ChatGPT & Co – Basiswissen Künstliche Intelligenz (KI)

ChatGPT läutet neue Ära im KI-Bereich ein

Ohne Zweifel hat vor allem ChatGPT generative KI der breiten Masse nahegebracht. Der Chatbot wurde im November 2022 veröffentlicht und hat sich seither rasend schnell verbreitet. Doch Künstliche Intelligenz begegnete der Allgemeinheit auch schon davor, beispielsweise in Form von Sprachassistenten wie Siri oder Alexa. Jedoch können Large Language Modelle, zu denen ChatGPT wie auch die deutsche Entwicklung Aleph Alpha und Dolly 2.0 zählen, weitaus mehr. Sie sind nicht nur in der Lage menschliche Sprache und Texteingaben zu verstehen, sondern auch Zusammenhänge zu erkennen und eigene Texte und Antworten zu generieren. Zudem können sie für eine Vielzahl von anderen Zwecken wie Übersetzungen, Zusammenfassungen, Präsentationen und Programmieraufgaben eingesetzt werden.

So funktionieren Large Language Modelle

Ein Large Language Modell ist ein künstliches neuronales Netz, das maschinelles Lernen mit großen Datensätzen praktiziert. Während des Trainings lernt das Modell, Wörter, Sätze und Absätze zu analysieren und daraus abgeleitete Informationen zu verstehen. Es erlernt auch Grammatikregeln, semantische Beziehungen und Kontextabhängigkeiten. Aufgrund vieler Trainingsdaten ist das neuronale Netz in der Lage, das nächste Wort in einem Satz zu prognostizieren. Dies geschieht nach dem Motto, dass beispielsweise »Regenbogen« folgt, wenn der Satz mit »Bei Regen und Sonnenschein, sieht man einen« beginnt.

Das Training eines Large Language Models erfordert eine enorme Rechenleistung und große Mengen an Daten. Modelle wie GPT-3 (GPT steht für Generative Pre-Trained Transformer), auf dem ChatGPT basiert, bestehen aus Milliarden von Neuronen und werden auf leistungsstarken Computerclustern trainiert.

Generative und diskriminative KI

Da ChatGPT neue Inhalte wie Texte, Präsentationen und Programm-Codes generieren kann, handelt es sich um ein generatives KI-System. Die Ergebnisse generativer KI-Systeme sind nicht deterministisch, also nicht immer gleich. Dies bedeutet, dass man bei gleicher Eingabe verschiedene Ergebnisse erhalten kann. Fragt man beispielsweise nach einem Backrezept für einen Marmorkuchen, kann man verschiedene Varianten erhalten, ebenso bei der Interpretation eines Gedichtes oder bei der mehrfachen Eingabe der gleichen Thematik.

Im Gegensatz zu generativen KI-Modellen gibt es die diskriminativen KI-Modelle, die keinen Content erzeugen, sondern vielmehr darauf spezialisiert sind, bestehende Datensätze auszuwerten und eindeutige Fakten zu extrahieren. Daten lassen sich so schneller klassifizieren als Menschen hierzu in der Lage wären. Beispielsweise können Dokumente nach Dokumentarten wie Rechnungen und Angebote unterteilt und einzelne Positionen wie Rechnungssumme und Rechnungsdatum herausgelesen werden. Es lassen sich nach bestimmten Entscheidungsgrenzen aber auch Krankheitsbilder von Patienten einordnen.

Allerdings gibt es auch Überschneidungen von und Kombinationen aus generativer und diskriminativer KI, wenn man beispielsweise Fakten extrahieren und anschließend personalisieren möchte. So kann man etwa aus einem Produkthandbuch bestimmte Punkte abfragen und extrahieren, die dann im Kontext der Frage als Antwort personalisiert als komprimierter Text zur Verfügung gestellt werden.

KI ermöglicht verschiedene Automatisierungsstufen

KI lässt sich generell in verschiedenen Level zur Automatisierung anwenden, was sich an der Bearbeitung von E-Mails aus E-Mail-Postfächern zeigen lässt. Auf dem untersten Level 1 werden, wie in den meisten E-Mail-Programmen üblich, Spam-E-Mails von regulären E-Mails aussortiert. Bei E-Mails auf Level 2 wird das Thema erkannt – handelt es sich um eine Anfrage, eine Rechnung oder eine Bestellung. Bei Level 3 können konkrete Informationen aus unstrukturierten Daten extrahiert werden – etwa Schadensinformationen bei einem Versicherungsfall. Auf Level 4 lassen sich mit generativer KI bereits personalisierte Antworten vorgenerieren, die dann von einem menschlichen Mitarbeitenden überprüft und bearbeitet werden. Level 5 spiegelt dann den vollautomatisierten Modus wider, in dem direkt eine Antwort generiert und ausgesendet wird.