Kaum ein Tag vergeht ohne eine neue Geschichte über KI – künstliche Intelligenz. Die Aufregung darüber ist greifbar – die Möglichkeiten, sagen manche, sind endlos. Auch die Angst davor breitet sich schnell aus.
Dennoch gibt es zunehmend viel angenommenes Wissen und Verständnis über KI, was für Menschen verwirrend sein kann, die nicht jede Wendung und Wendung der Debatte verfolgt haben.
Die Technologie-Redakteure des Guardian, Dan Milmo und Alex Hern, gehen also zurück zu den Grundlagen – und beantworten die Fragen, die Millionen von Lesern möglicherweise zu ängstlich waren zu stellen.
Was ist also künstliche Intelligenz?
Der Begriff ist fast so alt wie elektronische Computer selbst und wurde 1955 von einem Team geprägt, zu dem auch der legendäre Harvard-Informatiker Marvin Minsky gehörte.
In gewisser Hinsicht ist es bereits in unserem Leben auf eine Weise vorhanden, die Sie vielleicht nicht erkennen. Die Spezialeffekte in einigen Filmen und Sprachassistenten wie Alexa von Amazon verwenden alle einfache Formen künstlicher Intelligenz.
Aber in der aktuellen Debatte bedeutet KI etwas anderes.
Es läuft darauf hinaus: Die meisten Computer der alten Schule tun, was ihnen gesagt wird. Sie folgen Anweisungen, die ihnen in Form von Code gegeben werden.
Aber wenn wir wollen, dass Computer komplexere Aufgaben lösen, müssen sie mehr leisten. Um klüger zu werden, versuchen wir ihnen beizubringen, wie sie auf eine Weise lernen können, die menschliches Verhalten nachahmt.
Man kann Computern nicht beibringen, selbstständig zu denken, aber man kann ihnen beibringen, Informationen zu analysieren und aus Mustern in Datensätzen Rückschlüsse zu ziehen.
Und je mehr Sie ihnen geben – Computersysteme können heutzutage wirklich riesige Mengen an Informationen bewältigen – desto besser sollten sie damit umgehen können.
Die erfolgreichsten Versionen des maschinellen Lernens der letzten Jahre haben ein System verwendet, das als neuronales Netzwerk bekannt ist und auf einer sehr einfachen Ebene modelliert ist, wie wir denken, dass ein Gehirn funktioniert.
Welche Arten von künstlicher Intelligenz gibt es?
Ohne eine strenge Definition des Ausdrucks und die Verlockung von Milliarden von Dollar an Finanzmitteln für jeden, der KI in Pitch-Dokumente streut, wurde fast alles, was komplexer als ein Taschenrechner ist, von jemandem als künstliche Intelligenz bezeichnet.
Es gibt keine einfache Kategorisierung der künstlichen Intelligenz und das Feld wächst so schnell, dass selbst an der Spitze jeden Monat neue Ansätze entdeckt werden.
Hier sind einige der wichtigsten, von denen Sie vielleicht hören werden:
Verstärkungslernen
Die vielleicht grundlegendste Form des Trainings, die es gibt, beinhaltet das Reinforcement Learning, jedes Mal Feedback zu geben, wenn das System eine Aufgabe ausführt, damit es aus der richtigen Ausführung der Dinge lernt. Es kann ein langsamer und teurer Prozess sein, aber für Systeme, die mit der realen Welt interagieren, gibt es manchmal keinen besseren Weg.
Groß-Sprachmodelle
Dies ist eines der sogenannten neuronalen Netze. Großsprachliche Modelle werden trainiert, indem man sie mit Milliarden von Wörtern aus Alltagstexten füllt, die aus Quellen stammen, die von Büchern bis hin zu Tweets und allem dazwischen reichen. Die LLMs greifen auf all dieses Material zurück, um Wörter und Sätze in bestimmten Sequenzen vorherzusagen.
