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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Zwischen Empathie und KI-Skills: Innox-Gründer Hans Sailer über den Wandel des Innovationsmanagements

Hans Sailer hat mit Innox ein Netzwerk aufgebaut, das Innovationsmanager:innen aus Österreich, Deutschland und der Schweiz branchenübergreifend zusammenbringt. Im Interview spricht er über den Wandel seiner Zunft, über Corporate Venturing zwischen Hype und langem Atem und darüber, warum Innovationsmanager:innen künftig KI-Agenten orchestrieren werden.
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Innox-Gründer Hans Sailer. (c) brutkasten / Haris Dervisevic

Wer Innovationsmanagement hört, denkt an Methoden, an Design Thinking, Scouting, Stage Gates. Hans Sailer nennt etwas anderes zuerst: Empathie. Ohne Draht in die Fachabteilungen und in den Vorstand komme man nicht weit, weil dort das Wissen liege. Sailer hat mit Innox ein Netzwerk aufgebaut, in dem sich Innovationsmanager:innen aus Österreich, Deutschland und der Schweiz austauschen, und dabei beobachtet, wie sich ihre Rolle laufend verändert hat: von Ideenmanagement über Open Innovation bis zum Corporate Venturing.


brutkasten: Was war der ausschlaggebende Grund, Innox zu gründen? Gab es eine Vision oder hat sich das organisch entwickelt?

Hans Sailer: Es hat keine Vision gegeben. Am Anfang war einfach ein Treffen von fünf Firmen, die sich austauschen wollten. Dabei waren A1, Magna, Siemens, Erste Bank und der ÖAMTC. Wir sind von einer Firma zur anderen gefahren und haben uns zum Beispiel angehört: Wie macht Siemens Innovation, welche weltweiten Ideen-Wettbewerbe gab es, was waren die Learnings? Mich hat das persönlich immer interessiert, ich hatte damals kein Geschäftsinteresse. Aus diesen fünf Firmen hat dann jeder gesagt: „Du, ich kenne da noch einen, kann die oder der mitgehen?“ So ist das über die Jahre gewachsen. Ich habe das fast zehn Jahre ohne Geschäftshintergrund gemacht, das war privates Vergnügen. Wir haben sogar eine Reise nach Hamburg gemacht und das Airbus Innovation Lab besucht.

Wann kam der Schritt in die Selbstständigkeit?

Irgendwann hat Casinos Austria gesagt: „Warum machst du dich nicht selbstständig?“ Da habe ich mir gedacht: Jetzt bin ich fünfzig. Wenn ich es jetzt nicht mache, dann mache ich es nie. Also habe ich gekündigt und mich selbstständig gemacht. Und dann ist es richtig losgegangen, weil ich gesehen habe, was passiert, wenn du deine ganze Energie konzentriert in eine Sache legst. Gleichzeitig kam die Pandemie. Ich habe geschaut: Was kann ich einem Innovationsmanager jetzt liefern, was er gut brauchen kann? Wir haben digitale Austausch-Treffen organisiert, bei denen Firmen erzählt haben, welche Plattformen sie verwenden. Und ich habe gesehen: Online erreichst du viel mehr Leute. Da ist es auch in Deutschland losgegangen. Die deutschen Firmen tauschen sich genauso gerne aus wie die Österreicher und die Schweizer.

Was braucht ein guter Innovationsmanager, eine gute Innovationsmanagerin?

Das Wichtigste ist Empathie. Weil er oder sie Zugänge ins ganze Unternehmen braucht, ob zum Vorstand oder in eine Fachabteilung. Wenn man diesen Draht nicht aufbauen kann, wird es ganz schwierig, denn das Know-how liegt in den Fachabteilungen. Eine große Unterscheidung, die man machen muss: Bin ich Innovator:in oder bin ich Innovation Facilitator:in? Das war am Anfang oft stark verschwommen. Die Rolle der Innovationsmanager:innen hat sich seither laufend geändert und ändert sich gerade wieder extrem stark.

Inwiefern?

