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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calliora
© calliora - Frederik Träuble und Jonas Wildberger.

Das Münchner Startup calliora von Frederik Träuble und Jonas Wildberger entwickelt eine KI-Plattform für Krankenhäuser, die den Verwaltungs- und Abrechnungsaufwand reduzieren und Erlöse besser absichern soll. Nach Angaben des Unternehmens begleitet die Software Behandlungsfälle von der Aufnahme bis zur Abrechnung und verknüpft dafür Informationen aus verschiedenen bestehenden Systemen.

calliora: Fokus auf Dokumentation und Abrechnung

Ein Schwerpunkt liegt auf Dokumentation und Abrechnung. Die Plattform unterstützt bei der Kodierung und prüft Fälle auf typische Prüfmuster des Medizinischen Dienstes. Zudem sollen abrechnungsrelevante Informationen frühzeitig erkannt und für die weitere Bearbeitung im Krankenhaus bereitgestellt werden. Für das Controlling bietet calliora eigene Auswertungen und Analysen an.

Hinter dem Produkt steht die Annahme, dass Informationen zu einem Behandlungsfall in Krankenhäusern über zahlreiche unterschiedliche Systeme und Prozesse verteilt sind. Fehlen Angaben oder werden sie nicht an der richtigen Stelle übernommen, kann dies zu zusätzlichem Bearbeitungsaufwand oder zu Problemen bei der Abrechnung führen. Calliora will diese Lücken durch eine zentrale, KI-gestützte Verarbeitung der vorhandenen Informationen verringern.

Bertelsmann und Angel-Investoren dabei

Nun hat das Münchner Startup eine Pre-Seed-Finanzierungsrunde über sechs Millionen US-Dollar abgeschlossen: „Unsere Pre-Seed-Runde wird von BHI – Bertelsmann Healthcare Investments und redalpine angeführt. Mit dabei sind Angel-Investoren aus Krankenhausmanagement und KI, darunter Dr. Ulrich Wandschneider (ehemaliger CEO von Asklepios und Mediclin AG), Sara Siegel (Global Health Sector Leader, Deloitte), Peter Sarlin (Postscriptum, NestAI, QuTwo & Silo AI) und Frank Hutter (Prior Labs)“, schreibt das Startup in einem LinkedIn-Post.

Die Plattform soll bereits bei der Aufnahme eines Falls unterstützen und prüfen können, ob eine Behandlung ambulant, stationär oder als Hybrid-DRG abzurechnen ist. Dabei dokumentiert sie die dafür maßgeblichen Gründe. Im weiteren Verlauf soll die Software fehlende Informationen, Fristen und mögliche nächste Schritte erkennen und das Klinikpersonal dort einbinden, wo eine menschliche Prüfung erforderlich ist.

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