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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Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger

Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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