FG Elektronik und Informatik (FAEL)

Der Dialog mit GPT-4

Autor: Roland Grimmer

Prompt

Ich benötige einen Artikel über dich, ChatGPT, und deine dir zugrundeliegende Technologie GPT-4. Der Artikel soll die Form eines «Opinion Piece» haben, darf also deine «Meinung» zum Ausdruck bringen, auch wenn mir bewusst ist, dass du als KI-Modell keine eigentliche Meinung hast. Weiter ist der Beitrag an eine technisch versierte Leserschaft gerichtet, von welcher angenommen werden darf, dass sie die wesentlichen Eigenschaften von KI versteht. Achte bei der Formulierung darauf, dass deine Sprache nicht «werberisch», sondern journalistisch professionell wirkt. Strukturell benötigen wir einen Titel, einen Untertitel, ein Intro und den Text-Body mit mehreren Abschnitten:

• Titel: Mensch und Maschine: Der Dialog mit GPT-4
• Untertitel: Wie die GPT-4-Technologie die menschliche Sprache simuliert und welche Möglichkeiten und Grenzen sich daraus ergeben
• Intro: GPT-4 simuliert menschliche Kommunikation mit erstaunlicher Präzision. Aber wie funktioniert das genau? Und was sind die Implikationen, wenn Maschinen menschenähnlich sprechen können? Welche Chancen und welche Gefahren gehen von einem Large Language Model mit der Kapazität von GTPT-4 aus? Abschnitte: Grundlagen der Sprach-KI: Von Turing bis GPT-4
• ChatGPT: Ein Dialogpartner mit künstlicher Intelligenz. Anwendungsbereiche und Möglichkeiten von ChatGPT im Alltag. Menschliche Interaktion versus KI-Kommunikation: Eine kritische Untersuchung. Die ethischen und gesellschaftlichen Herausforderungen der KI-basierten Kommunikation

Der Beitrag soll etwa 9000 Zeichen lang, aber nicht kürzer als 8000 Zeichen sein. Jeder Abschnitt sollte dabei mindestens 1500 Zeichen lang, aber nicht länger als 1900 Zeichen sein. Generiere jeweils nur einen der Abschnitte und warte dann auf meine Eingabe «Nächster Abschnitt», um fortzufahren.

Grundlagen der Sprach-KI: Von Turing bis GPT-4

Schon in den 1950er-Jahren stellte Alan Turing mit dem Turing-Test die grundlegende Frage, ob Maschinen denken können. Der Test legte den Fokus auf die Kommunikation; wenn ein Mensch in einem textbasierten Dialog nicht zwischen Mensch und Maschine unterscheiden kann, so argumentierte Turing, verdient die Maschine das Prädikat, menschenähnlich zu denken.
Dieses Ziel war lange Zeit unerreichbar. Erste Versuche, wie der Chatbot ELIZA, simulierten menschliche Gespräche auf sehr rudimentäre Weise. Die echte Revolution begann jedoch erst mit dem Aufkommen von Neuronalen Netzen und Deep Learning. GPT (Generative Pre-trained Transformer) ist eine solche Deep-Learning-Architektur, und GPT-4 ist dessen aktuellste Iteration. GPT-4, entwickelt von OpenAI, zeichnet sich durch eine beispiellose Sprachgenerierung mit hunderten von Milliarden von Parametern aus. Doch im Gegensatz zu früheren Sprachmodel basierten, lernt GPT-4 aus den Daten, die es verarbeitet, und kann in Echtzeit auf Benutzereingaben reagieren.
Allerdings sollte man hierbei nicht vergessen, dass die Fähigkeit zur Sprachsimulation nicht mit Verständnis gleichzusetzen ist. GPT-4 generiert Text basierend auf statistischen Mustern, ohne ein inhärentes Verständnis der zugrunde liegenden Konzepte zu haben.

ChatGPT: Ein KI-gestützter Dialogpartner für diverse Anwendungsbereiche

ChatGPT ist eine spezialisierte Anwendung von GPT-4, die darauf trainiert ist, natürliche Konversationen zu führen und relevante Antworten zu liefern. Als ein universelles Sprachmodell kann es in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt werden. In der Bildung fungiert es als interaktives Lernwerkzeug, das Studenten bei der Bewältigung komplexer Themen unterstützt. In der Wirtschaft kann es als virtueller Assistent im Kundenservice dienen oder Unternehmern bei der Erstellung von Geschäftsberichten helfen. Zudem kann es Autoren im Unterhaltungsbereich durch Vorschläge für Handlungsstränge und Charakterentwicklungen unterstützen.
ChatGPT wird stetig durch das Training auf grossen Textdatenmengen und durch menschliches Feedback verbessert. Dennoch ist es wichtig, seine Grenzen zu erkennen: Es kann ungenaue oder fehlerhafte Informationen wiedergeben, da es keine «Weltkenntnis» besitzt und von den Daten abhängig ist, mit denen es trainiert wird. Voreingenommenheiten in den Trainingsdaten können übernommen werden, und es kann Schwierigkeiten haben, mit sehr umzugehen.
ChatGPT hat keine Meinungen, Emotioen oder Intentionen und profitiert daher von menschlicher Anleitung und Kontrolle. Die effektive Nutzung von ChatGPT erfordert ein Verständnis seiner Stärken und Schwächen und die Bereitschaft, menschliche Expertise gezielt einzusetzen.

