12.07.2016

“Endlich durchschlafen”: Startup verspricht Babys ruhige Nächte

Gregor Schütze hat viele Seiten. In einem Interview erzählt der ehemalige Pressesprecher von Maria Fekter von seinem Weg zum ATV-Marketing- und Finanzchef und warum er jetzt Babys helfen möchte durchzuschlafen.
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(c) fotolia-kuzmichstudio: Der ehemalige Pressesprecher von Maria Fekter will jungen Eltern zu ruhigeren Nächten verhelfen.

Wohl alle jungen Eltern dieser Erde kennen den Wunsch, dass ihr geliebtes Kind endlich einmal eine Nacht durchschläft. Gregor Schütze hat mit seinem neuen Startup “Endlich Durchschlafen” ein Konzept entwickelt, das sowohl Eltern als auch Kindern eine ruhige Nacht bescheren soll. Aktuell konzentriert sich das aber auf den Vertrieb ihrer Online-Kurse in Österreich.

In einem Interview erzählt der ehemalige Pressesprecher von Maria Fekter und ATV-Marketing- und Finanzchef über sein neues Projekt:

Der Brutkasten: Was ist “Endlich durchschlafen” und wie funktioniert es?

Schütze: “Endlich durchschlafen” vermittelt erprobtes Wissen wie Babys in der Nacht 12 Stunden durchschlafen können. Die Methode fußt auf einfachen Grundsätzen und einer klaren Handlungsanleitung für schlaflose Eltern.

Es gibt Online-Kurse und Workshops. Wie sieht dieses Programm aus?

Schütze: Bei unseren mehrstündigen Workshops können Eltern direkt von unseren Durchschlaf-Coaches lernen wie man die Methode erfolgreich anwendet und damit wieder zu ruhigen Nächten für die ganze Familie kommt. Der Online-Kurs  vermittelt dieses wertvolle Wissen in Modulen mit kurzen Texten, kurzen Videos und zusätzlichen hilfreichen Features.

Welche Erfahrungen gibt es bereits?

Schütze: Nach unserer Erfahrung kann und will jedes Kind in der Nacht schlafen. Die vorhandenen vermeintlichen Lösungen in der Literatur sind aber alle entweder zu radikal oder zu schwammig und ohne klare Anleitungen. Bei unserer Methode lassen wir Babys nicht einfach schreien. Somit haben wir unseren eigenen Ansatz entwickelt und diesen bereits erfolgreich in einer Vielzahl von Workshops und Info-Stunden vermittelt.

Wie sah die Entwicklung aus?

Schütze: “Innovation entsteht wenn sich zwei alte Ideen treffen”, heißt es. Bei uns war das die Idee Kindern und Eltern zu mehr Schlaf zu verhelfen und die Idee von Online-Kursen. Daraus hat sich eine völlig neue innovative Möglichkeit ergeben, die wir nun mit viel Freunde umsetzen.

Was sind die Ziele für 2016?

Schütze: 2016 geht es darum uns in Österreich zu etablieren und das Unternehmen auf ordentliche Füße zu stellen. Der nächste Schritt ist dann logischerweise nach Deutschland.

Sie waren Sprecher von der ehemaligen Finanzministerin Maria Fekter. Wie war für Sie die Zeit in der Politik?

Schütze: Die Lernkurve in der Politik ist wohl eine der steilsten die es gibt. Es war eine unglaublich lehrreiche und spannende Zeit.

Wie kam es dazu, dass Sie dann zu ATV gegangen sind?

Schütze: Nach vielen Jahren in der Politik hatte ich das Bedürfnis in einem echten Unternehmen zu arbeiten. Medienunternehmen unterliegen zudem derzeit auch einem unglaublich spannenden Wandel. Somit war ATV die perfekte Möglichkeit Neues zu lernen und in einer aufregenden Branche mitzugestalten.

Welche Erfahrungen kannst du aus deinen vorigen Jobs in das Startup mitnehmen?

Schütze: Eine Vielzahl. Sowohl in der Politik als auch im Medienbusiness lernst du unter hohem Druck extrem effizient zu arbeiten. Diese Erfahrungen kommen mir jetzt zu gute.

Warum und wie kam der Schritt zum Startup mit Babys?

Schütze: Weil unsere älteste Tochter als Baby in der Nacht nicht geschlafen hat, waren wir auf der Suche nach einer sanften Lösung mit klarem Handlungskonzept dahinter. Daraus ist unser Erfolgsprogramm entstanden, in dem all unser Wissen und all unsere Erfahrungen stecken. Heute schlafen unsere drei Kinder alle in einem Kinderzimmer 12 Stunden friedlich die ganze Nacht durch. Dieses Geschenk möchten wir gerne weitergeben. Das ist unsere Mission und dafür haben wir nun dieses Unternehmen gegründet.

Zur Person

(c) Gregor Schütze
(c) Gregor Schütze

Gregor Schütze wurde 1983 in Oberösterreich geboren. Der studierte Jurist arbeitete in der Unternehmensberatung, bis er 2008 zur damaligen Innenministerin Maria Fekter stieß, wo er in weiterer Folge Pressesprecher und Kabinettschef wurde. 2011 folgte er Fekter ins Finanzministerium.

Im Oktober 2013 trat er seine Funktion in der ATV-Geschäftsleitung an, wobei er die Bereiche Finanzen, Marketing, Presse und Public Relations sowie Verkauf und Diversifikation zu verantworten hatte. Im März diesen Jahres beendet er diesen Job. Nach sechs-monatiger Vorbereitung gründet er im Oktober “Endlich durchschlafen”.

