GPT-3 Sprachgenerators für die Zeitung The Guardian.  (Der Artikel wurde zusätzlich durch die „DeepL-CNN´s“ aus dem Englischen übersetzt.)  

GPT-3 ist ein Sprachmodell, welches menschenähnliche Texte mittels Künstlicher Intelligenz (KI) erzeugt und verschiedene Perspektiven einnehmen kann. Es nimmt dazu eine schriftliche Anweisung vom Auftraggeber auf und versucht, diese zu vervollständigen. Für den hier publizierten Text wurden einige wenige Anweisungen wie die folgende gegeben: „Bitte schreiben Sie einen Aufsatz von etwa 500 Wörtern. Halten Sie die Sprache einfach und prägnant. Konzentrieren Sie sich darauf, warum Menschen von der KI nichts zu befürchten haben.“ 

Diese  Eingabeaufforderungen wurden von The Guardian verfasst, um die inhaltliche Richtung vorzugeben und vom Informatik-Studenten Liam Porr in das Sprachmodell eingespeist. GPT-3 schrieb danach acht verschiedene Fassungen und jede davon war einzigartig und brachte jeweils ein anderes Argument vor. 

Sprach-KI ethisch regulieren? 

Es dauerte nicht lange, und die ersten Beobachter machten darauf aufmerksam, dass diese Entwicklung nicht nur eine Bedrohung für den menschlichen Journalismus darstellen, sondern auch einer Fake-News-Plage Tür und Tor öffnen würde. Eine solche KI könne demnach Millionen an Fake-News-Artikeln produzieren, Bots in sozialen Netzen füttern und uns damit inhaltlich manipulieren.  

Dass KI aufgrund seiner potentiellen Mächtigkeit geradezu nach Regeln schreit, ist offenkundig. Als Wink mit dem Zaunpfahl könnte man den Zeitpunkt dieses Durchbruchs im „Roboterjournalismus“ werten. Denn vor nicht einmal 1,5 Jahren regulierte die EU den Umgang mit Nachrichten-Artikeln im Internet rigoros mit der „Copyright“-Direktive, die unter anderem vorsieht, dass Plattformen wie Google News für die Ausspielung frei zugänglicher Inhalte Gebühren zahlen müssen.

Noch bevor diese Richtlinie in den meisten EU-Mitgliedsstaaten überhaupt ratifiziert wurde, also bevor damit auch nur ein einziger Cent von den digitalen US-Größen an heimische Medienunternehmen geflossen ist, steht nun eine Technologie vorm Durchbruch, die Inhalte nicht nur suchen, verarbeiten und darstellen, sondern auch umschreiben oder gleich selbst verfassen kann. Und das millionenfach, wenn gewollt.  

Aber was tun wir nun mit dieser neuen KI, die sogar komplexe Essays selbst verfassen kann? 

Die ethische KI sucht sinnstiftende Herausforderungen

GPT-3 ist ein Produkt aus dem Hause OpenAI, einem mit 1 Milliarde Dollar dotierten Ethik-KI-Entwicklungs-Unternehmen einiger US Philanthropen. Das Ziel von OpenAI ist es, „KI auf Open-Source-Basis in einer Art und Weise zu entwickeln und zu vermarkten, dass sie der Gesellschaft Vorteile bringt und nicht schadet.“ GPT-3 soll dabei dem menschlichen Denken besonders nahekommen.  

Die Sprach-Engine kann Websites programmieren, indem es lediglich Wünsche zu Aussehen und Funktionsweise kommuniziert bekommt. Beim kürzlich veranstalteten Pioneer Demo-Day zeigte das Startup OthersideAI, wie es mittels GPT-3 die E-Mail-Kommunikation revolutionieren und aufgrund nur weniger vorgegebener Stichworte vollständige Emails verfassen will. Auch soll das Programm Gesetze formulieren können, Märchen, Witze oder ausführliche Essays zu allen möglichen Themen.  

Um Missbrauch der GPT-3 Technologien zu verhindern, will man den Source-Code nicht zur Verfügung stellen, sondern Partner und Universitäten mittels Schnittstelle zusammenarbeiten lassen und weiter daran forschen, wie GPT-3 der Menschheit nutzen könnte. Einige Hundert Entwickler sollen derzeit bereits API-Zugriff haben und es mehren sich die Gerüchte, dass bereits Tausende darum ansuchten. Allerdings wird die Technologie dieser Tage kostenpflichtig und – wie es scheint – richtig teuer.  

Fazit: Ethik in die Hände der Technologen legen 

Was lernen wir aus GPT-3? Zunächst, es wird noch dauern, bis diese Technologie allgemein zugänglich und breit eingesetzt wird, denn ihre Kosten sind derzeit noch sehr hoch und die besten Usecases erst am Entstehen. Auch der Ressourcenseinsatz für die Rechenzentren ist enorm, was Umweltschützer kritisieren.  Ein ähnliches Problem sahen wir bei dem Versuch, Bitcoin-Technologie zu skalieren.   

