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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© Rollz International / Pexels

„Der Spagat zwischen Karriere und der Betreuung von Angehörigen betrifft in Österreich derzeit rund 400.000 Erwerbstätige“, erklärt Mitgründer von because we care Andreas Gruber. Bis zum Jahr 2050 soll fast jede fünfte erwerbstätige Person eine Pflegeverantwortung übernehmen müssen, fügt er hinzu. Um diesen wachsenden Druck auf Mitarbeitende und Unternehmen abzufedern, positioniert sich „because we care“ als digitale Informationsplattform für Arbeitgeber:innen.

Das Kernprodukt mit bald 200.000 Zugriffsberechtigten hilft pflegenden Angestellten dabei, sich im hochkomplexen heimischen Pflegesystem zurechtzufinden, Anträge zu stellen und entlastende Schritte einzuleiten. Es gehe laut Gruber darum, sich mit Angehörigen auf das Alter vorzubereiten, „lange bevor jemand zu Hause die Treppe runtergefallen ist“. Ursprünglich unter dem Dach der Organisation „Austria Assisted Living“ angesiedelt, agiert die Plattform seit Ende 2024 als eigenständige GmbH, um den wachsenden Markt gezielter zu adressieren.

Branchenübergreifende Nutzungsrate von zehn Prozent

Wie Gründer Andreas Gruber im Gespräch erklärt, verzeichne man bei den teilnehmenden Unternehmen branchenübergreifend eine stabile Nutzungsrate von etwa zehn Prozent. Dies sei für ihn ein klares Indiz, dass das oft unter der Oberfläche schwelende Thema Angehörigenpflege in der Arbeitswelt „voll präsent“ sei. Bislang lag der Fokus der Plattform vor allem auf Lotsenfunktionen für akut Betroffene.

Im September erweitert das gebootstrappte Startup das Angebot jedoch um ein Modul zur mentalen Prophylaxe. Dieses wurde gemeinsam mit Fachleuten aus Psychologie und Mentaltraining entwickelt und richtet sich gezielt an die gesamte Belegschaft. Ziel ist es, rechtzeitig Strategien gegen psychische Belastungen im Arbeits- und Pflegealltag zu vermitteln.

Umbau der Pflegevermittlung

Neben der inhaltlichen Erweiterung steht das Startup vor einem nächsten großen Schritt: Im Oktober soll das System „because we match“ nach aktueller Testphase mit einem großen Salzburger Pilotkunden live gehen. Dieses adressiert einen zentralen Flaschenhals im System, wie Gruber erklärt: die oft wochenlange Suche nach verfügbaren Pflegediensten. Laut dem Gründer vergehen im Schnitt 60 Tage, bis eine Regelversorgung greift – eine Zeitspanne, in der Angehörige unzähligen Anbietern nachtelefonieren müssen. „Wir drehen dieses System jetzt um“, erklärt er im Interview.

Künftig sollen Suchende eine zentrale, rund um die Uhr erreichbare Hotline anrufen können. Dort erfasst ein KI-Voice-Agent den konkreten pflegerischen Bedarf strukturiert und filtert emotionale Bedürfnisse von harten fachlichen Anforderungen. Pflegedienstleister:innen in der jeweiligen Region sehen diese anonymisierten Gesuche auf der Plattform und können sich anschließend bei den Suchenden vorstellen und ihre Leistungen anbieten.

Sprachgesteuertes CRM für das Back-Office

Gleichzeitig sollen die Leistungserbringer von einer digitalen Entlastung im Hintergrund profitieren. Die Software soll im Idealfall für die mobilen Pflegekräfte als sprachgesteuertes CRM-System fungieren. Einsätze lassen sich direkt per Spracheingabe festhalten, während intelligente Voicemails eingehende Anrufe filtern und priorisieren.

Dieser technische Ansatz soll bürokratische Hürden drastisch reduzieren, den Dienstleister:innen das ungeliebte Backoffice abnehmen und „effizienteres Arbeiten näher am Menschen ermöglichen“. Der Hebel dieser Effizienzsteigerung ist laut Gruber beträchtlich: „Wenn wir jeder Pflegefachkraft 30 oder 40 Minuten Orga am Tag abnehmen, geht sich ein Klient mehr aus.“

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