Mehr Infos unter: Endlich durchschlafen

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SDLG, KI, Hochreiter, Halluzination
(c) brutkasten - Sepp Hochreiter zu SDLG.

“Großartige Arbeit meines Teams: Erkennen, ob LLMs (Anm.: Large Language Models) halluzinieren. Sie halluzinieren, wenn sie unsicher sind. Wir erkennen diese Unsicherheit und markieren Halluzinationen” – so beschreibt KI-Koryphäe Sepp Hocheiter auf LinkedIn die Errungenschaft, die er uns seine Forscher:innen am Institut für Machine Learning der Johannes Kepler Universität Linz vollbracht haben. Dabei spricht er von dem SDLG-Modell. Der Begriff steht für “Semantically Diverse Language Generation”.

Denn es ist ein großes Thema, das die KI-Community beherrscht. Bei Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) kann es passieren, dass man eine Frage stellt und falsche Antworten bekommt. Im Fachjargon sagt man dazu, die KI halluziniert.

SDLG verbessert Erkennung von Halluzinationen

Wie brutkasten berichtete, tun sich Giganten wie Google und Microsoft schwer, dieser Problematik habhaft zu werden. Eine neuer Lösungsansatz kam heuer vom Wiener Startup datAInsights, die statt impliziten explizite Fakten bzw. explizites Wissen verwenden, das dokumentiert ist. “Wir reichern bestehende Knowledge-Systeme mit Quellen an, sodass sie für unsere Architektur verarbeitet werden können”, erklärte datAInsights-Co-Founder René Heinzl im März 2023.

Nun kommt ein weiterer Lösungsansatz aus dem Umfeld von Sepp Hochreiter: SDLG. Diese neue Methode verbessert die Erkennung von Halluzinationen in LLMs (Large Language Modellen), indem es die Unsicherheitsabschätzung vorantreibt oder anders gesagt, aufzeigt, wenn ein Large Language Modell “unsicher” ist.

Man muss wissen, dass LLMs als Basis für Künstliche Intelligenz dienen und wie eine Zeichenkette aufgebaut sind. Hier wirken Wahrscheinlichkeiten, die das nächste Zeichen (konkret das nächste Wort oder um noch genauer zu sein, die nächsten Buchstaben) produzieren und Antworten auf Fragen liefern. Da kann es zu Fehlern oder falschen Informationen kommen.

Einstein oder Newton?

“Hochreiter präzisiert gegenüber brutkasten: “Halluzinationen können entstehen, wenn ein Trainingsdaten-Set fehlende oder zu wenige Daten zu einem Thema hat”, sagt er. “‘Albert Einstein hat die Relativitätstheorie entwickelt’ kann in verschiedenen Varianten (Anm.: Einstein hat die Relativitätstheorie erfunden, die Relativitätstheorie wurde von Einstein erfunden oder entwickelt, Der Vater der Relativitätstheorie ist Alber Einstein, etc.) im Trainingsdaten-Set als Information dienen. Gibt es diese nicht oder nur ungenügend, und die KI weiß, dass das Relativität etwas mit Physik zu tun hat, kann es sein, dass die Antwort plötzlich Newton ist.”

SDLG erkennt ob “LLMs halluzinieren”

Lukas Aichberger, “ELLIS PhD”-Student am Institut für Machine Learning der JKU beschreibt per LinkedIn-Post die SDLG-Methode – die er, Kajetan Schweighofer, Mykyta Ielanskyi und Sepp Hochreiter entwickelt haben – wie folgt: “Wir schaffen eine theoretische Grundlage für Unsicherheitsmaße in LLMs und führen theoretisch begründete ‘Estimatoren’ (Schätzer) für semantische Unsicherheit ein. Und stellen eine Methode zur Verfügung, um semantisch vielfältige und dennoch wahrscheinliche Ausgabesequenzen zu erzeugen, indem wir die Texterzeugung eines LLMs so steuern, dass wichtige Informationen für den semantischen Unsicherheitsschätzer erfasst werden.”

SDGL, KI, Halluzinationen, Hochreiter
(c) zVg – (v.l.) Sepp Hochreiter, Lukas Aichberger, Mykyta Ielanskyi und Kajetan Schweighofer.

In anderen Worten hebt die SDGL-Methode jene Aussagen hervor, wo sich die KI nicht sicher ist und markiert sie, damit man die durch “semantische Unsicherheit” (des Large Language Models) hervorgerufenen Halluzinationen erkennt, wie Hochreiter präzisiert.

Im 23-seitigen Paper, das die Forscher herausgebracht haben, heißt es konkret: “SDLG steuert das LLM, um semantisch unterschiedliche, aber wahrscheinliche Alternativen für einen ursprünglich generierten Text zu erzeugen. Dieser Ansatz liefert ein präzises Maß für die aleatorische (Anm.: vom Zufall abhängige) semantische Unsicherheit und erkennt, ob der ursprüngliche Text wahrscheinlich halluziniert ist. Experimente mit Aufgaben zur Beantwortung von Fragen zeigen, dass SDLG bestehende Methoden durchgängig übertrifft und dabei rechnerisch am effizientesten ist, wodurch ein neuer Standard für die Unsicherheitsabschätzung in LLMs gesetzt wird.”

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