20.04.2023

KI-Charme-Helfer: Stanford-Forscher entwickeln „Rendezvous-Brille“

RizzGPT, das auf GPT-4 zurückgreift, hilft User:innen dabei, die richtigen Worte bei Dates zu finden. Und liefert den Wissenschaftlern nach "Charisma as a Service".
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(c) Twitter/Chiang - Das AR-Monokel für Brillen stammt von Brilliant Labs.

Der Hype um AI geht weiter. Momentan scheint sich die Welt in einer Versuchsphase zu befinden, um auszuloten, welche Möglichkeiten Künstliche Intelligenz bietet. Es wurde schon davon berichtet, dass Personen innerhalb einer Woche mithilfe von ChatGPT ein Buch geschrieben haben, AI hat bereits Songs komponiert, Studierende wurden bei Prüfungen dabei erwischt, wie sie KI (verbotenerweise) nutzten. Und nun hat ein Team von Studenten an der Stanford University eine intelligente Brille entwickelt, die die Ergebnisse des Sprachmodells GPT-4 von OpenAI in Echtzeit anzeigen kann. Sie soll Träger:innen beim nächsten Vorstellungsgespräch oder sogar bei romantischen Verabredungen unterstützten.

RizzGPZ mit CaaS für Dates und Vorstellungsgesprächen

Das Gerät mit dem Namen rizzGPT biete seinen Träger:innen „Charisma as a Service“ (CaaS) in Echtzeit, höre dem Gespräch zu und sage genau, was man als Nächstes sagen sollten. Dies erklärte der Stanford-Student Bryan Hau-Ping Chiang kürzlich in einem Tweet. „Sag goodbye zu peinlichen Verabredungen und Vorstellungsgesprächen“, schrieb er.

Demonstration der rizzGPT-Brille bei einem Vorstellungsgespräch

Die Brille wurde von Brilliant Labs gebaut und mit einem „Monocle AR device“ hergestellt, das, nach Angaben der Studierenden, auf jede Brille aufgesetzt werden kann. Sie verfügt über eine Kamera, ein Mikrofon und ein Display, das von GPT-4 generierten Text einblendet. Dabei ermöglicht die Spracherkennungssoftware Whisper von OpenAI der Brille, Sprache direkt an den Chatbot zu übermitteln, der wiederum Träger:innen in Sekundenschnelle Antworten gibt.

Deus ex Machina?

RizzGPT nutzt dabei die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um Gespräche in Echtzeit zu überwachen und den Nutzern Feedback und Anweisungen zu geben. Das KI-System greift hierfür auf ein Deep-Learning-Modell zurück, das bei der Verarbeitung natürlicher Sprache zum Einsatz kommt. Das GPT-Modell wurde auf einem großen Datensatz von Interaktionen trainiert, um Trends im Sprachgebrauch zu erkennen. Und genaues Feedback und Anweisungen während Gesprächen zu geben.

Oder wie es Chiang überschwänglich beschreibt: „Es ist, als würde Gott dein Leben beobachten und dir genau sagen, was du als Nächstes tun sollst.“

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Diego Szekely programmierte seine Diabetes-App im Alleingang © Hannah Fasching

„Ich war der, der die Waage rausgeholt hat, um meinen Insulinbedarf zu berechnen“, erinnert sich Carbetic-Gründer Diego Szekely an die Zeit nach seiner eigenen Typ-1-Diabetes-Diagnose vor vier Jahren. Bei der Autoimmunerkrankung produziert der Körper überhaupt kein eigenes Insulin mehr, weshalb jede Aufnahme von Kohlenhydraten exakt berechnet und durch externe Insulingaben ausgeglichen werden muss.

Im Austausch mit anderen Betroffenen stellte er jedoch schnell fest, dass die meisten Diabetiker:innen im Alltag ihren Bedarf lediglich abschätzen. Da ungenaue Werte langfristige gesundheitliche Risiken bergen, entwickelte der heute 18-Jährige Carbetic, um eine verlässlichere, unkomplizierte Lösung im Alltag anzubieten. „Ich hab einfach das gebaut, was uns Diabetikern wirklich gefehlt hat“, so der Gründer.