Generativ Gegner Netzwerke (GANs)
Dies ist eine Möglichkeit, zwei neuronale Netze miteinander zu paaren, um etwas Neues zu schaffen. Die Netzwerke werden in der kreativen Arbeit in der Musik, der bildenden Kunst oder beim Filmemachen eingesetzt. Einem Netzwerk wird die Rolle des Schöpfers gegeben, während einem zweiten die Rolle des Markers gegeben wird, und das erste lernt dann, Dinge zu schaffen, die das zweite gutheißen wird.
Symbolische KI
Es gibt sogar KI-Techniken, die in der Vergangenheit nach Inspiration suchen. Symbolische KI ist ein Ansatz, der die Idee ablehnt, dass ein einfaches neuronales Netzwerk die beste Option ist, und versucht, maschinelles Lernen mit sorgfältiger strukturierten Fakten über die Welt zu mischen.
Was ist ein Chatbot?
Ein Chatbot stützt sich auf die KI, die wir uns gerade mit den großsprachigen Modellen angesehen haben. Ein Chatbot wird mit einer riesigen Menge an Informationen aus dem Internet trainiert. Es reagiert auf Texteingabeaufforderungen mit Antworten im Konversationsstil.
Das bekannteste Beispiel ist ChatGPT. Es wurde von OpenAI entwickelt, einem in San Francisco ansässigen Unternehmen, das von Microsoft unterstützt wird.
Als einfache Website im November letzten Jahres gestartet, wurde sie schnell zu einer Sensation und erreichte innerhalb von zwei Monaten mehr als 100 Millionen Nutzer.
Der Chatbot gibt plausibel klingende – wenn auch manchmal ungenaue – Antworten auf Fragen. Es kann auch Gedichte schreiben, lange Dokumente zusammenfassen und, zum Schrecken der Lehrer, Aufsätze verfassen.
Erzählen Sie mir mehr darüber, wie diese Chatbots funktionieren
Die neueste Generation von Chatbots, wie ChatGPT, schöpfen aus astronomischen Mengen an Material – so ziemlich dem gesamten schriftlichen Output der Menschheit, oder so viel davon, wie ihre Besitzer erwerben können.
Diese Systeme versuchen dann, eine täuschend einfache Frage zu beantworten: Was kommt als Nächstes, wenn man ein Stück Text sieht?
Wenn der Input „Sein oder Nichtsein“ lautet, ist der Output sehr wahrscheinlich „das ist die Frage“; wenn es „Der höchste Berg der Welt ist“ heißt, werden die nächsten Wörter wahrscheinlich „Mount Everest“ sein.
Aber die KI kann auch kreativer sein: Wenn die Eingabe ein Absatz mit vage Dickens’scher Prosa ist, dann macht der Chatbot auf die gleiche Weise weiter, wobei das Modell seine eigene Ersatz-Kurzgeschichte im Stil der Aufforderung schreibt.
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Oder, wenn der Input eine Reihe von Fragen über die Natur der Intelligenz ist, wird der Output wahrscheinlich aus Science-Fiction-Romanen stammen.
Warum machen Chatbots Fehler?
LLMs verstehen die Dinge nicht im herkömmlichen Sinne – und sie sind nur so gut oder so genau wie die Informationen, mit denen sie versorgt werden.
Sie sind – im Wesentlichen – Maschinen zum Anpassen von Mustern. Ob die Ausgabe „wahr“ ist, ist nicht entscheidend, solange sie dem Muster entspricht.
Wenn Sie einen Chatbot bitten, eine Biographie einer mäßig berühmten Person zu schreiben, kann er einige der Fakten richtig machen, aber dann andere Details erfinden, die so klingen, als sollten sie in Biographien dieser Art von Person passen.
