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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AnchorOps, The Process Doctors
© zVg - Shadan Ajdari (l.) und Nael Elagabani.

Viele Unternehmen beschäftigen sich derzeit mit KI, Automatisierung und neuen Cloud-Technologien. Für Nael Elagabani, der gemeinsam mit Shadan Ajdari The Process Doctors (TPD) gründete, liegt die eigentliche Herausforderung jedoch an einer anderen Stelle. Der ehemalige Neurowissenschaftler und spätere Microsoft-Cloud-Engineer ist überzeugt, dass viele Unternehmen zunächst ihre operativen Abläufe verstehen und strukturieren müssen, bevor neue Technologien ihr volles Potenzial entfalten können.

AnchorOps als eine Art „Brain“

Ihre Lösung AnchorOps ist ein Ansatz, der die Art und Weise verändern soll, wie Unternehmen ihre internen Abläufe organisieren und digitale Technologien einsetzen. Im Zentrum steht das Konzept eines sogenannten „Company Brain“ – eines operativen Unternehmenssystems, das Prozesse, Mitarbeiteraktivitäten und technische Systeme miteinander verbinden und so Transparenz, Steuerbarkeit und Skalierbarkeit erhöhen soll.

Elagabani und Ajdari verfolgen dabei eine Sichtweise, die bewusst nicht mit Technologie beginnt, sondern mit der Struktur des Unternehmens selbst. Erst wenn diese stabil und nachvollziehbar ist, sollen Automatisierung, Cloud-Systeme und KI-Technologien darauf aufbauen.

Microsoft und UNO

Elagabani selbst verbrachte rund 20 Jahre in der Forschung und beschäftigte sich dabei mit Gedächtnisprozessen – zunächst mit immunologischem Gedächtnis, später mit Lern- und Gedächtnisvorgängen im Gehirn. Nach seinem Wechsel in die Betriebsentwicklung und die Computational Sciences arbeitete er mit Startups, als Unternehmensberater und später bei Microsoft. Dort war er Teil eines Pilotprogramms, das Prozesse in der Kundenbetreuung rund um Cloud-Technologien neu aufsetzen sollte. „Der Betrieb ist das, was das Unternehmen stabilisiert“, sagt er. „Ich habe dort gesehen, dass selbst in großen Organisationen die größten Herausforderungen nicht nur technischer Natur sind, sondern vor allem in der Struktur von Prozessen und Entscheidungen liegen.“

Aus diesen Erfahrungen entstand zunächst die Idee zu The Process Doctors (TPD) und später zu AnchorOps. Nach seiner Rückkehr nach Wien arbeitete Elagabani unter anderem an mehreren Sovereign-Cloud-Projekten für Einrichtungen der Vereinten Nationen. Dort testete er einen Ansatz, bei dem Prozesse und operative Abläufe im Mittelpunkt stehen. Gemeinsam mit Mitgründer Ajdari entwickelte er daraus das aktuelle Konzept.

From Neuroscience to Business

Die theoretische Grundlage stammt dabei aus der Neurowissenschaft. Elagabani betrachtet Unternehmen als komplexe Systeme, die ähnlich funktionieren wie ein Nervensystem. Informationen, Prozesse und Entscheidungen müssten miteinander verbunden sein, damit ein Unternehmen effizient arbeiten könne. Werden Informationen nicht richtig weitergegeben, entstünden Reibungsverluste, die sich unter anderem in langsamen Entscheidungen, doppelter Arbeit, manuellen Übergaben oder voneinander getrennten Datensilos zeigen können. Ziel von AnchorOps sei es, solche Engpässe sichtbar zu machen und in einer operativen Cloud-Architektur abzubilden.

„Unternehmen verhalten sich neurobiologisch erschreckend ähnlich wie überforderte Gehirne. Wachstum verstärkt keine Ordnung, sondern Instabilität“, sagt Elagabani. Aus dieser Perspektive entstehen typische Probleme nicht primär durch fehlende Tools, sondern vor allem durch mangelnde operative Klarheit. „Wenn Informationen nicht richtig fließen, reagiert das System wie ein überlastetes Nervensystem.“

Cloud-Architektur

Ziel der beiden Founder ist es nicht, einzelne Tools zu ersetzen, sondern die operative Realität eines Unternehmens sichtbar und steuerbar zu machen. Dadurch entsteht eine Art „organisatorisches Nervensystem“, das Informationen strukturiert weitergibt und Entscheidungswege nachvollziehbar mache.

Ein zentraler Bestandteil ist dabei die sogenannte operative Cloud-Architektur. Sie bildet die Grundlage, auf der weitere Technologien wie Automatisierung oder KI-Agenten aufsetzen können „Wir gehen bewusst schrittweise vor“, erklärt Elagabani. „Viele Unternehmen versuchen direkt KI einzuführen, ohne dass ihre Prozesse stabil sind. Unser Ansatz ist: zuerst Struktur, dann Technologie.“

AnchorOps: Zielgruppe kleine und mittlere Unternehmen

Aktuell richtet sich AnchorOps gezielt an kleine und mittlere Unternehmen, um operative Strukturen sichtbar zu machen und schrittweise in eine digitale Architektur zu überführen.
„Wir suchen nicht Kunden, sondern Partner“, betont der Neurospezialist. „Wenn das Fundament steht, beginnt die eigentliche Arbeit. Dann entwickeln wir die operative Struktur gemeinsam weiter – Schritt für Schritt.“

Ajdari ergänzt: „Wir sind sehr daran interessiert, zuerst die Grundlagen sauber aufzubauen, bevor KI eingesetzt wird. KI ist für uns dabei ein zusätzlicher Layer, der erst aufgesetzt wird, wenn ein stabiles Fundament und klar definierte, smarte Prozesse vorhanden sind. Was bei Großkonzernen ein mindestens sechsstelliges Vorhaben ist, setzen wir für den Mittelstand kostengünstiger um. Unser Computationsmodell generiert auf Basis der AnchorOps-Daten verschiedene Zukunftsszenarien, probabilistisch statt deterministisch, und leitet daraus konkrete, umsetzbare Handlungsempfehlungen – sogenannte Prescriptions – ab. Diese Szenarien bleiben dabei nicht abstrakt, sondern werden visuell und als Skizzen so aufbereitet, dass sie intuitiv verständlich und direkt nutzbar sind.“

Computational-Modell

Parallel zur Entwicklung des „Company Brain“ arbeiten Elagabani und Ajdari an einem eigenen Computational-Modell. Dieses soll die operative Realität eines Unternehmens mathematisch abbilden und simulieren können. Ziel ist es hier, zusätzliche Ebenen der Analyse zu ermöglichen, die über klassische KI-Systeme hinausgehen. Das Modell soll künftig perspektivisch als Erweiterung in AnchorOps integriert werden und Unternehmen helfen, ihre operativen Strukturen noch besser zu verstehen.

The Process Doctors ist derzeit eigenfinanziert und befindet sich in Gesprächen mit potenziellen Pilotkunden sowie Investoren. Für die Gründer steht dabei vor allem die Skalierung der Methode im Mittelstand im Vordergrund. Langfristig wollen sie Unternehmen dabei unterstützen, ihre digitale Transformation auf einer stabilen operativen Grundlage aufzubauen – und damit den Zugang zu Technologien zu ermöglichen, die bislang vor allem Großkonzernen vorbehalten waren.

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