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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KI-Agenten sollen in Unternehmen und Organisationen zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen – etwa die Analyse von Hunderttausenden Seiten interner Berichte, Dokumente und Richtlinien. Bisherige Retrieval-Systeme stoßen dabei jedoch an technische und ökonomische Grenzen, meint man beim Wiener Startup AI Baseline. Ein KI-Agent beginne bei aktuellen Ansätzen nämlich für jede neue Frage eine eigenständige Suche, wodurch dieselben Dokumente immer wieder neu verarbeitet werden müssten. Das führe zu einem hohen Verbrauch an kostenpflichtigen Modell-Tokens, Rechenleistung und Zeit. Bei anspruchsvollen Fragen könne die Beantwortung bis zu 40 Minuten dauern, während die zugrunde liegenden Textfragmente oft nicht mehr bis zur Originalquelle zurückverfolgt werden können.

„Knowledge Space“ für mehr Effizienz und Transparenz

Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

Überzeugende Benchmark-Vergleiche

Eigenen Benchmark-Tests zufolge soll der „Research Mode“ von AI Baseline im Vergleich zu herkömmlichem agentischen RAG eine um 44 Prozent höhere Antwortqualität liefern, bis zu 22-mal schneller arbeiten und 72 Prozent weniger Input-Tokens verbrauchen. Bei maximaler Performance erreicht das System laut Unternehmensangaben mehr als die doppelte Antwortqualität bei nahezu neunfacher Geschwindigkeit und rund 15 Prozent geringeren Kosten.

20.000 GPU-Stunden auf Supercomputer Leonardo im AI:AT Hub

Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

Die Lösung richtet sich laut AI Baseline vor allem an technische Teams in regulierten und datenintensiven Branchen wie Life Sciences, Healthcare, Recht, Finanzforschung und dem öffentlichen Sektor. Während der aktuellen Beta-Phase kann die Architektur über eine API oder als Claude Skill getestet werden. Zudem sucht das Unternehmen derzeit Design-Partner für seine Ingestion Engine.

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