Menschliche Interaktion versus KI-Kommunikation: Eine kritische Untersuchung

Während ChatGPT in der Lage ist, menschliche Sprache zu simulieren, ist es unerlässlich, die Unterschiede zwischen echter menschlicher Kommunikation und KI-generierten Antworten zu berücksichtigen. Menschliche Kommunikation ist komplex und wird durch Kontext, Emotionen, Kultur und persönliche Erfahrungen geprägt. ChatGPT, obwohl anspruchsvoll, verfügt über keine dieser menschlichen Eigenschaften.
Emotionale Intelligenz ist ein Schlüsselelement der menschlichen Kommunikation. Menschen sind in der Lage, emotionale Zustände bei sich selbst und anderen zu erkennen und darauf zu reagieren. ChatGPT kann zwar bestimmte emotionale Ausdrücke imitieren, aber es versteht und fühlt keine Emotionen. Dies kann besonders problematisch sein, wenn Empathie oder sensible menschliche Einsicht erforderlich ist, wie beispielsweise in der psychologischen Beratung oder im medizinischen Bereich.
Ausserdem ist menschliche Kommunikation oft implizit und mehrdeutig. Menschen nutzen Subtext, Ironie und Metaphern, die nicht immer wörtlich zu nehmen sind. ChatGPT kann Schwierigkeiten haben, solche Feinheiten zu erfassen, da es sich auf statistische Muster stützt und keine tiefgreifende Interpretation von Sprache durchführt.
Ein weiterer wesentlicher Unterschied besteht in der Kreativität und Originalität menschlicher Kommunikation. Menschen sind in der Lage, völlig neue Ideen und Konzepte zu entwickeln, während ChatGPT letztendlich Muster wiedergibt, die es in den Trainingsdaten gesehen hat.

Die ethischen und gesellschaftlichen Herausforderungen der KI-basierten Kommunikation

Eines der drängendsten Probleme ist die Voreingenommenheit und Fairness von KI-Modellen. Da ChatGPT auf grossen Mengen von Textdaten trainiert wird, kann es Voreingenommenheiten und Stereotypen, die in diesen Daten enthalten sind, übernehmen und verstärken.
Ein weiterer kritischer Punkt ist die Transparenz und Nachvollziehbarkeit der Entscheidungen, die von KI-Modellen getroffen werden. ChatGPT generiert Antworten basierend auf komplexen neuronalen Netzwerken, die oft als «Black Boxes» betrachtet werden. Das Fehlen von Transparenz kann insbesondere dann problematisch sein, wenn KI-Modelle in sensiblen Bereichen wie Politik, Recht oder Medizin eingesetzt werden.
Datenschutz und Privatsphäre sind ebenfalls von zentraler Bedeutung. Da ChatGPT in der Lage ist, menschenähnliche Gespräche zu führen, könnten Benutzer dazu verleitet werden, persönliche oder sensible Informationen preiszugeben.
Ein weiteres potenzielles Problem ist die mögliche Entmenschlichung der Kommunikation. Wenn menschliche Interaktionen zunehmend durch KI-Modelle ersetzt werden, könnten wichtige soziale Fähigkeiten und menschliche Verbindungen verloren gehen.
Schliesslich sollte auch die potenzielle Auswirkung auf den Arbeitsmarkt nicht ignoriert werden. Während ChatGPT in vielen Bereichen steht auch die Gefahr der Automatisierung von Arbeitsplätzen, insbesondere in serviceorientierten Berufen.
Um diesen Herausforderungen zu begegnen, ist ein multidisziplinärer Ansatz erforderlich, der Technologie, Ethik, Recht und Sozialwissenschaften verbindet. Es ist entscheidend, ethische Rahmenbedingungen zu entwickeln, die den verantwortungsvollen Einsatz von Sprach-KIs wie ChatGPT sicherstellen, und dabei die Würde und Rechte des Menschen wahren.

Fazit (von Roland Grimmer, nicht durch GPT-4 generiert):

Der obige Text zeigt zugleich Potenzial und Limitationen der LLM-Technologie auf. Zwar kann das Programm über lange Texte kohärent in einer Thematik verbleiben, muss aber durch den Prompt dazu gezwungen werden, etappenweise vorzugehen. Ansonsten würde ein Text mit «nur» 4000 bis 5000 Tausend Zeichen generiert werden. Ausserdem besteht eine Tendenz zur marketinglastigen Sprache, was wohl darauf hinweist, dass in vielen Trainingsdaten Werbung steckt.
Weiter wird mit demselben Prompt keine zweimal derselbe Text generiert. Zuletzt scheint es die Textgenerierung mit der geforderten Anzahl Zeichen nicht allzu genau zu nehmen. Alles in allem hat mich, mit mehreren Iterationen sowie Vor und Nachbearbeitung, die Erstellung des Textes etwa fünf Stunden beansprucht. Dies zeigt eindrücklich, was passiert, wenn der Mensch «nur noch» Instruktionen gibt, die Maschine aber die Lücken füllt.
Ich muss hinzufügen, dass ich weder von OpenAi gesponsert, noch irgendwelche finanziellen Mittel vom Unternehmen erhalten habe. Ich wollte mit ChatGPT lediglich ein Beispiel für ein LLM heranziehen, das zurzeit akzeptierbare Resultate liefert und als Anschauungsobjekt für die kommende Zukunft dienen kann. Vielversprechende Alternativen zu GPT-4 sind Orca, ColossalChat, Alpaca-LoRA, Vicuna, GPT4ALL, Raven RWKV, OpenChatKit, OPT oder Flan-T5-XXL.

Artikel ist erschienen im Polyscope 06/2023