Generative KI hat uns im Jahr 2023 in Staunen versetzt - aber alle Magie hat ihren Preis

Chatbots haben unsere Aufforderungen dieses Jahr zu Gold gemacht - oder so ähnlich. Herauszufinden, was was ist und worauf wir sonst noch achten müssen, wird das Problem des nächsten Jahres sein.

Bei all den Fortschritten und kulturellen Auswirkungen der künstlichen Intelligenz (KI) in diesem Jahr scheint es fair zu sein, 2023 zum „Jahr der KI“ zu erklären - außer, dass dies alles schon einmal geschehen ist.

Wie diese Fachzeitschrift berichtet, wurde das „Jahr der KI“ vor 43 Jahren, im Jahr 1980, ausgerufen. KI begleitet uns schon sehr lange. Vor Jahrzehnten habe ich eine wissenschaftliche Arbeit über KI-Ethik verfasst. 1986 schrieb ich einen Artikel für das längst nicht mehr existierende Computer Design Magazine mit dem Titel „Künstliche Intelligenz als Systemkomponente“. Und dann stellte ich 1988 zwei KI-basierte Produkte für den Mac vor.

Und selbst damals war KI schon über 30 Jahre alt. Einige der frühesten KI-Aktivitäten können wir auf Professor John McCarthy von Stanford, MIT und Dartmouth zurückführen. 1955 gründete er SAIL, das Stanford AI Lab, und 1958 erfand er das schöne LISP (eine meiner absoluten Lieblingsprogrammiersprachen).

Im Jahr 2023 gibt es KI also schon seit mindestens 68 Jahren. Und das zählte nicht die spekulative Fiktion. Isaac Asimov begann bereits 25 Jahre zuvor, im Jahr 1940, über die KI-Ethik nachzudenken.

Und doch würde es mir schwerfallen, dagegen zu argumentieren, 2023 das Jahr der KI zu nennen. Es ist schon ein ganzes Jahr her.

Was hat sich geändert?

KI ist schon sehr lange im Einsatz. Ob in Expertensystemen, Diagnosetools, Videospielen, Navigationssystemen oder vielen anderen Anwendungen - KI wird seit Jahrzehnten produktiv eingesetzt.

Aber es wurde noch nie so genutzt wie in diesem Jahr. Dies ist das Jahr, in dem echte generative KI voll zur Geltung kommt. Während viele Jahre (ich schaue auf Sie, 1980) den Spitznamen „Jahr der KI“ für sich beanspruchen könnten, besteht kein Zweifel daran, dass 2023 das „Jahr der generativen KI“ ist.

Der große Unterschied, der in diesem Jahr zu der enormen Explosion wirklich nützlicher KI geführt hat, liegt in der Art und Weise, wie wir KIs trainieren können. Bisher wurde der Großteil der Ausbildung von KIs betreut. Das heißt, jede KI wurde von KI-Designern mit spezifischen Informationen gefüttert, die den Wissenskorpus der KI bilden. Dieses begrenzte überwachte Vortraining hat das Wissen und die Möglichkeiten der KI eingeschränkt.

Im Gegensatz dazu befinden wir uns jetzt in einer Zeit großer Sprachmodelle (LLMs), in denen das Vortraining unbeaufsichtigt erfolgt. Anstatt einen begrenzten Satz domänenspezifischer Informationen einzuspeisen und diese als gut zu bezeichnen, haben KI-Anbieter wie OpenAI den KIs so ziemlich alles zugeführt - das gesamte Internet und nahezu jeden anderen digitalen Inhalt, den sie in die Finger bekommen.

Dieser Prozess ermöglicht es der KI, erstaunlich vielfältiges Material in einer Breite zu produzieren, die zuvor nicht möglich war.

Unterstützt wurde dieser Prozess durch enorme Verbesserungen der Prozessorleistung und des Speichers. Als ich 1986 meinen Artikel über KI als Systemkomponente schrieb, konnte man für 10.000 US-Dollar (heute etwa 27.000 US-Dollar) eine Festplatte mit der Größe von zwei Mikrowellen und dem Gewicht eines vollen Kühlschranks bekommen. Es fasste 470 Megabyte. Nicht Gigabyte, nicht Terabyte - Megabyte.

Heute hingegen können Sie bei Amazon eine interne Enterprise-NAS-Festplatte mit 20 TB für 279 US-Dollar kaufen. Die Kombination aus Cloud, Breitband, wesentlich schnelleren Prozessoren in Form von CPUs und GPUs und viel größeren RAM-Pools ermöglicht die Rechenleistung von LLMs.

Ein Beispiel

Um Ihnen ein Beispiel für diesen Unterschied zu geben, verwenden wir eines der Produkte, die ich vor all den Jahren eingeführt habe. Die House Plant Clinic war ein Expertensystem, das von einem Gartenbauer in seinem Fachwissen geschult worden war. Mein anderes Produkt war damals die Expertensystem-Entwicklungsumgebung Intelligent Developer, die zum Aufbau der House Plant Clinic verwendet wurde.