Und es kann auch falsch sein: Fragen Sie ChatGPT, ob ein Pfund Federn mehr wiegt als zwei Pfund Stahl, es wird sich darauf konzentrieren, dass die Frage wie die klassische Fangfrage aussieht. Es wird nicht bemerken, dass die Nummern geändert wurden.
Googles Rivale von ChatGPT namens Bard hatte diesen Monat ein peinliches Debüt, als eine Videodemo des Chatbots zeigte, dass er die falsche Antwort auf eine Frage zum James-Webb-Weltraumteleskop gab.
Was uns zu wachsender Besorgnis über die Menge an Fehlinformationen im Internet bringt – und wie KI zu ihrer Generierung eingesetzt wird.
Was ist Deepfake?
Deepfake ist der Begriff für einen ausgeklügelten Schwindel, der KI verwendet, um gefälschte Bilder, insbesondere von Menschen, zu erstellen. Es gibt einige bemerkenswerte dilettantische Beispiele, wie etwa ein falscher Wolodymyr Selenskyj, der letztes Jahr seine Soldaten aufforderte, die Waffen niederzulegen, aber es gibt auch unheimlich plausible. Im Jahr 2021 veröffentlichte ein TikTok-Konto namens DeepTomCruise Clips eines falschen Tom Cruise, der Golf spielt und in seinem Haus herumstolziert, die von KI erstellt wurden. ITV hat eine Sketch-Show namens Deep Fake Neighbor Wars veröffentlicht, die aus Deepfakes von Prominenten besteht, darunter Stormzy und Harry Kane.
In der Audiowelt gab ein Startup namens ElevenLabs zu, dass seine Spracherzeugungsplattform für „Missbrauchsfälle beim Klonen von Stimmen“ verwendet wurde. Dies folgte auf einen Bericht, für dessen Erstellung es verwendet worden war Deepfake-Audioversionen von Emma Watson und Joe Rogan, die Beleidigungen und anderes inakzeptables Material verbreiten.
Experten befürchten eine Welle von Desinformation und Betrug, wenn die Technologie immer breiter verfügbar wird. Mögliche Betrügereien umfassen personalisierte Phishing-E-Mails – die versuchen, Benutzer dazu zu verleiten, Daten wie Anmeldedaten weiterzugeben –, die in großem Maßstab produziert werden, und Nachahmungen von Freunden oder Verwandten.
„Ich vermute stark, dass es bald eine Flut von Deepfake-Videos, -Bildern und -Audio geben wird, und leider werden viele davon im Zusammenhang mit Betrug stehen“, sagt Noah Giansiracusa, Assistenzprofessor für mathematische Wissenschaften an der Bentley University in den USA.
Kann KI eine Bedrohung für das menschliche Leben und die soziale Stabilität darstellen?
Die dystopischen Ängste vor KI werden normalerweise durch einen Clip aus „The Terminator“ dargestellt, dem Film von Arnold Schwarzenegger mit einem nahezu unzerstörbaren KI-Roboter-Bösewicht. Clips in den sozialen Medien der neuesten Machenschaften von Boston Dynamics, einem US-amerikanischen Robotikunternehmen, werden oft von scherzhaften Kommentaren über eine drohende Maschinenübernahme begleitet.
Elon Musk, Mitbegründer von OpenAI, hat beschrieb die Gefahr durch KI als „viel größer als die Gefahr von Atomsprengköpfen“, während Bill Gates Bedenken hinsichtlich der Rolle von KI geäußert hat Waffensysteme. Das Future of Life Institute, eine Organisation, die existenzielle Bedrohungen für die Menschheit erforscht, hat beispielsweise vor dem Potenzial von KI-getriebenen Schwärmen von Killerdrohnen gewarnt.
Prosaischer ausgedrückt gibt es auch Bedenken, dass unvorhergesehene Störungen in KI-Systemen zu unvorhergesehenen Krisen beispielsweise im Finanzhandel führen werden.