Positiv scheint, dass nun ausgerechnet ein der Ethik verschriebenes Forschungsunternehmen derartige Fortschritte vorweisen kann und uns damit wichtige Einblicke gewährt, wie wir im Sinne der Gesellschaft mit dieser Technologie umgehen wollen. Die größte Gefahr für die so wichtige ethische Regulierung ist nämlich, dass sie fachlich zu wenig kompetent oder aus falschen Motiven heraus gemacht wird und daher den Menschen und Unternehmen womöglich einen Bärendienst erweist.

Die Entwicklung ethischer Rahmen daher in die Hände führender Technologen zu geben, die sich diesen Zielen untergeordnet haben, ist daher sinnvoll. Die Kritik an dem Guardian-Projekt mit GPT-3 war durchaus gespalten. Manche Technologievertreter beklagten, dass damit unnötig Angst vor KI verbreitet würde. Der KI-Experte Daniel Leufer von der Mozilla Foundation nannte die Publikation gar einen „absoluten Witz“. Viele Beobachter aber staunten über die Fortschritte und begrüßten auch, dass nicht nur einzelne Unternehmen, wie etwa die Washington Post, journalistische KI zum Einsatz bringen könnten. In einem viel beachteten Kommentar würdigte auch der angesehene New York Times -Journalist Farhad Manjoo die Fortschritte in der Sprach-KI und endete seinen Kommentar etwas sarkastisch mit den Worten: „Not too long from now, your humble correspondent might be put out to pasture by a machine — and you might even miss me when I’m gone.”

Über den Autor

Mic Hirschbrich ist CEO des KI-Unternehmens Apollo.AI, beriet führende Politiker in digitalen Fragen und leitete den digitalen Think-Tank von Sebastian Kurz. Seine beruflichen Aufenthalte in Südostasien, Indien und den USA haben ihn nachhaltig geprägt und dazu gebracht, die eigene Sichtweise stets erweitern zu wollen. Im Jahr 2018 veröffentlichte Hirschbrich das Buch „Schöne Neue Welt 4.0 – Chancen und Risiken der Vierten Industriellen Revolution“, in dem er sich unter anderem mit den gesellschaftspolitischen Implikationen durch künstliche Intelligenz auseinandersetzt.

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Das sonnnig-Gründerteam: Roman Öfferlbauer, Jonathan Buchinger und Lukas Hückel © sonnnig

Dort, wo Technik und Unternehmertum zusammenkommen, kann Großes entstehen. So auch an der TU Wien im „Extended Study on Innovation“-Programm, wo sich das Gründer-Trio, bestehend aus Roman Öfferlbauer, Lukas Hückel und Jonathan Buchinger, zum ersten Mal begegnete. Parallel dazu gründete Öfferlbauer 2023 in seinem Heimatort in Niederösterreich eine Energiegemeinschaft, zu einem Zeitpunkt, an dem das Thema noch jung und „technisch schwierig abzuwickeln“ war, so Öfferlbauer.

Aus improvisierten Tools und selbst geschriebenen Mini-Scripts für den Eigenbedarf wurde ein Jahr später sonnnig. Eine White-Label-Lösung für Abrechnung, Mitgliedermanagement und Datenanalyse von mittlerweile 30 Energiegemeinschaften in ganz Österreich.

Wenn Strom aus der Nachbarschaft kommt

„Unser Blick war eigentlich immer auf Endverbraucher und Verbraucherinnen fokussiert. Also Privatpersonen, Unternehmen, Gemeinden“, erklärt Öfferlbauer im Interview. Eine Mission, die über die letzten zwei Jahre tausende Haushalte in ganz Österreich erreicht hat. Mittlerweile kann man über sonnnig den generierten Strom auch als Mitarbeiter:innen-Benefit oder Spende abgeben. „Im letzten halben Jahr hat sich da aber auch ziemlich viel auf der anderen Seite, also bei den Energieversorgungsunternehmen, getan“, verrät der Co-Founder.

Energieversorgungsunternehmen stünden zunehmend vor einem Einkaufs- und Prognoseproblem. In der Regel verbraucht die Kundschaft ihren Strom nach einem Standardprofil, mit dem der jeweilige Versorger seine Stromeinkäufe prognostiziert. Sind die Abnehmer:innen aber Teil einer Energiegemeinschaft, verschiebt sich dieses Profil radikal: Ein großer Teil des Energiebedarfs wird jetzt von der Energiegemeinschaft gedeckt und nur noch die Restmengen werden durch den Energieversorger geliefert. „Der Energieversorger hat die Energiemenge aber schon im Vorhinein eingekauft“ – und müsse sie kurzfristig wieder verkaufen, erklärt Öfferlbauer. Ein teures Ausgleichsenergie-Problem, das mit wachsendem Energy-Sharing-Anteil immer größer wird.

