Ein besonders relevanter Anwendungsbereich von KI sind Sprachmodelle. Sie basieren ebenfalls zum großen Teil auf tiefen neuronalen Netzen und dem sog. Natural Language Processing ("NLP"). Das heißt, dass sie durch Analyse unzähliger Texte eine (statistische) Vorstellung davon erlangt haben, welche Wörter häufig in welcher Reihenfolge und in welchen Satzteilen vorkommen usw.
Sog. generative Sprachmodelle können Sprachen übersetzen und Texte schreiben, in dem sie errechnen, welches Wort wahrscheinlich auf ein anderes Wort folgt. Die Besonderheit ist, dass sich das System an eine bestimmte Anzahl voranstehender Begriffe "erinnert", die es zuvor als relevant eingestuft hat ("Attention"). So ist es z. B. möglich, Rückfragen zu stellen oder Texte gewisser Länge zu generieren, ohne vom Thema abzukommen.
ChatGPT
GPT steht für "generative pretrained transformer". Das bedeutet, dass das KI-basierte Sprachmodell unzählige Wortbestandteile in einem neuronalen Netzwerk mathematisch repräsentiert, um Zusammenhänge und Beziehungen zwischen diesen Wortbestandteilen statistisch zu erfassen. Die Texte von ChatGPT sind damit nicht ausgedacht, sondern ausgerechnet.
Mit jeder neuen Version wird ChatGPT leistungsfähiger, kann mittlerweile komplexere Anweisungen verstehen, Bilder als Eingabe akzeptieren und besitzt erhöhte "Kreativität".
Microsoft hat die Implementierung eines Sprachmodells in seine Office-Anwendungen angekündigt (Copilot[1]).
Da KI-basierte Sprachmodelle auf statistisch-mathematischen Methoden beruhen, verstehen sie nicht, was sie lesen oder schreiben. Das Ziel der Fortentwicklung dieser Systeme ist im Allgemeinen, die Fehlerquote von Analysen und generierten Texten so weit wie möglich zu reduzieren, nicht aber, den Computer mit menschlichen Fähigkeiten oder einem "Bewusstsein" zu versehen.
Umgang mit Informationen von Chatbots
Beim Umgang mit Informationen aus Sprachmodellen ist Vorsicht geboten. Zeigt ein Chatbot seine Quellen (auch auf Rückfrage) nicht an, sollten die Aussagen ggf. selbst nachgeprüft werden. Juristischen Informationen sollte stets skeptisch begegnet werden, da Sprachmodelle nicht auf juristische Methodik spezialisiert sind und (noch) nicht mit juristischen Datenbanken trainiert wurden, sondern mit frei verfügbaren Informationen aus dem Internet.
Darüber hinaus ist davon abzuraten, unternehmensspezifische oder persönliche Daten in ChatGPT einzugeben. Unternehmen sollten die Eingabe sensibler Daten in ChatGPT verbieten, weil sie zumeist gespeichert und von ChatGPT zur Verbesserung des Systems eingesetzt werden könnten. Etwas anders gilt, wenn die Verwendung solcher Schnittstellen auf vertraglichen Grundlagen beruht und datenschutzrechtliche Grundsätze eingehalten werden.
Key Facts zur Funktionsweise und zum Einsatz von KI
- Die Stärken von KI liegen darin, in großen Datenmengen (Texten/Bildern/Zahlen) bekannte und unbekannte Zusammenhänge, Strukturen und Muster zu erkennen.
- KI-Anwendungen können zuverlässig mit Daten umgehen, die sie vorher noch nie gesehen haben.
- Die einzelnen Arbeitsschritte können i. d. R. nicht genau durch einen Menschen nachvollzogen werden.
- KI kann Fehler machen, die nicht direkt offensichtlich sind.
- Typische Anwendungsbeispiele für maschinelles Lernen sind Prognosen, Big-Data-Visualisierungen, Empfehlungsprogramme, Sichtbarmachung von Anomalien, Klassifizierungen und Segmentierung.
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