15.03.2023

GPT-4: OpenAI veröffentlicht neues Sprachmodell

Das ChatGPT-Unternehmen hat das neue Sprachmodell als "das fortschrittlichste System von OpenAI" angekündigt. Unter anderem akzeptiert es neben Text nun auch Bilder als Eingabe.
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Open-AI-CEO Sam Altman | (c) Adobe Stock, CC by 2.0, TechCrunch Disrupt San Francisco 2019 - Day 2.

Ende November veröffentlichte das US-Unternehmen OpenAI den auf künstlicher Intelligenz (KI) basierenden Chatbot ChatGPT – und demonstrierte der breiten Öffentlichkeit damit die Fortschritte, die im KI-Bereich mittlerweile erreicht wurden. Die Grundlage für ChatGPT ist ein Sprachmodell namens GPT-3.5. Seit Wochen kursierten nun bereits Gerüchte, dass die Veröffentlichung der nächsten Version des Modells mit dem Namen GPT-4 kurz bevorstünde. Am Donnerstagabend war es nun tatsächlich soweit – und OpenAI präsentierte das neue Modell.

„GPT-4 ist das fortschrittlichste System von OpenAI, das sicherere und nützlichere Antworten liefert“, schreibt das US-Unternehmen in seiner Ankündigung. GPT-4 ist zunächst für User:innen von ChatGPT Plus, der Bezahlversion des Chatbots, verfügbar. Developer:innen können sich auf eine Warteliste setzen.

GPT-4 akzeptiert auch Bilder als Eingabe

Einer der größten Unterschiede zwischen GPT-4 und GPT 3.5: Neben Text-Inputs akzeptiert das neue Sprachmodell nun auch Bilder als Eingabe. Nach Angaben von OpenAI erreicht GPT-4 bei einer ganzen Reihe von Aufgabenstellungen Performances auf dem Level von Menschen – etwa bei standardisierten Tests, die in den USA häufig bei Aufnahmeverfahren an Universitäten verwendet werden.

Oder auch bei der US-Anwaltsprüfung, dem „Bar Exam“: OpenAI hat mit dem Modell eine simulierte Anwaltsprüfung ablegen lassen – und es erreichte nach Angaben des Unternehmens ein besseres Ergebnis als 90 Prozent der an der Prüfung teilnehmenden Personen. Beim Vorgängermodell GPT-3.5 war das Verhältnis noch genau umgekehrt gewesen: 90 Prozent der (menschlichen) Teilnehmer:innen hatten bessere Ergebnisse erreicht als das KI-Modell.

Unterschied zu Vorgängermodell vor allem bei komplexen Aufgaben

In einem normalen Chat sei der Unterschied zwischen den beiden Modellen noch nicht so auffällig, schreibt OpenAI in seiner Ankündigung weiter. „Der Unterschied tritt zutage, wenn die Komplexität der Aufgabe eine gewisse Schwelle erreicht – GPT-4 ist zuverlässiger, kreativer und in der Lage, viel differenziertere Anweisungen zu verarbeiten als GPT-3.5.“

Gleichzeitig bleibt jedoch ein Problem ungelöst, das auch bei GPT-3.5 schon auftrat: Das Modell sei „weiterhin nicht völlig zuverlässig“, es „halluziniere Fakten“ und mache Denkfehler. Dazu kommt: Die Daten, an denen das Modell trainiert wurde, reichen bis September 2021. Alles, was danach passiert ist, kann das Modell dementsprechend nicht berücksichtigen.

Im Bereich der Sicherheit kündigte OpenAI Verbesserungen an. Gemeint ist hier, dass GPT-4 besser darauf trainiert sei, keine möglicherweise gefährlichen Inhalte auszugeben – beispielsweise Anleitungen zum Bau einer Bombe. Die Wahrscheinlichkeit, dass GPT-4 auf solche Anfragen antworte, sei gegenüber dem Vorgängermodell um 82 Prozent gesunken, gibt OpenAI an.

Microsoft, Stripe und Morgan Stanley nutzen GPT-4 bereits

Auch wenn GPT-4 erst jetzt offiziell präsentiert wurde: Im Einsatz war das Modell offenbar schon länger. Microsoft bestätigte, dass sein Chatbot Bing Chat ebenfalls auf GPT-4 basiere. Microsoft befindet sich seit 2019 in einer Partnerschaft mit OpenAI und hat Anfang des Jahres mehrere Milliarden US-Dollar in das KI-Unternehmen investiert.

Auch andere Unternehmen haben bereits vorab Zugang zu dem Modell erhalten – unter anderem der Zahlungsdienstleister Stripe, die Sprachenlern-App Duolingo und die Großbank Morgan Stanley.

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Manuel Prohaska ist Gründer von MPC² | (c) LA-Cinematics / MPC²

Es ist eines dieser Themen, mit denen sich Normalverbraucher:innen im Alltag zwar nicht beschäftigen, die aber letztlich indirekt alle betreffen: Korrosionsprüfung. Oder sehr vereinfacht gesagt: Rohre müssen leckagefrei sein und bleiben, vor allem dort, wo nicht nur sinnbildlich mit Hochdruck gearbeitet wird.