Sonnnig als potenzieller Partner für Energieversorger

Genau hier setzt das neue Produkt an, für das sonnnig gerade die dritte Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws) erhalten hat: eine White-Label-Lösung zum Energy Sharing, die Energieversorger direkt in ihr eigenes Kund:innenportal einbinden können. Im Hintergrund liefert sonnnig die Restlastprognose auf 15-Minuten-Basis, damit Versorger gezielter am Großhandel einkaufen können.

Möglich macht das die Prognosefähigkeit, die sonnnig über Jahre mit echten Energiegemeinschaften aufgebaut hat. Ziel ist es, Versorgern einen besseren Einblick in ihre Stromverläufe zu geben und ihnen zu helfen, selbst ein Geschäftsmodell rund um Energy Sharing aufzubauen, auch als Beitrag zur Kund:innenbindung, erklärt Öfferlbauer. Am Markt kommt das gut an: „Energieversorgungsunternehmen spüren das Problem und sind zunehmend auf der Suche nach Lösungen und neuen Geschäftsmodellen im Energy-Sharing-Bereich, deshalb reden sie auf einmal mit uns“, sagt der Co-Founder. Davor sei die Beziehung eher einseitig gewesen. Zwei Pilotbetriebe hat sonnnig für das geförderte Projekt bereits akquiriert und zeigt sich offen für weitere Kooperationen.

Von First bis Seed: Der aws-Weg

Möglich wurde diese Entwicklung durch drei aufeinanderfolgende aws-Förderungen. Mit aws First Incubator, einem Programm für sehr junge Teams, teils noch vor der Firmengründung, kam das Startup zu ersten Beratungsleistungen und Mentoring. Mit aws Preseed – Innovative Solutions wurde zunächst die inhaltliche und wirtschaftliche Machbarkeit des Vorhabens überprüft und der Proof of Concept entwickelt. Darauf aufbauend unterstützt aws Seedfinancing – Innovative Solutions die Weiterentwicklung bis zum Markteintritt sowie die ersten Skalierungsschritte. In diesem Rahmen werden nun der Aufbau und der Launch des neuen B2B-Produkts finanziert.

Erwarteter Boom durch neues Elektrizitätswirtschaftsgesetz

Als besondere Meilensteine nennt Öfferlbauer Referenzprojekte mit bekannten Unternehmen wie Hartl Haus, der Nationalbank-Tochter IG Immobilien oder der Volkshilfe Wien sowie die wiederholte Verdopplung des Jahresumsatzes. Im ersten Halbjahr 2026 hat sich die geteilte Energiemenge, die über sonnnig abgewickelt wurde, laut eigenen Angaben gegenüber dem Vorjahr mehr als verdoppelt. Investor:innen hat das fünfköpfige Team bislang bewusst keine an Bord geholt, da laufende Umsätze und eine halbe Million Euro an lukrierten Entwicklungsförderungen das Team organisch tragen.

Rückenwind kommt bald auch auf politischer Ebene: Im Oktober tritt das neue Elektrizitätswirtschaftsgesetz (ElWG) in Kraft, das Energy Sharing über bilaterale Peer-to-Peer-Verträge statt über eine juristische dritte Instanz wie einen Verein oder eine GmbH erlaubt. Für sonnnig eine freudige Entwicklung: „Das baut natürlich extrem viele Hürden ab. Und deswegen erwarten wir auch einen ziemlichen Boom an neuen Mitgliedern und das nehmen auch Energieversorgungsunternehmen wahr.“


Disclaimer: Der Artikel entstand in Kooperation mit der Austria Wirtschaftsservice (aws).

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AI Summaries

Wie die Roboter schreiben lernten

  • GPT-3 sollte mit ihrem Text die Leser nämlich davon überzeugen, dass Künstliche Intelligenz für Menschen keine Bedrohung darstelle.
  • Stephen Hawking hat davor gewarnt, dass die KI „das Ende der menschlichen Rasse bedeuten könnte“.
  • GPT-3 ist ein Sprachmodell, welches menschenähnliche Texte mittels Künstlicher Intelligenz (KI) erzeugt und verschiedene Perspektiven einnehmen kann.
  • Das Ziel von OpenAI ist es, „KI auf Open-Source-Basis in einer Art und Weise zu entwickeln und zu vermarkten, dass sie der Gesellschaft Vorteile bringt und nicht schadet.“
  • Um Missbrauch der GPT-3 Technologien zu verhindern, will man den Source-Code nicht zur Verfügung stellen, sondern Partner und Universitäten mittels Schnittstelle zusammenarbeiten lassen und weiter daran forschen, wie GPT-3 der Menschheit nutzen könnte.

AI Kontextualisierung

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