Wie die Salzburg AG mit einer neuen Crowdinvesting-Plattform die Energiewende vorantreibt

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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✨ AI Kontextualisierung

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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Vom Heizungsbauer zum langfristigen Unternehmensentwickler

Das reinvestierte Kapital floss vor allem in industrielle Mittelständler mit Fokus auf nachhaltige Energietransformation: von Grid-Infrastruktur über Fernwärme- und Kühlungslösungen bis zu Kühlhäusern. Dazu zählt etwa die isoplus-Gruppe, ein Hersteller von Nah- und Fernwärmeleitungen mit großen Standorten in Österreich. Über Minderheitsbeteiligungen ist Viessmann außerdem unter anderem an Encavis sowie am Software-Unternehmen AMCS beteiligt, das Emissionen in der Recycling- und Abfallwirtschaft reduzieren soll.

Beim Thema KI unterscheidet Pöllmann klar zwischen zwei Ebenen: „Wenn wir auf unsere Partner schauen, ist der Kerntreiber klassischerweise Effizienz, also Use Cases entlang der Wertschöpfungskette, um Top- oder Bottom-Line-Potenziale einzusammeln. Auf Ebene des Viessmann-Teams schauen wir viel stärker auf Effektivität: Wie können wir noch bessere Investmententscheidungen treffen und unsere zentrale Entscheidungsqualität maßgeblich erhöhen?“

Deal-Screening statt Deal-Sourcing

Genau das sei allerdings die schwierigere Disziplin, so Pöllmann: „Effizienz-Use-Cases sind aus unserer Sicht häufig leichter, als die Qualität zu erhöhen. KI tendiert in ihrer ursprünglichsten Natur dazu, lieber zu halluzinieren und ungenau zu sein, als eine sehr klare Antwort auf die Frage zu geben: Sollte ich dieses Investment tätigen oder lieber nicht? Welche Risiken habe ich noch nicht gesehen?“ Dies bedingt vor allem den ganzen Kontext einer Transaktion zu kennen.

Konkret setzt das Multi-Agenten-System deshalb dort an, wo Präzision zählt: beim Screening. Es gehe nicht darum, Deals zu sourcen, betont Pöllmann, sondern den Prozess „Ist ein Deal für uns wirklich relevant?“ deutlich zu verkürzen. Ein Letter of Intent könne so viel schneller analysiert und daraus ein Investmentmemo gebaut werden, angereichert mit weiteren Quellen.

Dass das Viessmann-Team das System selbst baut, statt auf eine Fertiglösung zu setzen, ist für Pöllmann eine Grundsatzentscheidung: „Wir wollen die Governance in der eigenen Hand haben, aber auch den Prozess, wie wir zu Entscheidungen kommen.“ Fertige KI-Finanzlösungen von der Stange würden der Organisation wenig bringen: „Das ist zwar alles nett und funktioniert auch schnell, aber nicht in der Qualität, wie wir sie erwarten.“

Jede:r Mitarbeiter:in wird zum „Builder“

Der vielleicht radikalste Teil des Ansatzes: Alle Mitarbeiter:innen der Viessmann Generations Group sollen befähigt werden, selbst KI-Agenten zu bauen. Der Prozess dahinter ist mehrstufig: Ein Intake-Agent nimmt die Idee auf und schärft sie, ein Specification-Agent zieht anschließend das nötige Fachwissen aus den Mitarbeiter:innen heraus und gibt erst ab einem bestimmten Confidence Score grünes Licht. Danach erstellt ein weiterer Agent, der sogenannte Agent-Builder, den fertigen KI-Kollegen.

Gestartet wurde Ende Jänner mit einem „Hypersprint“, die ersten Prozessagenten gingen im Frühjahr live. „Es ist schon verrückt, was wir in der Zeit entwickelt haben“, sagt Pöllmann. Die größte Herausforderung sei dabei nicht die Technologie: „Die Herausforderung ist wirklich, das Wissen der Kolleg:innen “freizulegen” und die Leute, die verantwortlich sind, in die Verantwortung zu bekommen. So können wir dann gemeinsam den Input, den wir brauchen, identifizieren, um daraus vernünftige Agenten mit hoher Output-Qualität zu bauen.“

„Die Rolle des Menschen in der KI-Transformation wird maßgeblich“

Bei aller Automatisierung bleibt die Verantwortung beim Menschen, stellt Pöllmann klar: „Am Ende braucht es immer einen Verantwortlichen, und das kann nicht die Maschine sein. Dadurch wird vor allem die Rolle des Menschen in der KI-Transformation maßgeblich gestärkt.“ Wer einen Agenten verantwortet, müsse dessen Ergebnisse kontrollieren, ihn testen und etwa bei der Abkündigung eines KI-Modells nachjustieren. „Damit bekommt jeder in gewisser Weise eine Führungsaufgabe“, so Pöllmann.

Um den Rollenwandel greifbar zu machen, ließ Viessmann die Mitarbeiter:innen ein eigenes „Role Canvas“ ausfüllen: Was bleibt an Verantwortung beim Menschen, wenn KI-Agenten übernehmen? Das habe viel Verständnis für die Transformation geschaffen, auch bei jenen, deren Berufsbild sich am stärksten verändert. Denn das klassische Profil eines Investmentbankers werde sich fundamental drehen, so Pöllmann. Die Betroffenen hätten das Thema allerdings „sehr gut aufgeschnappt und zeigen große Begeisterung dafür“.

iteratec: „Die Unschärfe reduzieren“

Auf der Umsetzungsseite steht mit iteratec ein Software-Dienstleister, der seit 30 Jahren Individualsoftware entwickelt und sich zunehmend auf KI-Transformation fokussiert. „Unser eigenes Geschäft ändert sich aktuell selbst radikal aufgrund von KI“, sagt Michael Maier, Director Austria von iteratec. Das Unternehmen setzt Multi-Agenten-Projekte unter anderem bei Banken um und hat mit dem Recycling-Konzern Ragn-Sells ein neues Recyclingverfahren auf Basis KI-gestützter Materialanalysen entwickelt. Das Viessmann-Projekt sei „mitunter eines der spannendsten, das wir gerade machen dürfen“, so Maier: „Das nimmt sicher eine Vorreiterrolle ein.“

Die Kunst liege darin, schnell voranzukommen und trotzdem verlässliche Resultate zu liefern: „Du musst die Unschärfe so weit reduzieren, dass du dort, wo es wichtig ist, belastbare Ergebnisse hast, mit denen du arbeiten kannst“, sagt Maier. Viessmann kam über einen klassischen Anbieterauswahlprozess zu iteratec. Ausschlaggebend sei das Team gewesen, so Pöllmann: „Ein sehr professionell aufgestelltes Team mit High-End-AI-Capabilities. Die Entwickler sind fast AI-native unterwegs.”

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