Als ich angefangen habe, gab es die ganzen Venturing-Bestrebungen noch gar nicht. Venturing ist in großen Firmen in der M&A-Abteilung passiert. Damals ging es in Corporates eher um Ideenmanagement-Plattformen und das Nutzen der internen Intelligenz, bald kam Open Innovation mit allen externen Stakeholdern, dann ist Design Thinking aufgekommen und ein verbessertes Trend- und Foresight-Management. Ab etwa 2015 kam das Venturing dazu, und plötzlich musstest du wissen: Wie kooperiere ich mit einem Startup? Wie bewerte ich ein Startup? Dieses Know-how hat ein Innovationsmanager vorher nie gebraucht. Das war auch für Corporates keine leichte Aufgabe, da ist viel Geld für diese Learnings ausgegeben worden.

Hans und Karin Sailer von Innox im Gespräch mit brutkasten-Chefredakteur Martin Pacher. (c) brutkasten / Haris Dervisevic

In dem Zusammenhang fällt oft der Begriff „Innovationstheater“.

Da muss man vorsichtig sein. Natürlich kann man Sichtbarkeit überbetonen, dann ist es Theater. Aber wenn ich nicht sichtbar mache, was meine Innovationsabteilung leistet, werde ich nicht wahrgenommen, und dann arbeiten die Abteilungen auch nicht gerne mit mir. Das ist ein feiner Grat. Wir haben oft erlebt, dass die Sichtbarkeit über externe Medien größer war als intern: Ohne Artikel in einer Zeitung bist du in der eigenen Firma gar nicht aufgefallen. Bei denen, die nie etwas auf die Straße gebracht haben, bin ich beim Vorwurf des Innovationstheaters dabei. Aber das wollte auch nie jemand bewusst.

Wie ordnest du Corporate Venturing in Österreich im Vergleich zu Deutschland ein?

Die Deutschen sind ein bisschen mutiger, haben vielleicht auch mehr Geld und nehmen Dinge als Erste in die Hand. Projekte, die wir bei der Innovationsagentur Hyve in Deutschland gemacht haben, haben wir zwei Jahre später in Österreich umgesetzt. Das Venturing ist dort schneller losgegangen, aber auch bei uns wurde es in einigen Corporates ordentlich aufgezogen. Dass Venturing auch ein Hype war, ist unbestritten, und wie bei jedem Hype gibt es Gewinner und Verlierer. Aber man kann aus heutiger Sicht nicht sagen: Das bringt nichts, das muss zurückgefahren werden. Man muss fragen: Wie gut ist es gemacht worden? Wenn du etwas komplett Neues herausbringst, brauchst du mindestens sieben Jahre, bis du damit etwas verdienst. Diesen langen Atem haben wenige Firmen. Jede Firma muss für sich draufkommen, ob das Vehikel zu ihr passt. Nur weil es bei einer anderen funktioniert hat oder nicht, heißt das nichts für die eigene.

Welchen Stellenwert hat Innovation in der aktuellen Wirtschaftskrise?

Dass Innovation näher ans Kerngeschäft geführt wird, ist sichtbar. In Krisen wird üblicherweise viel zusammengefahren, das hat man in der Pandemie ganz stark gesehen. Aber es kommt der Punkt, an dem alle Firmen sagen: „Ohne Innovation werden wir das nicht schaffen.“ Dann werden Innovationsabteilungen wieder größer aufgestellt, und diese Schwankungen tun mir oft weh. Ganz schlimm ist es, wenn eine Abteilung komplett aufgelöst wird. Dann verlierst du oft die Personen, die die kurzen Wege in die Firma hatten. Bis sich das jemand Neuer wieder erarbeitet hat, vergehen zwei Jahre. Das wird oft übersehen, wenn man zusammenspart. Vorteile durch Innovation erhalte ich dann nicht schnell auf Knopfdruck.

Und welche Rolle spielt KI?