Als Folge dieser Befürchtungen werden Forderungen nach einem Regulierungsrahmen für KI laut, der sogar von Erzlibertären wie Musk unterstützt wird, deren Hauptanliegen nicht „kurzfristige Dinge“ wie verbesserte Waffen, sondern „digitale Superintelligenz“ sind. Kai-Fu Lee, ein ehemaliger Präsident von Google China und KI-Experte, sagte dem Guardian, dass die Regierungen die Bedenken von KI-Experten über die militärischen Auswirkungen zur Kenntnis nehmen sollten.
Er sagte: „So wie Chemiker über chemische Waffen und Biologen über biologische Waffen sprachen, hoffe ich, dass Regierungen anfangen werden, KI-Wissenschaftlern zuzuhören. Es ist wahrscheinlich unmöglich, es ganz zu stoppen. Aber es sollte Möglichkeiten geben, die ungeheuerlichsten Verwendungen zumindest zu reduzieren oder zu minimieren.“
Wird KI unsere Jobs übernehmen?
Kurzfristig glauben einige Experten, dass KI Arbeitsplätze eher verbessern als verdrängen wird, obwohl es bereits jetzt offensichtliche Auswirkungen gibt: Eine App namens Otter hat die Transkription zu einem schwer aufrechtzuerhaltenden Beruf gemacht; Google Translate macht einfache Übersetzungen für alle verfügbar. Laut einer diese Woche veröffentlichten Studie könnte KI die Zeit, die Menschen für Hausarbeiten und Pflege aufwenden, erheblich reduzieren, da Roboter innerhalb eines Jahrzehnts etwa 39 % der häuslichen Aufgaben erledigen können.
Aber vorerst werden die Auswirkungen inkrementell sein, obwohl klar ist, dass Angestellte in Zukunft davon betroffen sein werden. Allen & Overy, eine führende britische Anwaltskanzlei, erwägt die Integration von Tools, die auf GPT basieren, in ihren Betrieb, während Verlage wie Buzzfeed und Daily Mirror-Eigentümer Reach die Technologie ebenfalls nutzen möchten.
„KI wird sicherlich einige Arbeitsplätze einnehmen, genauso wie die Automatisierung Ende der 1970er Jahre Arbeitsplätze in Fabriken verdrängt hat“, sagt Michael Wooldridge, Professor für Informatik an der Universität Oxford. „Aber für die meisten Menschen denke ich, dass KI nur ein weiteres Werkzeug sein wird, das sie in ihrem Arbeitsleben verwenden, so wie sie Webbrowser, Textverarbeitungsprogramme und E-Mail verwenden. In vielen Fällen bemerken sie nicht einmal, dass sie KI verwenden – sie wird im Hintergrund da sein und hinter den Kulissen arbeiten
Wenn ich Beispiele für KI selbst ausprobieren möchte, wo sollte ich suchen?
Bing Chat von Microsoft und ChatGPT von OpenAI sind die beiden fortschrittlichsten kostenlosen Chatbots auf dem Markt, aber beide werden von der Masse des Interesses überwältigt: Bing Chat hat eine lange Warteliste, für die sich Benutzer über die App des Unternehmens auf iOS und Android anmelden können. während ChatGPT ist gelegentlich offline für nicht zahlende Benutzer.
Um mit der Bilderzeugung zu experimentieren, verwendet OpenAIs DallE2 ist kostenlos für eine kleine Anzahl von Bildern pro Monatwährend fortgeschrittenere Benutzer können an der Midjourney-Beta teilnehmen über die Chat-App Discord.
Oder Sie können die breite Palette von Apps verwenden, die bereits auf Ihrem Telefon vorhanden sind und KI unsichtbar verwenden, von den in iOS und Android integrierten Übersetzungs-Apps über die Suchfunktionen in Google und Apples Fotos-Apps bis hin zu den Tools für „computational photography“. neuronale netzbasierte Bildverarbeitung zur Retusche von Fotos während der Aufnahme.