Ein Artikel von Jonas Piela, Managing Director Piela & Co. Digital Consultants
Die Erfindung der Dampfmaschine, die Verbreitung des Internets oder die Vorstellung des allerersten iPhones – kein Superlativ ist in diesen Tagen zu groß, um die vermeintliche Bedeutung der KI-Software ChatGPT zu beschreiben. Doch ob der November 2022 im Rückblick wirklich als Zäsur in die Geschichtsbücher eingehen wird, ist noch immer offen. Immer wieder beeindruckt ChatGPT mit gut strukturierten Antworten auf komplexe Fragen, selbst in Rollen kann die Software schlüpfen und so etwa Mitarbeiterbewertungen aus der Sicht von Vorgesetzten schreiben oder aber altersgerechte Reime für das nächste Spiel auf einem Kindergeburtstag entwickeln. Doch wie steht es um das Potenzial der Software, wenn wir Spielereien außen vor lassen und professionelle Potenziale in der Versicherungswirtschaft unter die Lupe nehmen?
ChatGPT: So gut wie die zugrunde liegenden Daten
Um diese Frage beantworten zu können, lohnt zunächst ein Blick auf die Hintergründe von ChatGPT. Die Technologie basiert auf GPT-3, einem Sprachmodell, das Google im Jahr 2018 publik gemacht hat und das von ChatGPT-Betreiber OpenAI weiterentwickelt wurde. Das Modell operiert – vereinfacht dargestellt – mit riesigen Datenmengen und sagt auf Basis dieser Daten die Wahrscheinlichkeit voraus, mit der Wörter einer Antwort zur gestellten Frage passen. Quellen dafür sind Zeitungsartikel ebenso wie Bücher, aber auch Online-Foren oder Social Media. Die vom Sprachmodell generierten Antworten hat OpenAI nach und nach optimiert und das Modell so verbessert – das Ergebnis beeindruckt seit Ende 2022.
Fragt man allerdings Profis wie Patrick Glauner, Professor für künstliche Intelligenz an der Hochschule Deggendorf, hat auch das auf den ersten Blick sehr ausgereifte Modell Schwachstellen. Die Daten, auf denen ChatGPT basiert, stammen aus dem Jahr 2021. Neuere Entwicklungen wie etwa alles, was wir heute unter dem Begriff der Zeitenwende subsumieren, kennt ChatGPT nicht. Auch ist ChatGPT nicht vor Fehlern gefeit: Das Netz ist voll von Beispielen, in denen die KI an Matheaufgaben aus der Grundschule oder einfachsten Fragen zur Geografie scheiterte. Tools wie ChatGPT können also immer nur so gut sein wie die Daten, auf denen sie basieren. Wer KI-Tools im professionellen Umfeld einsetzen will, muss Daten pflegen – angesichts der enormen Datenmengen von kolportierten 800 GB und 175 Milliarden einzelnen Parametern bei ChatGPT ist das eine Herausforderung. Auch die Rechenleistung ist ein bedeutender Faktor. Um komplexe KI-Modelle trainieren zu können, bedarf es großer finanzieller Mittel – nicht umsonst dürfte OpenAI zuletzt Microsoft mit an Bord geholt haben. Der Software-Konzern aus Redmond stellt OpenAI über Jahre vermutlich auch in Form von Rechenleistung rund 10 Mrd. US-Dollar zur Verfügung. Fragt man Experten für KI, sind derart umfangreiche Mittel auch nötig, um Projekte wie ChatGPT weiterentwickeln zu können.
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Jonas Piela 
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