10.05.2023

Neues OpenAI-Tool soll ChatGPT-Verhalten erklären

Wie AI-Sprachmodelle zu ihren Antworten kommen, bleibt häufig unklar. Ein Team von OpenAI will nun mit einem AI-Tool ChatGPT und Co erklären.
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ChatGPT OpenAI AI-Sprachmodell
(c) Rolf van Root / unsplash

Wie kommt ChatGPT nur darauf? Diese Frage taucht unter anderem auf, wenn das AI-Sprachmodell mal wieder völlig haarsträubende Unwahrheiten von sich gibt. Dass KI-Laien sie nicht beantworten können, verwundert nicht. Doch auch für ausgewiesene Expert:innen lässt sich das „Verhalten“ von AI-Sprachmodellen oft nicht nachvollziehen. Die Rede ist dann immer wieder von einer „Blackbox“. Doch damit will sich ein Team bei OpenAI, dem Unternehmen hinter ChatGPT, nicht zufrieden geben. Es will die vielschichtigen Wege der Künstlichen Intelligenzen (nicht nur des Sprachmodells aus dem eigenen Haus) erklären – natürlich mit einem anderen AI-Tool.

„Wollen der Antwort, die das Modell produziert, vertrauen können“

Mit diesem soll automatisch ermittelt werden, welche Teile eines AI-Sprachmodells für welche seiner „Verhaltensweisen“ verantwortlich sind. Zukünftig sollen damit immer wieder auftretende Probleme der Modelle vermieden werden. „Wir wollen damit voraussehen können, was die Probleme mit einem KI-System sein werden“, erklärt William Saunders, Leiter eines beteiligten Teams bei OpenAI, gegenüber dem US-Magazin TechCrunch. „Wir wollen letztlich wissen, dass wir dem, was das Modell tut, und der Antwort, die es produziert, vertrauen können“.

GPT-2 wird mit GPT-4 getestet

Konkret basiert das neue Tool auf dem ebenfalls von OpenAI stammenden Sprachmodell GPT-4. Getestet wird aktuell an einfacheren Modellen, vor allem am Vor-Vorgänger GPT-2 [Anm. ChatGPT basiert momentan auf GPT-3]. Dabei eruiert das Tool, welche „Neuronen“ des getesteten Modells durch einen Prompt konkret aktiviert werden. Diese „Neuronen“ sind – vereinfacht gesagt – zusammenhängende Informationen, die das Modell zu einem bestimmten Thema erlernt hat. GPT-2 hat laut den Forschern rund 300.000 davon. GPT-4 liefert dann eine Erklärung, warum diese Neuronen aktiviert wurden und wie ihr „Verhalten“ zu verstehen ist. Dazu simuliert das neuere Sprachmodell das erwartete „Verhalten“ und macht einen Abgleich.

Neues OpenAI-Tool noch im Anfangsstadium

„Mit dieser Methodik können wir für jedes einzelne Neuron eine Erklärung für das finden, was es tut, und auch eine Bewertung darüber abgeben, wie gut diese Erklärung mit dem tatsächlichen Verhalten übereinstimmt“, sagt Jeff Wu, ebenfalls OpenAI-Teamleiter, gegenüber TechCrunch. Tatsächlich waren diese Erklärungen laut Team bislang erst bei einem Bruchteil der getesteten Neuronen akkurat. Das neue Tool befinde sich aktuell noch im Anfangsstadium, wird betont. Es ist Open Source auf der Plattform Github zugänglich.

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Dynatrace Engineering Headquarters in Linz © Dynatrace

Dynatrace wurde 2005 in Linz von Bernd Greifeneder, Sok-Kheng Taing und Hubert Gerstmayr gegründet und betreibt dort bis heute sein globales Engineering Headquarter. Nach dem ersten Exit an Compuware 2011 verlegte das Unternehmen seinen offiziellen Sitz in die USA, ging 2019 an die New Yorker Börse (NYSE: DT) und zählt mittlerweile zu den Weltmarktführern im Bereich KI-basierter Observability. Rund 28 Prozent der weltweit knapp 5.600 Mitarbeiter:innen arbeiten nach wie vor in Österreich, an Standorten in Linz, Wien, Graz, Klagenfurt, Hagenberg und Innsbruck.

