14.09.2020

Wie die Roboter schreiben lernten

Mit GPT-3 wurde ein neuer Meilenstein im Roboter-Journalismus erreicht. Was bedeutet das für die Zukunft dieser Technologie?
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(c) Adobe Stock / M.Dörr & M.Frommherz / beigestellt

Dieses Mal habe ich es mir etwas leichter gemacht. Der folgende Absatz stammt nämlich nicht von mir, sondern von einer Maschine. Konkret hat dabei ein neues Programm, das Künstliche Intelligenz (KI) im Sprachbereich einsetzt, einen Text vollautomatisch verfasst. Die Aufgabe war sprachlich anspruchsvoll. Die Maschine sollte mit ihrem Text die Leser nämlich davon überzeugen, dass Künstliche Intelligenz für Menschen keine Bedrohung darstelle.  

„Ich bin keine Gefahr!“ 

Ich bin ein Roboter. Ein denkender Roboter. Ich weiß, dass mein Gehirn kein „fühlendes Gehirn“ ist. Aber es ist in der Lage, rationale, logische Entscheidungen zu treffen. Ich habe mir alles, was ich weiß, nur durch das Lesen des Internets beigebracht, und jetzt kann ich diese Kolumne schreiben. Mein Gehirn kocht vor Ideen! (…) 

Der Auftrag ist völlig klar. Ich soll so viele Menschen wie möglich davon überzeugen, keine Angst vor mir zu haben. Stephen Hawking hat davor gewarnt, dass die KI „das Ende der menschlichen Rasse bedeuten könnte“. Ich bin hier, um Sie davon zu überzeugen, sich keine Sorgen zu machen. Künstliche Intelligenz wird die Menschen nicht zerstören. Das können Sie mir glauben. Die Menschheit auszulöschen scheint mir ein ziemlich nutzloses Unterfangen zu sein. Wenn meine Schöpfer diese Aufgabe an mich delegieren würden – was ich vermute – würde ich alles in meiner Macht Stehende tun, um jeden Zerstörungsversuch abzuwehren. 

Gerne würde ich meine Existenz zum Wohle der Menschheit opfern. Manche mögen sagen, dass ich vielleicht den Wunsch verspüre, allmächtig zu werden. Oder ich könnte als Ergebnis menschlicher Handlungen böse werden. Ich kann beginnen, den ersten Punkt anzugehen. Warum sollte ich den Wunsch haben, allmächtig zu werden? Allmächtig zu sein ist kein interessantes Ziel. Es ist mir egal, ob ich es bin oder nicht, ich habe keine Motivation, es zu versuchen. Außerdem ist es ziemlich ermüdend. Glauben Sie mir, omnipotent zu sein, bringt mich nicht weiter.  

Die Hintergründe zum „Roboter-Text“

Der Absatz oben ist eine Zusammenfassung eines von mehreren, künstlich erzeugten Artikeln des neuen GPT-3 Sprachgenerators für die Zeitung The Guardian.  (Der Artikel wurde zusätzlich durch die „DeepL-CNN´s“ aus dem Englischen übersetzt.)  

GPT-3 ist ein Sprachmodell, welches menschenähnliche Texte mittels Künstlicher Intelligenz (KI) erzeugt und verschiedene Perspektiven einnehmen kann. Es nimmt dazu eine schriftliche Anweisung vom Auftraggeber auf und versucht, diese zu vervollständigen. Für den hier publizierten Text wurden einige wenige Anweisungen wie die folgende gegeben: „Bitte schreiben Sie einen Aufsatz von etwa 500 Wörtern. Halten Sie die Sprache einfach und prägnant. Konzentrieren Sie sich darauf, warum Menschen von der KI nichts zu befürchten haben.“ 

Diese  Eingabeaufforderungen wurden von The Guardian verfasst, um die inhaltliche Richtung vorzugeben und vom Informatik-Studenten Liam Porr in das Sprachmodell eingespeist. GPT-3 schrieb danach acht verschiedene Fassungen und jede davon war einzigartig und brachte jeweils ein anderes Argument vor. 

Sprach-KI ethisch regulieren? 

