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Inside Digital: Welche Auswirkungen haben KI-Sprachmodelle in der Zukunft

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Inside Digital: Welche Auswirkungen haben KI-Sprachmodelle in der Zukunft
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Von Susanne Theimer, Group Head of Digital

Können uns Technologien wie GPT-3 beim Schreiben helfen und welches Potenzial für die Zukunft steckt in ihnen?

Ich bin ein gelassener Mensch, der gerne nach einfachen wie guten Lösungen sucht. Einen Beitrag für unsere Rubrik „Unser Denken“ zu schreiben, hat mich allerdings ein wenig aus dem Rhythmus gebracht, denn ich schreibe nicht gerne. Es bedeutet für mich eine immense Kraftanstrengung, diesen kreativen Prozess in Gang zu bringen. Gedanken wollen sortiert und in einer logischen Reihenfolge zu Papier gebracht werden. Das weiße Blatt demotiviert; der erste Satz ist der schwierigste. Zum Glück weiß ich, dass ich nicht allein bin. Kollegen und Kolleginnen, Freunde und Freundinnen berichten von gleichen Erfahrungen. Wir sind diejenigen, die euch sprachlich Begabte für euer Talent bewundern.

An euch polyglotte, ideenreiche, kreative Texter und Content Creators, die ihr die Dinge sofort präzise auf den Punkt bringt, als sei dies die einfachste Sache der Welt: Lasst euch gesagt sein, dass viele von uns vor schier unüberwindbaren Herausforderungen stehen.

Künstliche Intelligenz: die zukünftige Antwort für die leere Seite?

Zum Glück kommen jetzt dank Künstlicher Intelligenz (KI) neue Technologien und jede Menge Zukunftsvisionen ins Spiel, die endlich für Abhilfe sorgen könnten. Die Rede ist von KI-generiertem Content, dessen Inhalt nicht mehr von dem von Menschen verfassten zu unterscheiden ist. Was ist dran an dieser Aussage? Die Frage steht im Raum, ob die Künstliche Intelligenz bald perfekte Online-Texte wie Blogbeiträge oder Social Media Posts mit höchstmöglicher Konversionswahrscheinlichkeit wie am Fließband produzieren und kreatives Schaffen durch Zahlen und Berechnungen ersetzt wird.

Welches disruptive Potenzial steckt in den KI-Textgeneratoren und Sprachmodellen à la GPT-3?

GPT-3 ist ein Sprachmodell der amerikanischen Non-Profit Organisation OpenAI und gilt als Durchbruch dieser Technologie. Das autoregressive Sprachmodell GPT-3 steht für Generative Pre-trained Transformer 3. Es ist eine mit künstlicher Intelligenz ausgestattete Software bzw. eine Art künstliches neuronales Netzwerk, in dem Informationen ausschließlich mathematisch verarbeitet werden. Millionen von Trainingsdaten, die täglich mehr werden und maschinelles Lernen können menschenähnliche Texte produzieren.

Wie funktioniert das KI-Modell?

Der GPT-3 Algorithmus weiß, welche Worte am häufigsten nach einem bestimmten vorangegangenen Wort geschrieben werden. Er setzt also das Wort als nächstes in den Text ein, das ganz oben auf der Liste der am häufigsten verwendeten Wörter steht. So entsteht ein gut verfasster Text, der die Wahrscheinlichkeit von bestimmten Wortfolgen berücksichtigt. Das bedeutet in der Praxis: Sie müssen nur ein Thema oder einen kurzen Text vorgeben und ein paar Wünsche zum Output – z. B. Textlänge oder Keywords – machen, den Rest erledigt die KI für Sie. So weit, so gut.

Während die Medien (u. a. *NYT Magazine) bereits über das beachtliche Sprachniveau dieser übermenschlichen Textgeneratoren berichten, setzen sich Wissenschaftler etwas sachlicher und detaillierter mit diesem Thema auseinander. Alles kreist um die Frage, inwieweit Künstliche Intelligenz wirklich imstande ist, Kreativität zu berechnen und Texte auf Knopfdruck zu generieren.

Wie weit ist die KI davon entfernt, die menschliche Kreativität nachahmen zu können?

Heute schon reproduziert die KI unglaublich viele existierende Daten auf unterschiedliche Weise. Die verfassten Texte wirken dabei beeindruckend echt. Mit Kreativität und Sprachfähigkeit oder den Eigenschaften des menschlichen Intellekts, etwas gänzlich Neues, Einmaliges zu erschaffen, hat das wenig zu tun. Der Mensch ist hier der KI noch überlegen.

Aber was fehlt den KIs noch, um überzeugende Texte für User und Suchmaschine zu schreiben?

1. Emotionen wecken

Die Künstliche Intelligenz kann Absätze und kurze Texte schreiben, in denen die Sätze logisch aufeinander aufbauen. Was sie noch nicht kann: Emotionen und Erwartungen wecken und witzig sein. Denn es fehlen ihr die stilistischen und emotionalen Tools, die Texte für uns lesenswert und relevant machen.