Der Prozess war mühsam. Durch eine sehr lange Reihe von Interviews haben ein anderer Ingenieur und ich dem Anlagenexperten Regeln, Fakten und Best Practices entlockt und sie dann in die Wissensdatenbank kodiert. Auf Anweisung des Pflanzenexperten haben wir auch Illustrationen für Situationen anfertigen lassen, in denen der Benutzer möglicherweise eine visuelle Darstellung benötigt.

Der Wissensumfang der House Plant Clinic bestand aus dem, was wir im Expertensystem kodiert hatten, nicht mehr und nicht weniger. Aber es hat funktioniert. Wenn Sie eine Frage hatten und diese in den Rahmen des von uns kodierten Wissens fiele, konnten Sie eine Antwort erhalten und sicher sein, dass sie richtig war. Schließlich seien die bereitgestellten Erkenntnisse von einem Pflanzensachverständigen geprüft worden.

Schauen wir uns nun ChatGPT an. Ich habe ChatGPT diese Frage gestellt:

Ich habe eine Zimmerpflanze, die krank ist. Stellen Sie mir Schritt-für-Schritt-Fragen und benötigen Sie nur eine Antwort pro Frage.

Es hat gute Arbeit geleistet, Fragen zu stellen, nach der Feuchtigkeit des Bodens, dem Zustand der Blätter usw. zu fragen. Obwohl es kein Bild bereitstellte, bekam ich ein viel komplexeres Bild, als ich es bat, mir ein Bild von Schädlingen zusammen mit ihren Namen zu zeigen, die auf einer Zimmerpflanze zu finden sein könnten:

Allerdings hat niemand - nicht einmal Google - eine Ahnung, was ein „KRIDEFLIT“ ist. Wie wir immer wieder gesehen haben, gibt es bei der generativen KI ein gewisses Wahrheitsproblem.

Während ChatGPT also zu fast jedem Thema souverän sprechen kann, hatte unser viel älteres, auf Expertensystemen basierendes Projekt eine viel bessere Chance, korrekt zu sein. Einer wurde von einem echten Fachexperten erstellt und überprüft, während der heutige Chatbot Informationen aus einem riesigen Pool unqualifizierter Daten generiert.

Die generative KI, die wir dieses Jahr eingesetzt haben, kann noch viel mehr, aber alle Magie hat ihren Preis.

Büchse der Pandora

Generative KI ist erstaunlich. Dieses Jahr habe ich im Rahmen meines Lernprozesses und des Testens der Technologie, um Ihnen Bericht zu erstatten, generative KI eingesetzt, um mir bei der Einrichtung eines Etsy-Shops zu helfen, um mir bei der Erstellung von Albumcover für meine EP zu helfen und um den E-Commerce meiner Frau zu unterstützen Unternehmen, indem Sie benutzerdefinierte Social-Marketing-Bilder erstellen, ein WordPress-Plugin erstellen, Code debuggen, detaillierte Stimmungsanalysen durchführen und vieles mehr.

Aber generative KI ist nicht ohne Probleme. Wie wir gezeigt haben, besteht ein schwerwiegendes Genauigkeitsproblem. Sie können dem, was die KI produziert, nicht vertrauen. Es ist unglaublich, dass es auf einem so breiten Wissensfundus basiert. Aber weil es auf einem so breiten Wissensbestand trainiert wurde, wurde es durch das, was wir Menschen schreiben und veröffentlichen, verunreinigt.

Dieses Problem bringt uns zu Voreingenommenheit und Diskriminierung. Dieser Artikel ist bereits lang. Anstatt also zu versuchen, das Geschriebene meiner Kollegen neu zu formulieren, verweise ich Sie auf einige ihrer hervorragenden Gedanken zu diesem Thema:

• Der heutige KI-Boom wird soziale Probleme verstärken, wenn wir jetzt nicht handeln, sagt der KI-Ethiker
• KI-Sicherheit und Voreingenommenheit: Die komplexe Kette des KI-Trainings entwirren
• Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen ist rassistisch
• Die Ethik der generativen KI: Wie wir diese leistungsstarke Technologie nutzen können

Und dann sind da noch die Jobs. Bereits vor sechs Jahren habe ich mich mit meinem Technologie-Pressekollegen Bob Reselman zusammengesetzt, um Bedenken zu besprechen. Und das war lange bevor ChatGPT Angestellte aktiv davon überzeugte, sich Sorgen um ihre Zukunft zu machen. Kürzlich, Anfang des Jahres, habe ich ernsthafte Bedenken darüber geäußert, dass ChatGPT und seine Art wahrscheinlich Wissensarbeiter massenhaft ersetzen werden

Heute verhält sich ChatGPT wie ein besonders talentierter Praktikant mit einem Einstellungsproblem. Es ist hilfreich, aber nur, wenn es will. Aber wenn sich diese Technologie weiterentwickelt, wird sie in der Lage sein, größere Probleme nuancierter zu bewältigen, und dann werden wir größere Probleme haben.