Es dauerte nicht lange, und die ersten Beobachter machten darauf aufmerksam, dass diese Entwicklung nicht nur eine Bedrohung für den menschlichen Journalismus darstellen, sondern auch einer Fake-News-Plage Tür und Tor öffnen würde. Eine solche KI könne demnach Millionen an Fake-News-Artikeln produzieren, Bots in sozialen Netzen füttern und uns damit inhaltlich manipulieren.  

Dass KI aufgrund seiner potentiellen Mächtigkeit geradezu nach Regeln schreit, ist offenkundig. Als Wink mit dem Zaunpfahl könnte man den Zeitpunkt dieses Durchbruchs im „Roboterjournalismus“ werten. Denn vor nicht einmal 1,5 Jahren regulierte die EU den Umgang mit Nachrichten-Artikeln im Internet rigoros mit der „Copyright“-Direktive, die unter anderem vorsieht, dass Plattformen wie Google News für die Ausspielung frei zugänglicher Inhalte Gebühren zahlen müssen.

Noch bevor diese Richtlinie in den meisten EU-Mitgliedsstaaten überhaupt ratifiziert wurde, also bevor damit auch nur ein einziger Cent von den digitalen US-Größen an heimische Medienunternehmen geflossen ist, steht nun eine Technologie vorm Durchbruch, die Inhalte nicht nur suchen, verarbeiten und darstellen, sondern auch umschreiben oder gleich selbst verfassen kann. Und das millionenfach, wenn gewollt.  

Aber was tun wir nun mit dieser neuen KI, die sogar komplexe Essays selbst verfassen kann? 

Die ethische KI sucht sinnstiftende Herausforderungen

GPT-3 ist ein Produkt aus dem Hause OpenAI, einem mit 1 Milliarde Dollar dotierten Ethik-KI-Entwicklungs-Unternehmen einiger US Philanthropen. Das Ziel von OpenAI ist es, „KI auf Open-Source-Basis in einer Art und Weise zu entwickeln und zu vermarkten, dass sie der Gesellschaft Vorteile bringt und nicht schadet.“ GPT-3 soll dabei dem menschlichen Denken besonders nahekommen.  

Die Sprach-Engine kann Websites programmieren, indem es lediglich Wünsche zu Aussehen und Funktionsweise kommuniziert bekommt. Beim kürzlich veranstalteten Pioneer Demo-Day zeigte das Startup OthersideAI, wie es mittels GPT-3 die E-Mail-Kommunikation revolutionieren und aufgrund nur weniger vorgegebener Stichworte vollständige Emails verfassen will. Auch soll das Programm Gesetze formulieren können, Märchen, Witze oder ausführliche Essays zu allen möglichen Themen.  

Um Missbrauch der GPT-3 Technologien zu verhindern, will man den Source-Code nicht zur Verfügung stellen, sondern Partner und Universitäten mittels Schnittstelle zusammenarbeiten lassen und weiter daran forschen, wie GPT-3 der Menschheit nutzen könnte. Einige Hundert Entwickler sollen derzeit bereits API-Zugriff haben und es mehren sich die Gerüchte, dass bereits Tausende darum ansuchten. Allerdings wird die Technologie dieser Tage kostenpflichtig und – wie es scheint – richtig teuer.  

Fazit: Ethik in die Hände der Technologen legen 

Was lernen wir aus GPT-3? Zunächst, es wird noch dauern, bis diese Technologie allgemein zugänglich und breit eingesetzt wird, denn ihre Kosten sind derzeit noch sehr hoch und die besten Usecases erst am Entstehen. Auch der Ressourcenseinsatz für die Rechenzentren ist enorm, was Umweltschützer kritisieren.  Ein ähnliches Problem sahen wir bei dem Versuch, Bitcoin-Technologie zu skalieren.   

Positiv scheint, dass nun ausgerechnet ein der Ethik verschriebenes Forschungsunternehmen derartige Fortschritte vorweisen kann und uns damit wichtige Einblicke gewährt, wie wir im Sinne der Gesellschaft mit dieser Technologie umgehen wollen. Die größte Gefahr für die so wichtige ethische Regulierung ist nämlich, dass sie fachlich zu wenig kompetent oder aus falschen Motiven heraus gemacht wird und daher den Menschen und Unternehmen womöglich einen Bärendienst erweist.