So ein gutes Hilfsmittel hatten wir noch nie. Ich glaube, dass das Innovationsmanagement dadurch gerade wieder eine spannende Rolle bekommt. Die IT ist der technologische Enabler, aber nicht die Abteilung, die für die Transformation sorgt. Innovationsmanager:innen werden in Zukunft Orchestratoren von mehreren KI-Agenten sein: ein Agent für Foresight, einer für Patentprüfungen, einer für Potenzialanalysen. Wofür du früher zwei Wochen oder einen Monat gearbeitet hast, das bekommst du plötzlich in ein paar Minuten. Dann wird die Entscheidungsgeschwindigkeit zum KPI: Wie schnell kann ich mich auf ein Thema festlegen? Innovationsmanager:innen brauchen künftig eine Ahnung von Vibe Coding und davon, wie man KI-Agenten bestmöglich verwendet. Aber genauso muss man wissen, wie die eigene Firma tickt. Nur weil eine neue Technologie kommt, ist sie nicht sofort erfolgreich. Es geht immer mit dem Tempo, in dem du die Transformation machst. KI alleine wird dabei aber auch nicht die eierlegende Wollmilchsau sein. Entscheidend wird das Thema Ownership: Wer schnallt sich Ideen um und läuft die notwendigen Extrameilen, und wie realisiert man sie dann gemeinsam? Da wird es weiter Menschen brauchen, die ihre Firmen gut kennen, Know-how und ein Feingefühl für People-Management haben.

Ihr habt Ende August wieder euer Summercamp veranstaltet, diesmal bei der Austria Wirtschaftsservice (aws) und der FFG. Was ist die Idee hinter dem Format, und was waren heuer die wichtigsten Erkenntnisse?

Das Summercamp dient dem Zweck, sich mit möglichst vielen Innovationsmanager:innen aus anderen Unternehmen und anderen Branchen zu vernetzen, auf die man sonst nicht zugehen würde. Genau dieser Cross-Industry-Austausch ist wichtig, um neue Impulse zu bekommen und Partner für gemeinsame Projekte zu finden. Wir machen das mit interaktiven Übungen zu aktuellen Innovationsthemen, das ist ein bisschen wie zwei Tage intensives Speed-Dating mit ganz viel positiver Energie. Heuer waren wieder knapp 100 Personen dabei, die ihr Wissen teilen und offen über ihre Erfahrungen sprechen. In den Sessions ging es an den Beispielen AVL Creators Co-Lab und Wiener Stadtwerke um erfolgreiche Cross-Industry-Kooperationen, mit dem Lufthansa Innovation Hub um AI Augmented Leadership und mit Miele um Intrapreneurship versus Venture Building. aws und FFG stellten gemeinsam mit Infineon, Bionic Surface und XBC erfolgreiche Förderprojekte vor.

Unsere wichtigste Erkenntnis: Die Zusammenarbeit in Ökosystemen bringt Unternehmen viele Vorteile, dafür braucht es aber das Commitment aller Beteiligten, vor allem des oberen Managements, sowie eine gute Orchestrierung und moderierte Begleitung. Wir haben außerdem gesehen, dass Förderorganisationen Firmen mit ganz unterschiedlichen Services unterstützen, nicht nur mit Finanzierungen. Und KI bringt sehr unterschiedliche Erwartungshaltungen ins Unternehmen: Was sich das Management vorstellt und was in den Abteilungen tatsächlich möglich ist, liegt in der Praxis oft weit auseinander. Eine wesentliche Aufgabe der Innovationsabteilungen ist es, voranzugehen, gesichertes Wissen aufzubauen, mit der schnellen Entwicklung Schritt zu halten und eine vorteilhafte KI-Nutzung breit in der Firma zu etablieren.

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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

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Wie die Roboter schreiben lernten

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  • 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.
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Wie die Roboter schreiben lernten

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  • Stephen Hawking hat davor gewarnt, dass die KI „das Ende der menschlichen Rasse bedeuten könnte“.
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  • Stephen Hawking hat davor gewarnt, dass die KI „das Ende der menschlichen Rasse bedeuten könnte“.
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