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 "EyeStrab"-Gerät im Einsatz © EyeStrab

Die Vermessung von Augenfehlstellungen (Strabismus) erfolgt in der Praxis oft noch „wie vor 100 Jahren“, erklärt Gründer Eren Çerman im Interview: rein manuell mittels analogen Methoden. „Die Schielheilkunde ist wahrscheinlich die letzte große nicht digitalisierte Subdisziplin in der Augenheilkunde“, fügt der Augenarzt an der Wiener Klinik Donaustadt hinzu. Gemeinsam mit seinem Team will er das ändern. Das System soll die Schielwinkelmessung sowie die Refraktionsbestimmung – also die Ermittlung, ob eine Fehlsichtigkeit vorliegt – in einer digitalen Plattform bündeln.

Interdisziplinäre Expertise im Gründerteam

Hinter EyeStrab steht das Trio Eren Çerman, Evrim Bakir und Alexander Jatzko. Die drei Gründer vereinen nach eigenen Angaben ein breites Spektrum an Kompetenzen für das Vorhaben: Gemeinsam bringen sie mehr als 20 Jahre klinische Expertise in der Augenheilkunde, über 25 Jahre internationale Management- und Transformationserfahrung sowie mehr als 25 Jahre Erfahrung im Aufbau und Management technologiegetriebener Projekte und Unternehmen in das Startup ein.

Hardware-Plattform auf NVIDIA-Basis

Technisch basiert das System auf einer NVIDIA-Edge-Plattform. Das physische Messgerät versteht das Unternehmen dabei als ersten Baustein einer künftig erweiterbaren Plattform. Es fungiert als digitale Konsole, auf der weitere augenärztliche Untersuchungsmodule als reine Software-Updates geladen werden können. Ziel ist eine cloudunabhängige All-in-One-Diagnoseplattform mit einem konkreten Marktpotenzial. Laut Çerman weisen rund 15 Prozent aller augenärztlichen Patientenkontakte einen Strabismus-Bezug auf.

Für den Vertrieb setzt EyeStrab auf eine Doppelstrategie. Bei niedergelassenen Augenärztinnen und Augenärzten ist ein nutzungsbasiertes „Pay-per-Use“-Modell geplant, bei dem sich die Technologie über die tatsächlichen Anwendungen in der Praxis amortisiert. Öffentliche Krankenhäuser möchte man via klassischen Direktverkauf gewinnen. Die spätere Serienfertigung soll laut Unternehmen über einen ISO-konformen Auftragsfertiger laufen, wobei die finale Endmontage (Assembly) zur Qualitätssicherung fix in Österreich bleiben soll.

Validierung an einer Wiener Klinik

Derzeit wird der EyeStrab-Prototyp in einer klinischen Studie an einer Wiener Klinik validiert. Ziel der Studie ist es, objektive und reproduzierbare Messwerte wissenschaftlich zu belegen. Für den offiziellen Markteintritt strebt EyeStrab eine MDR-Zertifizierung als Medizinprodukt an. Der Audit ist für das erste Quartal 2027 geplant. Bis Ende 2026 fokussiert sich das Kernteam auf die technische Dokumentation und die vorbereitende ISO-Prozesszertifizierung.

Seed-Runde und FFG-Förderung geplant

Bisher wurde das patentierte Projekt durch Eigenmittel sowie kleinere Zuschüsse der Wirtschaftsagentur Wien und der FFG finanziert. Aktuell bereitet das Startup eine Seed-Finanzierungsrunde vor und finalisiert parallel einen FFG-Förderantrag, der rund 45 Prozent des Projektvolumens abdecken soll. Das Gesamtbudget für diesen Entwicklungsschritt liegt laut den Gründern knapp unter einer Million Euro. Mit dem frischen Kapital möchte das Team vor allem die Bereiche Softwareentwicklung und System-Testing ausbauen.

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