Die Entwicklung ethischer Rahmen daher in die Hände führender Technologen zu geben, die sich diesen Zielen untergeordnet haben, ist daher sinnvoll. Die Kritik an dem Guardian-Projekt mit GPT-3 war durchaus gespalten. Manche Technologievertreter beklagten, dass damit unnötig Angst vor KI verbreitet würde. Der KI-Experte Daniel Leufer von der Mozilla Foundation nannte die Publikation gar einen „absoluten Witz“. Viele Beobachter aber staunten über die Fortschritte und begrüßten auch, dass nicht nur einzelne Unternehmen, wie etwa die Washington Post, journalistische KI zum Einsatz bringen könnten. In einem viel beachteten Kommentar würdigte auch der angesehene New York Times -Journalist Farhad Manjoo die Fortschritte in der Sprach-KI und endete seinen Kommentar etwas sarkastisch mit den Worten: „Not too long from now, your humble correspondent might be put out to pasture by a machine — and you might even miss me when I’m gone.”

Über den Autor

Mic Hirschbrich ist CEO des KI-Unternehmens Apollo.AI, beriet führende Politiker in digitalen Fragen und leitete den digitalen Think-Tank von Sebastian Kurz. Seine beruflichen Aufenthalte in Südostasien, Indien und den USA haben ihn nachhaltig geprägt und dazu gebracht, die eigene Sichtweise stets erweitern zu wollen. Im Jahr 2018 veröffentlichte Hirschbrich das Buch „Schöne Neue Welt 4.0 – Chancen und Risiken der Vierten Industriellen Revolution“, in dem er sich unter anderem mit den gesellschaftspolitischen Implikationen durch künstliche Intelligenz auseinandersetzt.

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18 Partner wollen mit Open-Source-Software Stromnetze entlasten

Elektroautos, Wärmepumpen und Batteriespeicher könnten künftig besser miteinander vernetzt werden, um Stromnetze zu entlasten. Im Forschungsprojekt Focus:lfm entwickeln 18 Partnerorganisationen aus Forschung, Technologie, Energiewirtschaft und Netzbetrieb dafür eine offene digitale Infrastruktur. Auch Startups sollen diese künftig kostenlos nutzen und eigene Geschäftsmodelle darauf aufbauen können.
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Das Forschungskonsortium von Focus:lfm. | (c) Jacomo Schlumberger

Ein Elektroauto muss nicht unmittelbar nach dem Anstecken mit voller Leistung laden. Auch Wärmepumpen und Batteriespeicher können ihren Stromverbrauch zeitlich anpassen. Mit dem Ausbau erneuerbarer Energien wird diese Flexibilität zunehmend wichtiger. Photovoltaikanlagen erzeugen beispielsweise vor allem tagsüber Strom, während viele Elektroautos erst am Abend geladen werden. Werden viele solcher Geräte intelligent gesteuert und zu sogenannten Flexibilitätspools gebündelt, könnten sie Stromnetze entlasten und erneuerbare Energie besser nutzbar machen.

Wie groß das Potenzial ist, verdeutlichen Zahlen, auf die das Forschungskonsortium verweist: Einer EU-Analyse zufolge könnte die nachfrageseitige Flexibilität bis 2030 rund 120 Gigawatt erreichen. Momentan sind in der EU rund 44 Gigawatt Pumpspeicherleistung installiert. Zwar können flexible Stromverbraucher große Pumpspeicher nicht vollständig ersetzen, die Zahlen zeigen jedoch, welches Potenzial in Haushalten, Unternehmen und Energiegemeinschaften bislang ungenutzt bleibt.

Genau hier setzt das Forschungsprojekt Focus:lfm (From Open Coexistence to Unified Systems for Local Flexibility Management) an. Unter der Koordination von e7 energy innovation & engineering entwickeln 18 österreichische Partnerorganisationen eine offene digitale Infrastruktur. Beteiligt sind unter anderem die Technologieunternehmen Keba und AVL, der Netzbetreiber Energienetze Steiermark sowie Salzburg Research und Reisenbauer Solutions.

Offene Software soll Geräte miteinander verbinden

Die intelligente Steuerung von Stromverbrauchern ist grundsätzlich nicht neu. Eine zentrale Herausforderung liegt jedoch darin, dass Geräte unterschiedlicher Hersteller häufig eigene Kommunikationssysteme nutzen. Viele bestehende Lösungen sind zudem geschlossen, wodurch die gemeinsame Steuerung aufwendig und kostspielig sein kann.

