29.06.2017

Die Stimme aus dem Computer: „Für unsere Kinder eine reale Person“

Um einen 'sozialen' Bot zu designen, müsse man sich fragen, wie man mit dem besten Freund sprechen würde. Justine Cassell von der Carnegie Mellon University und David Kaiser, Country Manager von Amazon, sprechen am Chatbot Summit über einen der wichtigsten Aspekte beim Design eines virtuellen Assistenten. Und obwohl der Summit in Berlin stattfand, lief man vielen bekannten Gesichtern der österreichischen Community über den Weg.
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Die Jüngsten unserer Generation gehen mit virtuellen Assistenten um, als wären sie real.

Oft fällt es den Menschen nicht sehr leicht die Trends oder Entwicklungen der jüngeren Generation zu verstehen. Wenn man sich an seine Eltern und Großeltern zurück erinnert (oder einfach ehrlich zu sich selbst ist), war das irgendwie immer schon so. Wer an die dreißig geht oder darüber ist, kann sich noch an ein Leben ohne Computer erinnern. Oder daran, wie glücklich man war, das erste Handy (nein, kein Smartphone!) in Händen zu halten. Seitdem hat sich viel getan.

Chatbot Summit Berlin

Über 1.300 Teilnehmer waren am Chatbot Summit in Berlin, der letztes Jahr noch in Tel Aviv stattfand. Dafür wurde das Estrel Hotel in Berlin, das größte Kongresszentrum Europas gewählt. Und trotz der Größe wurde schnell offensichtlich: Die Chatbot Community kennt sich bereits gut.

Auch viele österreichische Startups- und Unternehmen im Bot-Bereich waren anzutreffen. Xeet aus Graz, Mica- The Hipster Catbot, The Ventury, Orat.io, die Chatbots Agency, Swelly und Heroes.ai (Siehe Artikel zum Launch), um nur einige zu nennen. Ob Bots Apps ersetzen werden? Die einen meinen ja („Wer will schon hundert verschiedene Apps herunterladen, wenn der Speicherplatz am Smartphone knapp wird?“), die anderen glauben an den goldenen Mittelweg („Chatbots werden Apps ergänzen“), wieder andere wollen sich noch nicht festlegen. Denn es ist wahrscheinlich noch zu früh, um eine absolute Entwicklung ablesen zu können.

Kinder wachsen mit Alexa auf, als wäre ’sie‘ real

„Mein Sohn verwendet keine Tastatur, aber spricht zu Alexa. Er versteht nicht, dass sie keine reale Person ist“, erzählt David Kaiser, Country Manager bei Amazon in der Zwischenzeit auf der Bühne im Hauptsaal. „Jeder lernt das gleich zu Beginn des Lebens“, ist er überzeugt.

Und die Handhabung per Sprachbefehl ist auch einfacher. Den „Touch“-Befehl sind wir zwar bereits gewohnt und ist vielleicht an manch einer Stelle sogar präziser, aber das natürliche Sprechen bietet doch einige Vorteile. Nicht nur kommt man wahrscheinlich schneller zur gewünschten Information, es ist auch weniger unhandlich. Natürlich müsse man den Enduser noch an die Bedienung gewöhnen.

Design der ‚Stimme‘

Darum bringt Kaiser auch Design-Tipps auf den Summit nach Berlin. Die Konversation etwa, müsse „so natürlich wie möglich sein“. Dafür solle man als Entwickler echte Konversationen nachstellen- mit dem Teamkollegen etwa.

Wahrscheinlich würde sich Kaiser gut mit Justine Cassell von der Carnegie Mellon University verstehen, deren anschließender Vortrag zwar etwas schwer verständlich war und vielleicht einfach zu akademisch (Es kam vielen so vor, als hätte man ein 420 Seiten Exposé zur Vorbereitung lesen müssen, das irgendwo auf der Website der Universität zum Download bereit stand – „Ups!“, dachten sich da nicht wenige…), die daran arbeitet, die Beziehung zwischen Computer  und Mensch besonders emotional zu gestalten.

Der Bot muss wie der beste Freund sein

Sie bewies per Video, dass Kinder, die zusammen mit einem virtuellen Assistenten lernen, eine Beziehung zu diesem aufbauen, die man mit der eines Menschen vergleichen könnte. Damit bestätigte sich auch Kaisers These: Kinder unterscheiden wahrscheinlich nicht zwischen realer und virtueller Person, wenn sie mit dieser interagieren.

Auch sie richtet sich an die Entwickler am Summit, denn eine Frage müsse beim Charakter-Design eines „sozialen“ Bots immer im Vordergrund stehen: „Wie würde man mit seinem besten Freund sprechen?“ In der Zukunft bei der Entwicklung von virtuellen Assistenten immer wichtiger werde auch die Interpretation der Mimik einer Person. Der Mensch kommuniziert nicht nur per Sprache mit seinem Gegenüber, sondern sein ganzes Gesicht spricht mit.

Wenn das Gegenüber lacht, sollte man aufpassen

Während einer Studie stieß Cassell auf interessante Ergebnisse in der zwischenmenschlichen Interaktion. Lachen sei bspw. weniger oft ein Zeichen von Freude, als von Peinlichkeit. Dies ist nur ein Beispiel von vielen, das beweist: die Kommunikation zwischen Menschen ist überaus komplex und es kann durchaus schwer sein, alle Puzzlestücke einer erfolgreichen Konversation zusammenzusetzen. Die Bots der Zukunft müssen also nicht nur sprachlich ausreifen, sie müssen auch in der non-verbalen Kommunikation noch viel lernen… – trainiert werden, natürlich.

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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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