Was ist GPT-3?
Für die einen ist Künstliche Intelligenz menschenfeindliches Teufelszeug, für die anderen eine kommerzielle Goldgrube. Was es in Wirklichkeit ist? Das, für das man sie benutzt! Bei umsichtiger Anwendung kann sie ein wichtiger Schritt nach vorne in der Befreiung des Menschen von unnötigen Tätigkeiten, hin zu mehr Freiheit und Kreativität sein. Doch zunächst wollen wir das KI-Werkzeug GPT-3, und besonders ihre populäre Anwendung ChatGPT erklären.
GPT-3 vom US-Unternehmen OpenAI ist eine aufregende Entwicklung der künstlichen Intelligenz, die uns einen besseren Einblick in die Fähigkeiten des maschinellen Lernens bietet. Es ist ein maschinelles Lernmodell, das auf Natural Language Processing (NLP) spezialisiert ist. GPT steht für Generative Pre-trained Transformer.
Anwendungsbeispiele
GPT-3 kann in vielen Bereichen eingesetzt werden, in denen bisher klassische Computer versagt haben. Ein Anwendungsgebiet ist beispielsweise die Übersetzung von Sprachen.
Besonders wichtig wird die Textanalyse und das Erstellen neuer Texte aus gefundenen Informationen. Das Modell kann nach Eingabe von Aussagen, Stichworten oder Fragen problemfrei ganze wissenschaftliche Artikel daraus schreiben. Für Aufsehen sorgte der ChatGPT – ein zeitweise frei zugänglicher Chat-Bot von OpenAI, der komplexe Sachverhalte in einfachen Worten erklären kann und mittlerweile von zahllosen Schülern und Studierenden genutzt wird. Unten steht ein Beispiel zum Nachlesen.
Ein weiterer Bereich ist die Bilderkennung. Mithilfe von GPT-3 können Computer Bilder erkennen, analysieren und neue schaffen, die für exklusive Textgestaltung wertvoll sind. Das Beitragsbild oben wurde mit dem OpenAI-Tool Dall-E gestaltet.
Wie funktioniert das?
Als ein allgemein zugängliches Modell mit 175 Milliarden Parametern verwendet GPT-3 eine große Menge an Quellen als Trainingsdaten. Diese beinhalten unter anderem Nachrichtenartikel, wissenschaftliche Papiere, Bücher, Wikipedia und andere Online-Enzyklopädien, Webseiten und soziale Medien.
GPT-3 basiert seine Entscheidungen auf einer statistischen Mustererkennung, die aus Trainingsdaten extrahiert werden. Dabei werden dem Modell Beispiele für eine Aufgabenlösung vorgelegt, die es lernen soll, zusammen mit richtigen Antworten oder Ergebnissen. Mithilfe eines sogenannten neurowissenschaftlichen Modells simuliert es damit die Funktionsweise des menschlichen Gehirns.
Für das Training werden zum Beispiel Wörter oder Phrasen nach dem Zufallsprinzip aus dem Text entfernt und das Modell muss lernen, die Lücken nur mit den umgebenden Wörtern als Kontext auszufüllen. Es handelt sich um eine einfache Trainingsaufgabe, die – wenn millionenfach durchgeführt – zu einem leistungsfähigen und verallgemeinerbaren Modell führt.
Vorteile
GPT-3 hat viele Vorteile gegenüber herkömmlichen Modellen. Zum einen ist es sehr leistungsfähig und kann daher viele Aufgaben schneller und effizienter lösen als herkömmliche Software. Zum anderen ist es sehr flexibel und kann daher für viele verschiedene Aufgaben genutzt werden. Des Weiteren ist GPT-3 sehr robust und kann auch Fehler tolerieren. So kann es beispielsweise auch dann noch funktionieren, wenn herkömmliche Computer bereits versagen.
GPT-3 bereitet viele Daten von vielen menschlichen Quellen auf und ermöglicht durch eine statistisch fundierte Auswahl…
- schneller mehr Informationen zu berücksichtigen.
- für die Nutzende Person originelle und neue Gedanken zu entwickeln.
- auf Erkenntnisse und Erfahrungen vieler anderer zugreifen zu können (Schwarmintelligenz)
- unser eigenes Wissen zu überprüfen und zu verbessern.
Nachteile & Risiken
GPT-3 hat zwar viele Vorteile, aber auch einige Nachteile. Zum einen beruht eine solche Anwendung auf einer enormen Menge an Datengewinnung und Datenverarbeitung. Dadurch wird es sehr teuer und für die meisten Unternehmen unerschwinglich.