Für mich, einen Mann mit einem Zwei-Personen-Unternehmen, ist es eine Sache, mich auf KI zu verlassen, um meine Zeit zu vervielfachen. Aber wenn größere Unternehmen beschließen, lieber Geld zu sparen und KI-Dienste zu nutzen, verlieren viele Leute ihren Job.

Dieser Trend wird bei den Einstiegspositionen beginnen, da es sich bei ChatGPT im Grunde um einen Berufseinsteiger handelt. Doch dann werden noch drei weitere Trends folgen:

1. Es wird immer weniger erfahrene Arbeitskräfte geben, weil nicht genügend Berufsanfänger in den Arbeitsmarkt einsteigen können.
2. KIs werden immer ausgefeilter und Unternehmen werden sich wohl dabei fühlen, Arbeitskräfte im Wert von 100.000 US-Dollar pro Jahr durch KI-Abonnements für 100 US-Dollar im Monat zu ersetzen - auch wenn die Arbeitsergebnisse der KI nicht ganz so sauber, anspruchsvoll, differenziert oder genau sind wie die von bezahlten Fachleuten geleistete Arbeit.
3. Die Qualität und Leistung der Arbeit wird abnehmen, ebenso wie die Genauigkeit, was sich auf die gesamte Wirtschaft und Gesellschaft auswirken wird.

In einem kürzlich erschienenen Artikel habe ich Folgendes gesagt:

Wir stehen an der Schwelle zu einer neuen Ära, die genauso transformativ und anders, ebenso kraftvoll und problematisch ist wie die industrielle Revolution, die PC-Revolution und der Beginn des Internets. Die Werkzeuge und Methoden, auf die wir uns einst verlassen haben, entwickeln sich weiter und mit ihnen erweitern sich unsere Verantwortlichkeiten und ethischen Überlegungen.

Das Gute, das Schlechte und das Hässliche

Wir haben das Jahr 2023 mit heiliger Kuh begonnen, ich kann es dazu bringen, eine Star Trek-Geschichte zu schreiben, und heilige Kuh, ich kann es dazu bringen, wie ein Pirat zu reden. Am Ende des Jahres hatten wir ein viel besseres Bild vom Guten, vom Schlechten und vom Hässlichen.

Positiv ist, dass wir jetzt einen hilfreichen, wenn auch unzuverlässigen persönlichen Assistenten haben, der uns Zeit sparen, uns bei der Lösung von Problemen helfen und mehr Arbeit erledigen kann.

Auf der anderen Seite haben wir eine existenzielle Arbeitsplatzbedrohung für alle Wissensarbeiter und einen automatisierten Voreingenommenheitsreflektor, der sich unseren kollektiven Zeitgeist zunutze macht und sich manchmal für die Seite des Teufels entscheidet, statt für die Seite unserer besseren Engel.

Was das Hässliche betrifft, gibt es noch viel zu tun:

• Einen Weg finden, die Genauigkeit zu erhöhen, ohne die Effektivität durch zu viele Leitplanken zu beeinträchtigen.
• Präsentieren Sie nützliche Informationen und Illustrationen, ohne die Leute zu plagiieren, deren Job dadurch gefährdet wird.
• Verhinderung des Missbrauchs von KI zur Manipulation von Wahlen und anderen schändlichen Aktivitäten.
• Eingaben aufnehmen und Ausgaben generieren, die lang genug sind, um eine echte Bedeutung zu haben.
• Der Übergang zu anderen Medien wie der Videogenerierung ist ebenso erstaunlich wie die Tools zur Bildgenerierung.
• Helfen Sie Schülern beim Lernen, ohne ihnen eine unschlagbare Möglichkeit zu geben, bei ihren Hausaufgaben zu schummeln.
• Und so weiter und so weiter.

Die KI hat sich im Jahr 2023 wie kein anderes Jahr in den mehr als einem halben Jahrhundert, die sie bei uns verbracht hat, aufgeblüht. Die Technologie hat die Tür zu leistungsstarken Werkzeugen, aber auch zu schrecklichen Konsequenzen geöffnet.

Was denken Sie über 2023 und was erwarten, erhoffen und befürchten Sie für 2024? Lass es uns unten in den Kommentaren wissen. Ich schreibe nur über die generative KI-Transformation im Jahr 2023. Wenn Sie sich einige allgemeinere Trends ansehen möchten, ist dieser ZDNET-Artikel ein guter Ausgangspunkt.

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