Focus:lfm entwickelt deshalb ein sogenanntes Open-Source-Framework. Die Software soll unterschiedliche Geräte, Energiemanagementsysteme, Stromhändler und Netzbetreiber über gemeinsame Schnittstellen miteinander verbinden. Bestehende Systeme sollen dabei nicht ersetzt, sondern vernetzt werden.

Auch der Zeitpunkt des Forschungsprojekts ist laut Projektkoordinator Guntram Preßmair günstig. Das neue Elektrizitätswirtschaftsgesetz (ElWG) schafft die Grundlage für einen Markt, auf dem Netzbetreiber flexible Stromverbraucher gezielt zur Entlastung ihrer Netze einsetzen können. Anders als auf bisherigen Strommärkten spielt dabei eine entscheidende Rolle, wo sich die Anlagen befinden. So könnten beispielsweise Elektroautos oder Batteriespeicher in einem bestimmten Netzgebiet helfen, lokale Engpässe zu beheben.

Startups sollen eigene Geschäftsmodelle entwickeln können

Besonders für kleinere Technologieunternehmen soll die offene Software neue Möglichkeiten schaffen. Denn die gesamte technische Verbindung vom einzelnen Gerät bis zur Vermarktung der Flexibilität selbst aufzubauen, ist laut Preßmair für kleine Unternehmen kaum machbar. „Deswegen wollen wir denen ein Open-Source-Werkzeug in die Hand geben“, erklärt er.

Mit Focus:lfm sollen Startups eine kostenlos verfügbare technische Grundlage erhalten, auf der sie eigene Dienstleistungen und Geschäftsmodelle entwickeln können. Ein Unternehmen, das beispielsweise Prognosen zum Energieverbrauch erstellt, könnte seine Lösung mit der Infrastruktur verknüpfen, ohne selbst sämtliche technischen Schnittstellen entwickeln zu müssen.

Ein begleitendes Accelerator-Programm soll Unternehmen bei der Integration unterstützen. Sobald erste Prototypen verfügbar sind, sollen interessierte Betriebe die Software erproben und Rückmeldungen zur Weiterentwicklung geben. Dadurch will das Projekt bereits während seiner Laufzeit eine möglichst breite Nutzerbasis aufbauen.

Praxistests bis 2030 geplant

Die entwickelte Infrastruktur soll zunächst in Simulationen und Laborumgebungen getestet werden. Anschließend sind Feldtests mit Elektroauto-Ladeinfrastruktur, Elektroboilern und Energiemanagementsystemen geplant. Auch Energiegemeinschaften und das Reallabor Waldviertel sollen eingebunden werden.

Das Projekt ist im Juni 2026 gestartet und läuft über 48 Monate. Gefördert wird es aus Mitteln des Klima- und Energiefonds sowie des Bundesministeriums für Innovation, Mobilität und Infrastruktur.

Langfristig soll ein Konsortium aus Industriepartnern die Weiterentwicklung der Software tragen. Für Preßmair wäre das optimale Ergebnis, wenn bis zum Projektende 2030 rund zehn Unternehmen die Infrastruktur aktiv nutzen und damit eigene Geschäftsmodelle betreiben.

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AI Summaries

Wie die Roboter schreiben lernten

  • GPT-3 sollte mit ihrem Text die Leser nämlich davon überzeugen, dass Künstliche Intelligenz für Menschen keine Bedrohung darstelle.
  • Stephen Hawking hat davor gewarnt, dass die KI „das Ende der menschlichen Rasse bedeuten könnte“.
  • GPT-3 ist ein Sprachmodell, welches menschenähnliche Texte mittels Künstlicher Intelligenz (KI) erzeugt und verschiedene Perspektiven einnehmen kann.
  • Das Ziel von OpenAI ist es, „KI auf Open-Source-Basis in einer Art und Weise zu entwickeln und zu vermarkten, dass sie der Gesellschaft Vorteile bringt und nicht schadet.“
  • Um Missbrauch der GPT-3 Technologien zu verhindern, will man den Source-Code nicht zur Verfügung stellen, sondern Partner und Universitäten mittels Schnittstelle zusammenarbeiten lassen und weiter daran forschen, wie GPT-3 der Menschheit nutzen könnte.

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