Künstliche Intelligenz gehört definitiv zu den großen Themen unserer Zeit. Eine Meldung dazu jagt die nächste, die technischen Entwicklungen scheinen sich unaufhörlich selbst zu überholen, und die ungeklärten Fragen häufen sich. Redakteurin Carina Schipper ist des Hypes langsam müde.

Die Berichte aus der schillernden KI-Welt reißen seit Monaten nicht ab – freilich oft, ohne zu definieren, was genau hinter dem Schlagwort steckt. Nahezu als eigenständig denkende Personifikation geistert KI – Spoiler: die KI gibt es nicht – durch die Medien, die Chefetagen von Unternehmen und den Alltag. Sicher trägt die Schwammigkeit des Begriffs dazu bei, dass unzählige Menschen nur allzu gern auf den dahin rasenden Zug aufspringen möchten: Er könnte sie und die gesamte Menschheit doch so viel weiterbringen und Arbeitszeit sowie letztlich Personal einsparen.

ChatGPT hat sich zur unangefochtenen Galionsfigur der KI-Welle gemausert. Vereinfacht erklärt, besteht das Large Language Model (LLM) von OpenAI aus einem Geflecht neuronaler Netze, die großenteils unüberwacht immense Mengen an Texten aus dem Internet verarbeiten und aus den Daten Übergangswahrscheinlichkeiten zwischen einzelnen Wörtern abstrahieren. Durch das Analysieren von Sprachstrukturen kann ChatGPT zwar Text generieren. Der Bot scheitert aber daran, Sprache auf einer semantischen Ebene zu konstruieren. So viel zum Thema Intelligenz, die die Forschung – nebenbei bemerkt – nicht einmal in ihrer natürlichen Form vollends verstanden hat.

Durch den exemplarischen und wirklich kurzen Blick hinter die Kulissen von ChatGPT büßt die Technik zumindest bei mir schon einiges von ihrem Zauber ein. Zumal sie offensichtlich und qua ihrer stark beschleunigten Entwicklung wenig überraschend momentan noch nicht besonders ausgereift ist: Mitte Februar litt ChatGPT zeitweise unter einem Problem im Inference-Kernel, der auf einigen Grafikkarten Rechenergebnisse verfälschte. Daraufhin halluzinierte das LLM und spuckte sinnbefreiten Blödsinn aus [1].

Die jüngst demonstrierte Instabilität der Technik fördert meine Skepsis gegenüber dem Hype um KI. Mein natürlicher Menschenverstand rät mir an dieser Stelle, mich lieber nicht darauf zu verlassen. Nicht auszudenken, wie viel Schaden ein wild fantasierendes LLM im Geschäftskontext anrichten könnte. Von der Abhängigkeit von einzelnen Tech-Giganten, in die sich Unternehmen durch das Nutzen der Modelle begeben, mag ich erst gar nicht anfangen. Bevor wir uns kollektiv daranmachen, sie großflächig zu implementieren, sollten wir unbedingt genauer hinsehen, wozu die aktuellen Modelle tatsächlich taugen und welche Konsequenzen ihr Versagen nach sich zieht. Faszinierend sind sie definitiv, aber am Ende eben bislang doch nur Statistik auf Steroiden.

Herzliche Grüße,

Carina Schipper

Redakteurin