25.07.2023

OpenAI nimmt Tool zur Erkennung von KI-generierten Texten offline

Im Jänner hat das ChatGPT-Unternehmen OpenAI ein neues Tool präsentiert, das mittels künstlicher Intelligenz (KI) generierte Texte automatisiert erkennen sollte. Ein halbes Jahr später wurde das Tool nun offline genommen.
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OpenAI
Bild: (c) Mariia Shalabaieva/Unsplash

Es ist eine Frage, die sich angesichts der Fortschritte im Bereich künstliche Intelligenz (KI) direkt aufdrängt: Sind wir noch in der Lage, KI-generierte Inhalte zuverlässig als solche zu erkennen? Und wenn ja, wie lange noch? Dass es bereits jetzt nicht so einfach ist, musste nun auch eines der führenden KI-Unternehmen der Welt einräumen: OpenAI, bekannt unter anderem für ChatGPT.

Anfang des Jahres hat das Unternehmen ein Tool präsentiert, das KI-generierte Texte als solche erkennen kann. Zumindest war dies die Absicht. Denn wie sich nun herausstellt, waren die Ergebnisse nicht zufriedenstellend. OpenAI hat das Tool daher bereits in der Vorwoche offline genommen. Die Begründung: Das Tool habe keine hohen Genauigkeitswerte erreicht. OpenAI kommunizierte dies, indem es den Blogeintrag mit der Ankündigung vom Jänner aktualisierte. Eine gesonderte Mitteilung gab es nicht.

OpenAI: „Erforschen effektivere Verfahren“

„Wir arbeiten daran, das Feedback zu berücksichtigen, und erforschen derzeit effektivere Verfahren zur Ermittlung der Herkunft von Texten“, heißt es in dem Update des Blogeintrags. Außerdem habe sich OpenAI verpflichtet, Mechanismen zu entwickeln und einzusetzen, die es den Nutzer:innen ermöglichen zu erkennen, ob Audio- oder visuelle Inhalte von KI generiert wurden.

Tatsächlich war OpenAI eines von sieben führenden US-Unternehmen im KI-Bereich, die anlässlich eines Besuchs im Weißen Haus am Freitag eine Reihe von freiwilligen Selbstverpflichtungen vorgeschlagen hatte (brutkasten berichtete). Eines davon: Ein zuverlässiges Wasserzeichen für KI-generierte Inhalte.

Die Frage, ob sich KI-generierte Texte anderer Anbieter als solche identifizieren lassen, ist unabhängig davon, ob man Outputs von eigenen KI-Tools mit Erkennungszeichen versieht. Allerdings zeigt es die großen Schwierigkeiten, die beim automatisierten Erkennen von KI-Inhalten weiterhin bestehen.

Bereits zum Start auf Einschränkungen hingewiesen

Dass das von OpenAI im Jänner präsentierte KI-Erkennungstool sich nun als nicht effektiv erwiesen hat, ist für das Unternehmen zwar sicherlich alles andere als erfreulich. Überraschend kommt es allerdings nicht, denn die Entwickler:innen hatten bereits beim Start auf eine Reihe an Einschränkungen hingewiesen: Das Tool sei nicht „vollständig zuverlässig“, inbesondere bei kurzen Texten unter 1.000 Zeichen sei es „sehr unzuverlässig“. Überhaupt sei es „unmöglich“, sämtliche Formen von KI-generierten Texten zuverlässig zu erkennen, hieß es in der Ankündigung.

OpenAI wies daher auch darauf hin, dass das Tool generell nicht als hauptsächliches Entscheidungskriterium für die Frage, ob ein Text KI-generiert ist oder nicht, herangezogen werden sollte. Man mache das Tool aber dennoch öffentlich, um Feedback zu erhalten, ob auch solche unvollkommen Tools nützlich seien.

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Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger

Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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