Manch einer mag immer noch denken, Artificial Intelligence (AI) sei nur eine Modeerscheinung und Anbieter wie ChatGPT überbewertet. Doch es gibt gute Beispiele, die solche Thesen widerlegen und die Zukunft zeigen.
Spätestens seit dem Schwenk von ChatGPT zu einem kostenfreien Modell steht der führende Dienst für Artificial Intelligence (AI) jedermann zur Verfügung. Wer das nicht einmal ausprobiert, verpasst wahrscheinlich eine Revolution, die in unendlich viele Arbeitsbereiche hineinreicht. Denn AI produziert schon jetzt bei vielen Aufgaben bessere Ergebnisse als menschliche Spezialisten und ein Grund dafür ist völlig verblüffend.
AI-Modelle wie bei ChatGPT können ganz unterschiedlich trainiert werden. Lange Zeit ging man davon aus, die beste Herangehensweise sei, Künstliche Intelligenz mit Premium-Material aus der Echtwelt zu füttern und so auf Herausforderungen vorzubereiten. Berühmt geworden ist etwa der Supercomputer Deep Blue von IBM, dem es Ende des letzten Jahrtausends gelang, den damaligen Schachweltmeister Kasparow zu schlagen. Deep Blue war auf Schachspielen hin optimiert, ungeheuer rechenstark und mit historischem Schachwissen trainiert.
AI Projekte für Schach und Go lieferten Blaupause für die Zukunft
Im 21. Jahrhundert nahm sich dann Google das Brettspiel GO vor, welches noch viel komplexer als Schach ist. AlphaGo von Google bezwang 2015 erstmals professionelle Go-Spieler und war dafür mit den 30 Millionen Spielzügen trainiert worden, die sich aus 3.000 Jahren Geschichte des Spiels als erfolgreich herauskristallisiert hatten. So weit, so gut – AlphaGo konnte also nur deshalb zum Champion werden, weil es quasi menschliche Vorarbeit mit Rechenpower verknüpfte, dachten viele.
Aber Google drehte das Experiment noch einen Schritt weiter und startete AlphaGo Zero, ein Programm, das außer den Spielregeln keinerlei Trainingsdaten bekam und mit sich selbst Strategien entwickelte. Schon 2017 ging das Match zwischen AlphaGo Zero und seinem mit menschlichen Trainingsdaten gefütterten Vorgänger 100:0 für die Version aus, die ohne fremdes Vorwissen auskommen musste. Vordenker Sascha Lobo hat dieses Beispiel vor kurzem bei einem Vortrag dafür genutzt, um aufzuzeigen, warum AI weit mehr kann als viele auch nur ahnen und oft eine falsche Perspektive auf Anbieter wie ChatGPT eingenommen wird. Die Annahme jedenfalls, Künstliche Intelligenz brauche menschliches Wissen und Trainingsmethoden, um zu herausragenden Ergebnissen zu kommen, ist schon seit sieben Jahren und AlphaGo Zero widerlegt.
Fazit: AI begreifen, um nicht den Anschluss zu verlieren
Wir befinden uns in einer Zeitperiode, in der AI bereits in den Alltag hereinspielt, sei es nun mit automatisierten Kunden-Chats, Chartanalysen für Krypto-Händler, Übersetzungen und Tabellenkalkulation oder anderswo. Im Bereich Bewegtbild ist das Projekt Sora, wie ChatGPT au dem Hause OpenAI, schon nahe dran, ganze Spielfilme zu verwirklichen und will sicher einmal einen Oscar gewinnen. ChatGPT mag bereits auf Nobelpreise schielen.
Sascha Lobo geht in seiner Prognose so weit, dass in den kommenden fünf Jahren 70 Prozent aller Arbeitsplätze in den Büros und am Computer wegfallen und durch AI ersetzt werden. Wer dies nicht begreife, gehe von der falschen Voraussetzung aus, dass ChatGPT, Sora und Co. immer noch menschliche Trainingsdaten und Beaufsichtigung brauchen – aber siehe das Beispiel Go: Auch hier hatten selbst die klugen Köpfe von Google nicht vorausgesehen, dass ihr Training AlphaGo „dümmer“ machte als die spätere Version, welche ohne die Fixpunkte menschliche Intelligenz und Erfahrung frei agierte. Solche Erkenntnisse zu ignorieren könnte für den Einzelnen schon bald das Karriereende durch Artificial Intelligence bedeuten. Über den Tellerrand zu gucken wird durch AI neu definiert.
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