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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Das TeDaLoS-Management-Team Rudolf Stadler (CTO), Thomas Tritremmel (CEO) und Jan Röhl (CFO und R&D) | (c) TeDaLoS
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Die Lager-Bestandsüberwachung mit digitalen Hilfsmitteln so effizient und einfach wie möglich machen – mit diesem Ziel ist das Unternehmen TeDaLoS mit Sitz im niederösterreichischen Biedermannsdorf bereits vor einigen Jahren an den Start gegangen – brutkasten berichtete 2019 über eine Investmentrunde.

Die Lösung verbindet smarte IoT Geräte mit IT-Systemen und Akteuren der Supply Chain. “Mit der cloud-basierten Plattform und einer wachsenden Vielfalt sowohl drahtloser Sensoren als auch stationärer Erfassungs- und Materialverwaltungssysteme, ermöglicht das Unternehmen innovative Nachschub- und Bestandsmanagementprozesse ohne geographische Einschränkung”, heißt es von TeDaLoS.

MIBA als Referenzkunde

Die Technologie ermögliche eine proaktive Nachschubsteuerung und hebe sich durch ihre Eignung für unerfahrene Nutzer:innen, Unabhängigkeit von lokaler IT, Geräteherstellerunabhängigkeit und schnelle Einbindung in bestehende Systeme hervor. Als Referenzkunde wird etwa der Automobilzulieferer MIBA genannt, man habe neben der Industrie aber auch namhafte Kunden im Großhandel. Der Export-Anteil betrage dabei 90 Prozent.

Nun holte sich TeDaLoS ein weiteres Investment in nicht genannter Höhe, “das von einem neuen
Gesellschafter und allen Alt-Gesellschaftern getragen wird”. Das Kapital soll in die weitere internationale Expansion und den Ausbau von KI-gestützten Lösungen zur Optimierung der Materialbewirtschaftung fließen.

TeDaLoS will mit Investment Technologie weiterentwickeln und Partnerschaften forcieren

“Nur einfache Nachbestellungen ausgelöst durch starre Meldepunkte sind nicht mehr zeitgemäß. Durch das aktuelle Investment kann TeDaLoS dynamische Bedarfsvorhersagen und materialübergreifende Verbauchsmustererkennung auf die nächste Stufe heben. Dies bringt unseren Partnern erhebliche Effizienzgewinne”, kommentiert Managing Director Thomas Tritremmel.

Mit dem Investment wolle man auch die Zusammenarbeit mit internationalen Partnern intensivieren. Zuletzt habe man etwa mit Pepperl+Fuchs SE einen führenden Hersteller für Automatisierungstechnik gewonnen, der seine Erfassungstechnologie innerhalb weniger Wochen in die TeDaLoS-Plattform integriert habe. “Der Partner hat im gleichen Monat des Markt-Launchs bereits erste Kunden gewonnen und autonom in der Plattform, die in seinem Corporate Brand nutzbar ist, live geschalten”, so Tritremmel.

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