2. Fakten checken

Ein tieferes Verständnis für die Materie und für Zusammenhänge bringen Sprachmodelle wie GPT-3 nicht mit. Die KI wertet Vorlagen aus und fasst Informationen neu zusammen. Ob die Fakten aus den Quellen überhaupt stimmen, kann sie nicht überprüfen. Selbst wenn diese vertrauenswürdig sind, kann man sich also nicht blind auf Tools zur automatisierten Content-Erstellung verlassen. Denn Informationen können von der KI in einem falschen Kontext dargestellt oder gar falsch beschrieben werden.

3. Neue Ideen entwickeln

Die KI kann Informationen mit anderen Worten umschreiben. Allerdings nimmt sie uns nicht die Ideenfindung ab. Und sie liefert auch keine verwertbaren Ergebnisse zu Themen, zu denen es keine oder nur wenige vergleichbare Texte gibt.

4. Andere Medienformate einbinden

Gute SEO-Texte sind schon lange nicht mehr alles. Suchmaschinen werten auch andere Medienformate wie Bilder, Videos, Sounds und Fremdinhalte aus.

5. Vielsprachigkeit

Viele verschiedene Sprachen ganzheitlich zu berücksichtigen, ist noch eine große Herausforderung. GPT-3 wurde bisher vor allem auf Englisch trainiert. Für jene Sprachen, die weniger Menschen sprechen, von denen es in Europa allerdings sehr viele gibt, ist die Anwendung nur begrenzt möglich.

Weitere wichtige Herausforderungen für KI-Wissenschaftler 

  • Wie können Sprachmodelle geschaffen werden, die die Manifestation unbewusster und potenziell beleidigender oder voreingenommener Denkmuster (z. B. Rassismus, Diffamierung, Aufrechterhaltung traditioneller und stereotyper Rollen, bewusste oder unbewusste Vorurteile) verhindern? Wie sieht eine ethische Charta aus, die die Werte festlegt, an die sich Entwickler und Anwender halten?
  • Wie kann ein Fairness-Aspekt in die Modellierung integriert werden?
  • Von einem europäischen Standard für KI-Modelle, der europäische Werte und Gesetze wie Urheberrecht und DSGVO berücksichtigt, ist an dieser Stelle noch gar nicht die Rede.

Open Source und Open Science, d. h. freier Zugang auf Daten (Quellcode), transparentes und zugängliches Wissen sowie kollaborative Netzwerke sind die Antworten darauf, sich gegen Big Tech und Profit durchzusetzen.

Trotz der genannten Grenzen der KI können wir sie schon heute gewinnbringend zur Texterstellung einsetzen. Wir verbringen rund 28 % unserer Arbeitszeit mit der Beantwortung von E-Mails. Ein Großteil dieser Zeit wäre mit Spracherkennung und Sprachmodellen automatisierbar. Kommen wir zum Anfang dieses Textes zurück: Ich verbringe ein Wochenende, um diesen Text zu schreiben. Dabei könnten mich die Sprachmodelle sowohl bei der Recherche als auch bei der Themenfindung unterstützen. Sie könnten mir beim Einstieg ins Thema helfen, bei alternativen Formulierungen und bei besserer Lesbarkeit. Für mich ginge ein Traum in Erfüllung.

Wie geht es weiter mit dem Streben nach einer menschenähnlichen KI für das Schreiben?

Wir haben mit dem Aufkommen von E-Mails, dem Internet 1.0 und den sozialen Medien schon erlebt, wie Innovationsgeschichte geschrieben wurde. Wir können uns auf die nächste große Kommunikationsherausforderung vorbereiten, wenn wir ein paar Schlüsselbereiche im Auge behalten:

  • Beobachtung der Marktentwicklung
  • Erkennen, dass die KI-Modelle aus den immensen Ressourcen (Daten) privater Technologieunternehmen stammen. Gewinnorientierte Forschungslabors üben die absolute Kontrolle über sie aus. Das muss sich ändern.
  • Mit Branchenführern in Kontakt bleiben. Dazu zählen folgende Einflussnehmer:
    • Die europäische Initiative LEAM (Large European AI Models)
    • Gopher, Chinchilla, PaLM (andere große Sprachmodelle)
    • BLOOM (BigScience Language Open-science Open-access Multilingual)
    • OpenAI und andere Technologieunternehmen wie Meta, Google
    • Andere Interessengruppen, Wissenschaftler und Journalisten

Es tut sich also was im Bereich der KI-Sprachmodelle – wenngleich sie (noch) nicht an echte Sprachintelligenz heranreichen. Beeindruckend über die Fortschritte können wir dennoch sein. Und ich überwinde endlich meine Angst vor dem leeren, weißen Blatt und schreibe Texte, die nicht von mehreren Instanzen redigiert werden müssen.

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