Was kann ChatGPT leisten?

    Noch spielen alle mit ChatGPT. Aber einige stellen sich schon die ernsthafte Frage, wie man diese künstliche Intelligenz produktiv einsetzen kann. Die Antworten darauf fallen vielfältig aus:

    (Bild: pixabay) ChatGPT kam zum Programmieren verwendet werden.

    Codierung: ChatGPT ist in formalen Sprachen trainiert. Er kann daher zum Programmieren verwendet werden. Da er aber auch in natürlichen Sprachen ausgebildet ist, kann er beides kombinieren und neue Programme, Apps, Spiele und sogar Musik entwickeln. Die Überschneidung von formaler und natürlicher Sprache wird in einer Wirtschaft, die auf Digitalisierung, Netzwerke und das Internet der Dinge setzt, immer wichtiger.

    Kreativität: «Intelligente» Bots können eingesetzt werden, um Texte in natürlicher Sprache zu generieren, zum Beispiel Reden, Artikel oder sogar Gedichte. Der Nutzer fragt nach dem Thema des Textes und gibt einige Parameter an, wie etwa die Länge und das Ziel oder das Zielpublikum des Textes. Der Bot nutzt dann Informationen aus dem Internet, aber auch sein eigenes Wissen, um ein Ergebnis zu produzieren. Er erstellt also nicht nur Anwendungen, wie zunächst vorgeschlagen, sondern auch Inhalte, die für den Menschen von Bedeutung sind.

    Arbeitsteilung: Aufgrund seiner Fähigkeit, Inhalte zu erstellen, kann ChatGPT mit verstärkter menschlicher Interaktion genutzt werden, da es Informationen recherchieren und systematisch aufbereiten kann, wobei die Ergebnisse auf die Bedürfnisse des Nutzers zugeschnitten werden.  Dies könnte die Arbeitsteilung zwischen Menschen und Bot verbessern, wobei ersterer die Rolle des Inputs und die Kontrolle der Qualität des Outputs übernimmt und letzterer den Inhalt verarbeitet.

    Einschränkende Faktoren
    ChatGPT und ähnliche Bots haben jedoch auch ihre Grenzen. Erstens sind sie, was ihre Neuartigkeit betrifft, nicht völlig neu. So wurde eine ähnliche Programmierung zumindest in den letzten fünf Jahren bei Übersetzungsdiensten eingesetzt. Daher kann das Wertversprechen nicht in der Innovation liegen, sondern in der Qualität und der Breite der Einsatzmöglichkeiten.

    Zweitens gibt es ernsthafte Bedenken hinsichtlich der Qualität der von diesen Bots gelieferten Daten. Sie betreffen zwei verschiedene Aspekte. Zum einen besteht ein Spannungsverhältnis zwischen den Bedürfnissen des Einzelnen und der Mustererkennung des Algorithmus. Je mehr die «Intelligenz» lernt, desto mehr allgemeine Muster erkennt sie und nutzt diese, um Inhalte zu erzeugen. Dies geht auf Kosten der Individualisierung des Outputs. ChatGPT erzeugt ähnliche Ausgaben für verschiedene Abfragen, wenn sie in dasselbe Muster fallen.

    Andererseits erzeugt der Algorithmus Inhalte durch die Kombination von Informationen und Verarbeitung. Es ist unklar, ob er die Glaubwürdigkeit der Informationen überprüft. Zumindest nach den Ergebnissen zu urteilen, scheint der Algorithmus auch keine kritische Bewertung von Argumenten und Gedankengängen vorzunehmen. Aufgrund des vielschichtigen Charakters des maschinellen Lernens ist der Bot nicht in der Lage, alle seine Quellen zu erklären und zu erläutern, wie er mit Unstimmigkeiten bei der Erstellung von Inhalten umgeht.

    Darüber hinaus sollten sich die Nutzer darüber im Klaren sein, dass sie, wenn sie ChatGPT Informationen zur Verfügung stellen, in das Lernsystem des Unternehmens einfliessen. Mit anderen Worten: Durch die Interaktion mit ChatGPT werden Informationen öffentlich.

    Henrique Schneider

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    Drei Szenarien für ChatGPT

    Was sind die wichtigsten Szenarien für die weitere Entwicklung von ChatGPT und ähnlichen Programmen?
    Höchstwahrscheinlich wird die Entwicklung und die Übernahme von GPT weitergehen, nur schrittweise. Was die Technologie betrifft, so wird diese künstliche Intelligenz auch lernen, mit Bildern und Animationen als Input und Output umzugehen. Was die Akzeptanz betrifft, so wird die Nutzung solcher Bots zunehmen, aber sie werden eher in begrenztem Umfang eingesetzt werden, etwa in der Übersetzung, im Kundendienst, bei der Erstellung von Prototypen und in der Zeichnungsvorbereitung. Sie machen sich die Arbeitsteilung zwischen Menschen und Bot zunutze und erleichtern die menschliche Arbeit, indem sie weniger lohnende und weniger wertschöpfende Aufgaben übernehmen.

    Im besten Fall werden Chatbots fast alle Interaktionen durchdringen und sogar einige zwischenmenschliche Kontakte dauerhaft ersetzen. Um eine solche Ausbreitung zu erreichen, müssten GPT alle natürlichen Interaktionen – nicht nur Sprache, sondern auch Bilder, Animationen, zwischenmenschliche Kontakte und nicht-sprachliche Verhaltensmuster – als Input und Output nutzen. 

    In diesem Szenario werden Chatbots entweder als unterstützende Elemente bei fast allen zwischenmenschlichen Interaktionen eingesetzt, z. B. beim Lernen, bei der Arbeit oder bei der Entscheidung, wo der nächste Familienurlaub verbracht werden soll, oder sie werden zu den Hauptakteuren, die Codes, Texte und fantasievolle Ergebnisse erstellen. In diesem Szenario können Chatbots leicht die Funktionen von Lehrern, Psychologen, Vermarktern oder Investmentbankern übernehmen. Zwei Vorbehalte sollten erwähnt werden. Erstens ist dies der beste Fall aus der Sicht der Technologieverbreitung und der Nutzung ihres Wertversprechens und nicht eine normative Qualifikation. Zweitens ist die Wahrscheinlichkeit eines solchen Szenarios gering, vielleicht weniger als 15 %.

    Im schlimmsten Fall, unter dem Gesichtspunkt der Technologieverbreitung und der Nutzung seines Wertversprechens, wird ChatGPT ausserhalb seiner derzeitigen Nische keine Marktanwendung finden. Es könnte sogar scheitern, wenn die oben genannten Einschränkungen bei der weiteren Entwicklung der Technologie nicht behoben werden.

    Wenn das Programm weiterhin ähnliche, austauschbare Ergebnisse erzeugt, würde es in den Augen des einzelnen Nutzers, der Individualisierung wünscht, seinen Wert verlieren. Je unverständlicher sein Lernmechanismus ist oder wird, desto weniger Legitimation wird er haben, was seine «Kreationen» in Frage stellt. Schliesslich könnte die Weitergabe von Informationen durch die Nutzer das grösste Hindernis für die Unternehmen sein, das System zu übernehmen. Die Wahrscheinlichkeit dieses schlimmsten Falles liegt bei etwa 20 %.

    Henrique Schneider

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