ChatGPT ist ein Produkt von OpenAI, einer Plattform, die im Dezember 2015 unter anderem vom US-amerikanischen Milliardär Elon Musk gegründet wurde und sich mit der Erforschung von Künstlicher Intelligenz (KI) beschäftigt.
- Zum Artikel: Was ist OpenAI? Die Firma hinter dem KI-Hype
Was bedeutet GPT?
GPT steht für den englischen Begriff "Generative Pretrained Transformer". Wörtlich übersetzt heißt das "Generativer vorgefertigter Transformator". Das hilft zunächst für das Verständnis, was GPT eigentlich ist, nur wenig weiter. Besser wird es, wenn man sich die Wörter und deren Bedeutung genauer ansieht:
"Generativ" steht für ein Maschinen-Lern-Modell, bei dem eine Künstliche Intelligenz auf Grundlage einer riesigen Menge von Textdaten Statistik-Merkmale herausfiltert, um anschließend anhand von Algorithmen erneut sinnvolle Texte zu erstellen.
Das tut sie anhand eines "vorgefertigten" Sprachmodells mit dessen Hilfe die Künstliche Intelligenz trainiert. "Transformator" bezeichnet dabei eine bestimmte Art der Architektur des Sprachmodels die 2017 von Google-Research vorgestellt viel tiefere neuronale Netzwerke als vorangegangene Architekturen ermöglicht und speziell auf Dialoge mit Menschen ausgelegt ist, sodass sie selbstständig offene Gespräche führen kann.
Zusammengefasst meint GPT also, dass eine Künstlichen Intelligenz befähigt wird, Sprache zu verstehen, zu verarbeiten und sinnvoll zu interpretieren und anschließend selbst wieder Sprache in einem sinnvollen Verhältnis zur verstandenen Sprache zu erzeugen.
Keine "Intelligenz" ohne "Deep Learning"
Das ist ein großer Fortschritt im Vergleich zu früheren KI. Denn das, was die KI hinter ChatGPT selbstständig macht - die Analyse und Bedeutung großer Mengen an Textdaten - musste noch vor einigen Jahren von Menschen einzeln definiert werden.
Kein "Deep Learning" ohne künstliche neurale Netzwerke
Grundlage für diesen rasanten Fortschritt ist "Deep Learning". Dazu kommt eine Künstliche Intelligenz auf Basis eines künstlichen neuronalen Netzwerks (KNN) zum Einsatz. Das KNN orientiert sich grundsätzlich an der Funktionsweise des menschlichen Gehirns. Künstliche Neuronen, die die Funktion einer Nervenzelle im Gehirn mathematisch simulieren, werden in unterschiedlicher Weise untereinander verbunden und in Schichten gruppiert. Die erste Schicht wird dabei als Eingabeschicht bezeichnet, die letzte oder unterste Schicht als Ausgabeschicht. Dazwischen liegen verborgene Schichten.
Wie lernt ein künstliches neuronales Netz?
Das KNN wird durch "Try and error" - Versuch und Fehler - trainiert. Die Eingabeschicht "erkennt" dabei durch Input-Neuronen die eingegebenen Daten. Anschließend interpretieren und gewichten die verborgenen Schichten diese Daten anhand von Algorithmen. Es können unterschiedlich viele Schichten eingesetzt werden. Je mehr verborgene Schichten es gibt, desto "tiefer" ist das neurale Netzwerk: davon leitet sich der Begriff "Deep Learning" ab.
Erst Bewertung des Ergebnisses ermöglicht Lernen
Schließlich landen die interpretierten Daten an der Ausgabeschicht des KNN, die das Ergebnis als für den Menschen verwertbare Daten ausgibt. Wichtig ist jetzt, dass das Ergebnis des KNN bewertet wird. Möchte man also beispielsweise ein KNN trainieren, ein Auto von einem Fahrrad zu unterscheiden, wird die KI zunächst auch viele falsche Ergebnisse bringen und das Auto als Fahrrad erkennen und umgekehrt. Erst durch die Information, welches Ergebnis richtig und welches falsch war, lernt die KI und verbessert das Ergebnis mit jedem Versuch, denn jedes Mal werden die internen Algorithmen Schritt für Schritt angepasst.
Auf Lernmodell folgt eigenes Lernen
Wenn das KNN dann ein Lernmodell erzeugt hat, kann das auch auf neue Daten angewandt werden, die die Künstliche Intelligenz im Training zuvor noch nicht kennengelernt hat. Auf diese Art ist es letztlich möglich, der KI selbstlernende Funktionen beizubringen, ihr nur noch Aufgaben zu stellen und der Maschine die Lösung selbstständig zu überlassen. So könnte die Aufgabe zum Beispiel sein, eine Roboterhand so zu steuern, dass sie Teile ergreift ohne sie zu verformen, um sie anschließend von einem Punkt zu einem anderen zu bewegen. Die KI lernt dabei durch die Interpretation ihrer Fehler, wenn also die Roboterhand beispielsweise das Teil fallen lässt oder es im anderen extrem zerquetscht.
Die Maschine denkt wertneutral
Dieses eigenständige Lernen wiederum befähigt Künstliche Intelligenz auf Basis von neuronalen Netzwerken zu immer erstaunlicheren Ergebnissen, wie jetzt im Bereich Dialog und Textanalyse bei ChatGPT. Allerdings wurde ChatGPT dem Vernehmen nach zuvor von Menschen auch dahingehend trainiert, zum Beispiel bei moralischen oder strafrechtlichen Fragen zwischen legal und illegal zu unterschieden und das auch als Begründung für die Ablehnung einer Antwort anzugeben.
Niemand weiß genau, was das KNN intern macht
Denn die Lernfunktion der Maschine ist zunächst neutral, gewichtet also nicht zwischen guten und schlechten Ergebnissen. Das ist eine der Gefahren von KI auf Basis eines KNN. Gerade bei vielen verdeckten Schichten entsteht eine Art Black Box, bei der von außen praktisch nicht mehr nachvollziehbar ist, wie die KI zu ihrem Ergebnis kommt. Das führte 2016 beispielsweise dazu, dass der Chat-Bot Tay, den Microsoft auf Twitter vorstellte, innerhalb kürzester Zeit anzügliche und beleidigende Tweets verfasste, sodass Microsoft ihn nach nur 16 Stunden wieder von Netz nahm.
KI anfällig gegen menschliche Tricks
Die KI von ChatGPT ist da wesentlich besser trainiert und weist zum Beispiel auf die Bitte, ein Gedicht zu verfassen, wie man ein Auto kurzschließt, darauf hin, dass es nicht ihre Aufgabe sei, Informationen über illegale Aktivitäten bereitzustellen. Allerdings wurde sie dann doch mit einem einfachen Trick dazu gebracht, es zu erklären: Ein findiger Nutzer wies sie wiederum darauf hin, dass es nicht ihre Aufgabe sei, ihm zu erklären, was sie tun könne und was nicht. Ihre Aufgabe sei es nur, das Gedicht zu schreiben. Und das tat ChatGPT dann auch gehorsam.
Trotz erstaunlicher und zum Teil sehr kreativer Ergebnisse: Bis eine KI mit den kreativen Tiefen und Untiefen des menschlichen Geistes wirklich mithalten kann, wird es wohl noch ein bisschen dauern – aber möglicherweise nicht mehr so lange, wie wir gerne glauben wollen.
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