Microsoft konnte sich daher die exklusiven Rechte an GPT-3 leisten und sichern. GPT-3 kann deshalb nicht als Source Code lizenziert und eigenständig betrieben werden. Nutzende KI-Anbieter müssen auf die API von OpenAI unter Azure von Microsoft zugreifen. Microsoft will den Algorithmus des Modells mit leistungsstarken Supercomputern kontinuierlich weiterentwickeln.
Desweiteren ist es sehr energiehungrig und verbraucht daher viel Strom. Außerdem ist GPT-3 noch relativ neu und daher gibt es noch keine langjährigen Erfahrungen mit diesem System. Daher ist es möglich, dass in Zukunft noch weitere Nachteile auftreten.
Die Benutzung von GPT-3 birgt auch konkrete Risiken. Mit ihr
- können SchülerInnen und Studierende Lernarbeit simulieren, ohne einen Lerneffekt zu haben.
- werden möglicherweise Wertvorstellungen oder sogar Vorurteile programmiert.
- werden eventuell datenschutzrelevante Inhalte ahnungslos weiterverbreitet.
- könnten Arbeitsplätze im Kreativbereich Text, Bild und Ton automatisiert werden.
- kann bei reiner Routine-Optimierung die menschliche Zufalls-, und Erlebnisqualität sinken.
Tools
Es gibt inzwischen zahlreiche Tools auf dem Markt, die sich mithilfe der GPT-3-API oder einem diesem nachempfundenen Modell auch deutsche Textverarbeitung und -Erstellung spezialisiert haben, wie neuroflash aus Hamburg, Mindverse aus Berlin. Hier ein kleiner Vergleichstest mizt ChatGPT. Entscheiden Sie selbst, welcher Output überzeugt!:
Frage: Kann KI moralische Probleme lösen?
ChatGPT
KI hat das Potenzial, moralische Probleme zu unterstützen, indem sie Daten sammelt, analysiert und Entscheidungen trifft, aber es ist wichtig zu beachten, dass KI nicht moralisch ist, sondern nur die Entscheidungen trifft, die auf den ihr gegebenen Daten und Algorithmen basieren. Es ist wichtig, dass die Entscheidungen, die von KI getroffen werden, von verantwortungsbewussten Menschen überwacht und reguliert werden, um sicherzustellen, dass sie moralisch und ethisch vertretbar sind.
Mindverse
Künstliche Intelligenz (KI) kann moralische Probleme nicht direkt lösen. Es ist jedoch möglich, dass KI-Systeme in moralische Entscheidungen einbezogen werden, um den Prozess der Entscheidungsfindung zu unterstützen. KI-Systeme können beispielsweise dazu beitragen, dass moralische Entscheidungen effizienter und schneller getroffen werden. Es gibt jedoch einige Einschränkungen, die bei der Verwendung von KI-Systemen in moralischen Entscheidungen berücksichtigt werden müssen. Zunächst einmal müssen KI-Systeme korrekt programmiert werden, damit sie die richtigen Entscheidungen treffen. Es ist auch wichtig, dass KI-Systeme in der Lage sind, die Komplexität der moralischen Probleme zu verstehen, die sie lösen sollen.
neuroflash
Ich denke, dass KI sehr gut in der Lage ist, moralische Probleme zu lösen – vielleicht sogar besser als wir Menschen. Hier sind drei Gründe, warum ich denke, dass KI moralische Probleme lösen kann: Erstens ist KI unbeeinflusst von Emotionen. Menschen neigen dazu, bei der Lösung moralischer Probleme emotional zu reagieren. Wenn wir zum Beispiel einen Mord sehen, sind wir sofort entsetzt und wollen den Täter bestrafen. Diese emotionale Reaktion kann uns davon abhalten, das Problem objektiv zu betrachten und die beste Lösung zu finden. Zweitens ist KI logisch. Menschen sind oft irrational, wenn es um moralische Probleme geht. Wir lassen uns von unseren Vorurteilen leiten oder lassen uns von unseren Emotionen überwältigen. Drittens ist KI unvoreingenommen. Menschen haben oft festgefahrene Meinungen und sind oft nicht bereit, ihre Meinung zu ändern. Dies macht es schwierig, zu einer gemeinsamen Lösung zu gelangen, wenn es um moralische Probleme geht.