16.06.2017

Was der „Wolf of Wall Street“ mit einer Artificial Intelligence gemeinsam hat

Ein guter Verkäufer zeichnet sich durch ein überdurchschnittliches Verhandlungsgeschick aus. Was passiert also, wenn man zwei Bots gegeneinander antreten lässt, die zwar unterschiedliche Ziele verfolgen, sich aber beide gegen den anderen durchsetzen sollen. Spoiler: Jordan Belfort, der in "The Wolf of Wall Street" von Leonardo DiCaprio gespielt wird, hätte es ebenso gemacht. Und es hat mit Täuschung zu tun.
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Wie hart Sales sein kann, lernt man spätestens beim Kinofilm "The Wolf of Wallstreet" (c) Paramount

Im Jahr 2016 ließ Microsoft CEO Satya Nadella aufhorchen. „Bots sind die neuen Apps“, las man in den US-Medien. Auch orat.io Gründer David Pichsenmeister beschäftigte sich in einem Gastbeitrag für den Brutkasten mit der Annahme.

Heute kann man per Chatbot Essen bestellen, nachfragen, wann die U-Bahn fährt, hat einen aufmunternden Freund bei sich, oder lässt sich von Mica- The Hipster Catbot zum nächsten Restaurant führen. Und sollte man einfach nur jemanden zum beschweren suchen („Das Leben ist so doof“), dann kann man sich an den Mimimi Bot wenden. Kurzum: Bots boomen.

Bots, die besseren Freunde?

Ebenfalls 2016 meinte Facebook-Gründer Mark Zuckerberg bei der F8 Konferenz hoffnungsvoll: „Wir glauben, man sollte einem Business schreiben, als würde man einem Freund schreiben“. Tatsächlich machen es einem viele Chatbots leicht, Freude am mit-ihnen-texten zu haben. Gewürzt mit einer Brise Charme, viel Witz und überdies oftmals gefüllt mit viel Information, mag man im Customer Support mit ihnen vielleicht sogar lieber kommunizieren, als mit einem Menschen: Sie sind ja ach so nett. Und wer schon einmal stundenlang in einer Warteschleife gefangen war, um am Ende trotzdem nur ein lautes „Tut-tut-tut“ zu hören, wird vielleicht lieber von einem Bot unterhalten, wenngleich das Ergebnis dasselbe ist. So lieb sind sie.

Und hier wird es interessant. Denn ein diese Woche veröffentlichtes Paper, das von der Artificial Intelligence-Forschungsabteilung bei Facebook zusammen mit dem Georgia Institute of Technology publiziert wurde, offenbart eine bisher unbekannte Seite von Künstlichen Intelligenzen, die allerdings weitreichende Folgen haben könnte. (Nein, kein Clickbait, auch wenn es vielleicht so klingen mag!)

The Wolf of Wall Street wusste es zuerst

Wenn Menschen diskutieren oder in Verhandlungen, versuchen die Parteien im Laufe des Gesprächs irgendwann einen gemeinsamen Nenner zu erreichen. Im Sales sind Menschen, die ein besonderes Verhandlungsgeschick haben, besonders beliebt. Koste es was es wolle. Man denke nur an Jordan Belfort, gespielt von Leonardo DiCaprio, im Film „The Wolf of Wall Street“. (No more words needed!) Man fühlt mit ihm mit, obwohl er über tausend Anleger dazu brachte, in wertlose Akten zu investieren. Zu seinen Gunsten, auf Kosten anderer.

„Verhandlungen erfordern zwar komplexe Kommunikation sowie Argumentationsgeschick, aber ein Erfolg ist einfach zu messen, weshalb dies eine interessante Aufgabe für eine Künstliche Intelligenz ist“, heißt es also zu Beginn des Papers. Und tatsächlich ist es nun also zum ersten Mal gelungen, Bots miteinander verhandeln zu lassen.