© Carbetic

Räumliche Tiefe als technischer USP

Mittlerweile ist die Anwendung bereits in 41 Sprachen verfügbar, wobei aktuell die USA, dicht gefolgt von Deutschland, den größten Markt darstellen. Das technische Fundament unterscheidet sich laut dem Gründer aus Perchtoldsdorf vor allem in einem Punkt von klassischen Lifestyle-Trackern.

Statt einer simplen 2D-Bildanalyse setzt Carbetic laut eigenen Angaben auf räumliche Tiefe durch drei schnell geschossene Fotos aus unterschiedlichen Winkeln sowie LiDAR-Sensoren moderner Smartphones. „Die drei Fotos sind wahnsinnig wichtig, um die Dimensionen gescheit abzuschätzen“, betont Szekely.

Aus der Kombination dieser Bild- und Raumdaten berechnet ein feinjustiertes KI-Modell schließlich den Kohlenhydratgehalt der einzelnen Komponenten auf dem Teller, der wiederum für die Bestimmung des Insulinbedarfs benötigt wird. Neben der Foto-Analyse wird das Produkt in der Praxis durch eine integrierte Sprachsteuerung sowie die Option ergänzt, Koch-URLs oder abfotografierte, handschriftliche Rezepte automatisch von der KI auslesen zu lassen.

Conversion im SaaS-Modell

Nach nur drei Monaten verzeichnet die App rund 20.000 Downloads. Interessant ist vor allem die Conversion-Rate: „5.000 Nutzer sind aktuell in einem Probeabo oder bezahlten Abo“, erklärt der Gründer. Von den 5.000 „zahlen bereits 4.000“, so Szekely weiter. Das Geschäftsmodell basiert auf einer Software-as-a-Service-Struktur. Das Einstiegs-Abo für bis zu zehn Analysen am Tag kostet 4,49 Euro im Monat, während die unlimitierte Version für 9,99 Euro angeboten wird.

Auf die Frage, wie man ein solches Wachstum erziele, meint der Gründer: „Gute Frage. Und da ich keine gute Antwort habe, ist die Antwort, das Produkt funktioniert.“ Hauptsächlich über Mundpropaganda und Empfehlungen von Ärzt:innen, die Szekely unter anderem auf Ärztekongressen kennenlernte, wachse das Produkt aktuell organisch. „Wenn mir Patient:innen schreiben, dass die App ihnen hilft, den Alltag ein Stück mehr wie ein gesunder Mensch zu leben, macht mich das einfach so stolz“, so der Gründer.

„Mit allen großen Medizintechnik-Firmen in Kontakt“

Einen langfristigen Wettbewerbsvorsprung will sich der Gründer, der für sein Startup Studienplätze am UCL und King’s College in London sausen lässt, künftig über zwei strategische Säulen verschaffen, die über die reine Nutzer:innenbasis hinausgehen. Neben einer umfassenden Datensammlung zur Optimierung der Algorithmen steht ein digitaler Ärztezugang im Fokus. Über diesen können Mediziner:innen nach expliziter Freigabe die Mahlzeiten ihrer Patient:innen analysieren und die Therapie gezielter begleiten.

Während der aktuelle Fokus auf Typ-1-Diabetes-Patient:innen liegt, zeigt sich Szekely zuversichtlich, dass auch Typ-2-Patient:innen über kurz oder lang auf seine Anwendung zugreifen werden: „Alle Apps, die Typ 1 machen, übernehmen irgendwann auch den Typ-2-Markt. Das ist immer so.“ Zudem startet in Kürze eine Genauigkeitsstudie mit der Universität Wien. Auch gegenüber strategischen Partnerschaften und Investments zeigt sich der Solo-Founder offen: „Ich bin mit allen großen Medizintechnik-Firmen im Diabetes-Bereich in Kontakt. Und die sind alle begeistert.“

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