Doch die Überprüfung der Korrosionsbeständigkeit kritischer Komponenten bei bestehenden Anlagen ist mit dem derzeitigen Standard-Prozedere schwierig bis schlicht unmöglich. „Die regelmäßige Korrosionsprüfung ist in manchen Märkten und Anwendungen verpflichtend, kann jedoch verlässlich nur im Labor durchgeführt werden. Dazu müssen Bauteile ausgebaut werden, was teilweise einfach nicht möglich ist. Daher behilft man sich oft mit separaten ‚Qualifizierungsstücken‘, vor allem während der Fertigung der Komponenten. Und dann dauert die Überprüfung im Labor mindestens eine, oftmals bis zu sechs Wochen“, sagt Manuel Prohaska, Gründer des steirischen Startups MPC².

Korrosionsprüfung direkt vor Ort in Stunden statt Wochen

Mit dem patentierten System „Corrosion Ray“ arbeiten er und sein Team an einer Lösung. „Wir versuchen, die Korrosionsprüfung zu revolutionieren, indem wir sie zum Kunden bringen, anstatt der Kunde die Proben zu uns ins Labor“, sagt Prohaska. Mit dem mobilen Gerät lassen sich Rohre und insbesondere deren Schweißnähte ohne Beschädigung direkt vor Ort prüfen. „Wir nutzen dazu elektrochemische Methoden und liefern Ergebnisse, die qualitativ und vor allem quantitativ Laborergebnissen entsprechen“, so der Gründer.

Nicht nur die Überprüfungszeit lasse sich damit von Wochen auf Stunden reduzieren. „Auch der Umweltaspekt ist nicht zu vernachlässigen. Wir sparen mit der Methode im Vergleich zur konventionellen Auslagerungsprüfung 99 Prozent der Energie, brauchen kaum Chemikalien und deutlich weniger Wasser“, sagt Prohaska. Für Kunden sei aber der finanzielle Aspekt am entscheidendsten. „Bei großen Anlagen bedeutet ein Tag Ausfall sechs- bis siebenstellige Einbußen“.

„Wir sind mit unserer Prüfmethodik einfach näher an der Wahrheit“

Prohaska weiß sehr genau, wovon er spricht. In seinen früheren beruflichen Stationen baute der studierte Werkstoff- und Korrosionswissenschaftler nicht nur genau die fachliche Expertise auf, die er jetzt mit MPC² umsetzt. Als Geschäftsführer von Betrieben mit mehreren Hundert Mitarbeiter:innen lernte er auch die betriebswirtschaftliche Seite genau kennen.

(c) LA-Cinematics / MPC²

Aktuell befindet sich „Corrosion Ray“ aber noch im fortgeschrittenen Prototypen-Stadium. Die Technologie dahinter nicht: Schon jetzt setzen mehrere Stahlkonzerne, Komponenten-Hersteller und Chemie-Riesen, die auch die Zielgruppe für das neue System sind, auf die bestehenden Korrosionsprüfungs-Angebote von MPC² – teilweise mit sechsstelligen Auftragseingängen. „Wir haben einen speziellen Prüfstand, mit dem wir unsere Methode auch mit konventionellen Korrosionsprüfungen vergleichen. Wir sind mit unserer Prüfmethodik einfach näher an der Wahrheit, als mit den alten Methoden, die lange dauern und gleichzeitig relativ ungenau sind“, so Prohaska.

Mit Predictive Maintenance auf den Weltmarkt

Momentan ist das Angebot mit diesem Prüfstand noch der lukrativste Geschäftsbereich des Unternehmens. In den kommenden Jahren soll sich das ändern. Bis 2035 will MPC² auf 60 Millionen Euro Jahresumsatz anwachsen. Davon soll „Corrosion Ray“ laut Plan 65 bis 70 Prozent bringen. Technologisch soll dann der Bereich Predictive Maintenance im Zentrum stehen. „Wir können Kunden schon jetzt sehr genau sagen, wo es in ein paar Jahren Probleme beim Material geben wird. Mit den Daten, die wir jetzt dazu sammeln, wollen wir diese Lebensdauer-Vorhersage mit Hilfe von KI künftig noch deutlich präziser machen“, erklärt Prohaska.

Um diese Ziele umzusetzen, will das vierköpfige Team in einem ersten Schritt 600.000 Euro Investment-Kapital aufnehmen, mit dem die Kleinserienfertigung von „Corrosion Ray“ aufgebaut werden soll. „Wir halten schon jetzt Ausschau nach strategischen Investoren. Noch wichtiger werden die, wenn es in einigen Jahren an die große Produktion geht“, sagt der Gründer. Dann sei auch eine größere Kapitalrunde geplant.

aws als größter Fördergeber – „sonst wären wir nicht so weit gekommen“

Bislang finanziert sich das Unternehmen aus den eigenen Umsätzen und aus Förderungen. Dank der hohen Auftragseingänge werden kommendes Jahr die Unternehmenseinnahmen erstmals den Förderbetrag übersteigen. Dennoch sei man noch auf die Fördergelder angewiesen. „Den mit Abstand größten Anteil beim Fördervolumen hatten die Programme aws Preseed und aws Seedfinancing – Deep Tech“, erzählt Prohaska. „Das war extrem wichtig, sonst wären wir nicht so weit gekommen.“ Dabei betont der Gründer auch das Service: „Wenn man etwas gebraucht hat, waren sie immer da.“


Disclaimer: Dieser Artikel ist im Rahmen einer Medienbeauftragung mit der Austria Wirtschaftsservice (aws) entstanden.

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