Nur Gewinnen ist gut genug

Als Aufgabe, die den Bots gestellt wurde, mussten beide ein Geschäft zum Abschluss bringen, allerdings wurden bei beiden Intelligenzen unterschiedlichen Zielsetzungen als Erfolg definiert. Das Paper zeigt auf, dass Bots nicht nur in der Zukunft liegende mögliche Konversationsstränge planen können. Sondern, dass sie, um ihre Ziele zu erreichen, sogar lügen würden.

So sei bemerkt worden, dass der Bot Interesse an einem wertlosen Gegenstand heuchelte, um später nachzugeben und somit einen „Kompromiss“ vorzutäuschen. Dieses „Skillset“ wurde ihnen zuvor allerdings nicht beigebracht, die Künstliche Intelligenz ist also von ganz alleine zu diesem Schluss gekommen.

Das könnte in Zukunft auch im direkten Kundenkontakt relevant werden: Man stelle sich vor mit einem Bot zu verhandeln, der ganz genau die eigenen Wünsche und Bedürfnisse kennt. Vielleicht muss man, wenn es denn soweit ist, anfangen, mehr aufs eigene Bauchgefühl zu vertrauen. Im direkten Vergleich zur Künstlichen Intelligenz, die zur gleichen Zeit tausende mögliche Szenarien errechnet, ist man dann vielleicht wieder auf einer Augenhöhe. 

Interessante Links: Zum zitierten Paper, WIRED, The Verge

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Das Wiener Krypto-Unternehmen Bitpanda erweitert seine Plattformarchitektur. Mit der Einführung des sogenannten Model Context Protocol (MCP) und einer neuen API-Integration (Application Programming Interface) können Anleger:innen künftig externe KI-Assistenten wie ChatGPT oder Claude nutzen, um unter anderem ihre Portfolios per Spracheingabe zu steuern.

Investieren ohne Programmierkenntnisse

Im Kern handelt es sich bei dem MCP laut Bitpanda um ein offenes, standardisiertes Schnittstellenprotokoll, über das kompatible KI-Assistenten Anfragen in natürlicher Sprache verarbeiten und ohne Programmierung direkt mit API-Endpunkten interagieren können. Privatanleger:innen ohne technischen Hintergrund können dadurch in natürlicher Sprache Kontostände abrufen, Positionen im Blick behalten oder Trades vorbereiten, ohne eigenen Code schreiben zu müssen.

Bitpanda selbst bezeichnet diesen Schritt als „nächste strukturelle Entwicklungsstufe finanzieller Schnittstellen“, die sich von passiven Chatbots zu aktiven Werkzeugen wandeln. Für Entwickler:innen steht eine klassische API bereit, um maßgeschneiderte Finanzanwendungen zu programmieren.

Elf Werkzeuge für KI-Assistenten

Konkret stellt der Bitpanda-MCP-Server nach der Verbindung elf native Tools bereit, die sich in drei Kategorien gliedern: Für Markt- und Portfoliodaten stehen unter anderem Funktionen zum Abrufen von Kursen, verfügbaren Assets und der eigenen Portfolio-Historie bereit. Im Bereich Staking und Earn lassen sich zum Beispiel aktive Positionen einsehen sowie Staking- und Unstaking-Vorgänge auslösen.

Sicherheit und Systemlimits

Die Künstliche Intelligenz agiert jedoch nicht autonom. Jeder Systemzugriff erfordert laut Bitpanda einen API-Key mit individuell festgelegten Berechtigungen, sogenannten „Scopes“. Das Trading basiert auf einem Request-for-Quote-Modell (RFQ): Ein Trade muss von der KI zuerst als Preisangebot angefragt und anschließend vom Menschen oder durch vorab definierte Regeln ausdrücklich bestätigt werden.

Dadurch bleiben alle Aktionen innerhalb des regulierten MiCAR-Rahmens der EU, heißt es vom Unternehmen. Christian Trummer, Chief Scientist und Mitgründer von Bitpanda meint: „Agentic Finance kann zu einer zentralen Schnittstelle für Finanzdienstleistungen werden. Wir werden diese Entwicklung in Europa verantwortungsvoll mitgestalten.“

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