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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Anyconcept, AnyConcept, Automatiserung, Software testen,
(c) AnyConcept - Das AnyConcept-Team.

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

“Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen”, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten “Trilliarden US-Dollar” an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und “50 Prozent der IT-Projektkosten” gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

“Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten”, sagt Hauser. “Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.”

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als “Linux Filesystem in Userspace” oder eben als “FUSE” tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

“So ein Konzept wäre etwa ein ‘Button’ auf einer Website”, erklärt es Zaiser in anderen Worten. “Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.”

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: “Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.”

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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.

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