Nun erweitert der Konzern sein Portfolio per Zukauf: Wie Dynatrace heute bekanntgab, hat man eine definitive Vereinbarung zur Übernahme des AI-Observability-Spezialisten Arize unterzeichnet.

915 Millionen Dollar Bewertung

Dynatrace bewertet Arize mit insgesamt 915 Millionen Dollar. Der Großteil davon, rund 815 Millionen, wird in bar bezahlt, den Rest erhalten Arize-Mitarbeiter:innen in Form von Ersatz-Aktienprogrammen, sobald sie zu Dynatrace wechseln, heißt es in der Aussendung. Finanzieren will Dynatrace den Kauf aus eigenen Mitteln oder über die bestehende Kreditlinie, frisches Fremdkapital ist dafür nicht nötig.

Laut Unternehmensangaben soll der Deal noch im laufenden oder im frühen dritten Quartal des Geschäftsjahres abgeschlossen werden, vorausgesetzt die zuständigen Behörden stimmen zu.

Finanziell dürfte sich der Zukauf zunächst gemischt auswirken: Er soll das Wachstum der wiederkehrenden Umsätze (ARR) um rund 200 Basispunkte, also 2 Prozentpunkte, beschleunigen, gleichzeitig aber die Non-GAAP-Operating-Marge im Geschäftsjahr 2027 um etwa 175 Basispunkte (1,75 Prozentpunkte) drücken. Kurz gesagt: Arize soll das Umsatzwachstum ankurbeln, geht kurzfristig aber auf Kosten der Profitabilität, ein bei Übernahmen wachstumsstarker, aber margenschwächerer Startups übliches Muster.

Was Arize baut und wie es zu Dynatrace passt

Arize, ansässig in San Francisco, hat sich auf die Bewertung der Ergebnisse von KI-Modellen und -Agents spezialisiert: Die Plattform erkennt etwa Halluzinationen, misst die Qualität von KI-Ausgaben und überwacht laufend, ob Sprachmodelle und Agents wie vorgesehen funktionieren. Arize Co-Founder Jason Lopatecki erklärt: „Wir haben Arize gegründet, weil KI-Teams eine Möglichkeit brauchten zu wissen, ob ihre Agenten tatsächlich richtig arbeiten und nicht nur laufen.“

Für Dynatrace schließt die Übernahme eine Lücke: Bislang überwachen viele Unternehmen die Qualität ihrer KI-Anwendungen, etwa ob ein Chatbot korrekt antwortet, getrennt von der klassischen IT-Infrastruktur wie Serverlast oder Anwendungsleistung. Fällt dann ein Kund:innen-Prozess aus, lässt sich oft nur schwer feststellen, ob die Ursache im KI-Modell, im Prompt oder in der darunterliegenden Infrastruktur liegt. Mit Arize will Dynatrace beide Ebenen – KI-Bewertung und klassische Observability – in einem durchgängigen System zusammenführen.

Arize-Gründer:innen wechseln zu Dynatrace

Die beiden Arize-Gründer:innen Jason Lopatecki und Aparna Dhinakaran wechseln mit Abschluss der Transaktion zu Dynatrace, heißt es in der Aussendung. Lopatecki bleibt Leiter des Arize-Teams und berichtet künftig direkt an Dynatrace-CEO Rick McConnell.

„Die Übernahme von Arize stärkt unsere Führungsposition im Bereich AI-Observability, beschleunigt unsere Roadmap und erweitert unsere Reichweite in der Entwickler:innen-Community“, wird McConnell in der Aussendung zitiert.

Der Markt für AI-Observability soll laut Dynatrace bis 2030 auf über 10 Milliarden Dollar wachsen. Im Mai hatte das Unternehmen die 2-Milliarden-Dollar-ARR-Marke geknackt.

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