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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Danube Dynamics: Linzer Startup bringt AI in Industriebetriebe

Danube Dynamics entwickelt maßgeschneiderte AI-Anwendungen für die Industrie. Die Erkenntnisse daraus nutzt das Linzer Startup, um Produkte für größere Zielgruppen zu bauen. Dabei wird das Unternehmen auch vom oberösterreichischen Inkubator tech2b unterstützt.
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Das Danube Dynamics-Gründerteam: CEO Nico Teringl, CTO Philipp Knaack und COO Edwin Schweiger | (c) Danube Dynamics
Das Danube Dynamics-Gründerteam: CEO Nico Teringl, CTO Philipp Knaack und COO Edwin Schweiger | (c) Danube Dynamics

Ein Kamerasystem überwacht Produkte, die aus einer Maschine herauskommen, erkennt dank AI sofort, wenn die Qualität abnimmt und schlägt Alarm. Ein anderes AI-System analysiert Energie- und Temperatur-Daten und stellt so fest, wann eine Maschine mit deutlich weniger als 100 Prozent Leistung das selbe Ergebnis liefern kann. Das sind nur zwei Beispiele, wie AI-Systeme des Linzer Startups Danube Dynamics Industriebetrieben bei der Effizienzsteigerung helfen.

Danube Dynamics: “maschinennahe” Software mit AI-basierter Datenanalyse

“Wir haben es uns zur Aufgabe gemacht, die Prozesse unserer Kunden intelligent zu machen und damit ihre Produktivität zu steigern”, sagt Gründer Nico Teringl. Dazu entwickelt Danube Dynamics “maschinennahe” Software mit AI-basierter Datenanalyse. “Wir nutzen auch Open Source-Frameworks, die kritische Software ist aber von uns selbst entwickelt”, erklärt der Gründer.

“Die Kombination aus eigener Industriesoftware und AI ist unsere USP”

Entscheidend sei dabei die Kompetenz in zwei Bereichen, die wenige Unternehmen zusammenbringen: “Die Kombination aus eigener Industriesoftware und AI ist unsere USP”, so Teringl. Dafür bringe das Team viel Branchen-Know-how mit. Das erlaube es Danube Dynamics, hochqualitative Lösungen inklusive Qualitätsmanagement anzubieten. “Wir sind ein End-to-End-Lösungsanbieter und betreuen die Kunden”, sagt der Gründer. Dabei richte man sich an jedes produzierende und Maschinenbau-Unternehmen. Referenzkunden der aktuell 14 Personen starken Firma sind etwa Keba oder Aspöck Systems, wobei man mittlerweile mit Kunden im gesamten europäischen Raum arbeitet.

Ausgründungen geplant

Doch bei diesem Geschäftsmodell soll es nicht bleiben. “Wir haben in den vergangenen Jahren viele Lösungen in unterschiedlichen Branchen entwickelt. Wir haben einen sehr guten Überblick über die Bedarfe der Industrie”, sagt Teringl. Einige der für Kunden entwickelten Produkte will Danube Dynamics in den kommenden Jahren für eine breitere Zielgruppe auf den Markt bringen. “Wir entwickeln etwa eine Lösung im LKW-Fernbereich, die nächstes Jahr herauskommen soll”, verrät der Gründer. Derartige Ausgründungen seien auch als Joint Ventures mit Kunden geplant.

“Wir haben auch am Anfang versucht, Startup zu spielen”

Für solche Projekte ziehe er auch die Aufnahme eines weiteren Investments in Betracht, sagt Teringl. Ansonsten will Danube Dynamics sich aber über seine Umsätze finanzieren – seit vergangenen August ist das Unternehmen Cashflow-positiv. Von der aus der Startup-Welt bekannten Hypergrowth-Strategie mit hohen Investments und hohen Verlusten hält der Gründer nämlich nichts: “Wir haben auch am Anfang versucht, Startup zu spielen und unsere Erfahrungen gemacht. Es entsteht viel verbrannte Erde. So ein Wachstum kann nicht gesund sein und ist nur darauf ausgerichtet, die Rendite von Investmentgesellschaften zu maximieren.” Man wolle ein gesundes mittelständisches Unternehmen aufbauen, sagt Teringl.

Über Kunden und nicht über Investoren wachsen

Die zwei Business Angels, die Danube Dynamics an Bord habe, seien “gestandene Unternehmer”. “Sie haben uns gefragt: Wollt ihr Startup-Gründer sein, oder Unternehmer?”, erzählt der Danube Dynamics-CEO. Und für das dreiköpfige Gründerteam – allesamt Techniker – sei die Antwort klar gewesen. “Wir wollen etwas substanzielles liefern. Substanz hat man nur dort, wo man sich auskennt. Und es macht mehr Spaß, über Kunden zu wachsen, als über Investoren”, so Teringl.

Danube Dynamics im tech2b-Inkubator

Mit dieser Zielsetzung fand Danube Dynamics im oberösterreichischen Inkubator tech2b einen starken Partner. Denn die die Entwicklung nachhaltig profitabler Geschäftsmodelle auf Basis von Produkten, die einen echten Mehrwert bei ihren Kunden stiften, ist eines der Kernziele der Gründungsprogramme der Institution. “Es ist großartig, was die Leute dort machen. Sie holen motivierte Menschen in allen Phasen ab und lenken sie in die richtigen Bahnen”, sagt Teringl.

“Es ist der notwendige Rucksack für jeden Gründer, um den Berg gut bewältigen zu können”

Alle Berater:innen und Mentor:innen seien unglaublich motiviert, hilfsbereit und brächten großes Know-how mit. “Sie nehmen dich als Guide an die Hand, zeigen Stolpersteine auf, bieten Tools und ein großes Netzwerk”, sagt der Gründer. “Es ist der notwendige Rucksack für jeden Gründer, um den Berg gut bewältigen zu können, mit allen Werkzeugen, um zumindest in den ersten Metern nicht abzurutschen.”

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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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