Algorithmus
Ein Algorithmus ist eine Anleitung, nach der ein Computer mithilfe von Befehlen spezifische Aktionen ausführt. Oft handelt es sich um klassische «Wenn-dann»-Aufforderungen: Wenn der Computer das Wort «Sonne» in einem Text erkennt, dann soll er ein Bild davon erstellen. In ihrer Komplexität können sich Algorithmen stark unterscheiden. Komplizierte Programme sind mit einer Vielzahl von ihnen versehen. Intelligente Algorithmen, die aus Daten lernen und eigenständig ihre Analysefähigkeiten verbessern, bilden die Grundbausteine für Künstliche Intelligenz.
Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz (KI) besteht aus einer Reihe von Algorithmen, die unvorhergesehene Daten verarbeiten. Es handelt sich nicht um den immer gleichen Input, den das Programm prozessiert, sondern um ständig neue Inputs. Um damit umzugehen können, muss eine KI mit jeder Situation ihre Funktionsweise verbessern und lernen, mit Ungewissem umzugehen. So wie autonome Roboter: Wenn sie einem unvorhergesehenen Objekt begegnen, müssen sie lernen, diesem auszuweichen – egal, aus welcher Richtung es kommt. Gleiches gilt für KI-basierte Sprachprogramme wie ChatGPT, die mit einer unbegrenzten Menge an Inputs gefüttert werden und so lernen, sprachlich sinnvolle Outputs zu erstellen – je nach Bedürfnisse der Benutzer mal in einfacher Sprache, mal tabellarisch, mal ausführlich.
ChatGPT
Das KI-Tool ChatGPT freut sich seit Ende 2022 immer grösserer Beliebtheit. Es handelt sich um ein sprachbasiertes Programm, das als Chatbot angelegt ist. Man schreibt einen kurzen Text ins Programm und erhält eine automatisierte Antwort. GPT steht dabei für «generative pre-trained transformer». Das Programm generiert aus dem Input einen Output («generative»). Es ist bereits trainiert («pre-trained»), da es viele bereits angelegte «Wenn-dann»-Algorithmen beinhaltet. Mit zunehmender Nutzung verbessern und präzisieren sich diese Algorithmen von selbst. Letztlich transformiert ChatGPT die generierten Daten zu einem Output («transformer»).
Generative Künstliche Intelligenz
Generative KI kann völlig neue Daten generieren. Sie ist damit so etwas wie die elaboriertere Form von «discriminiative AI»-Modellen, die lediglich Ja-Nein-Fragen beantworten und somit beispielsweise Daten gruppieren: Eine E-Mail ist entweder Spam oder kein Spam. Neue Daten, etwa eine Zusammenfassung eines E-Mails, kann man damit nicht generieren. Dazu braucht es generative KI, zu denen auch ChatGPT gehört. Der bereits 1966 entwickelte Chatbot «Eliza» vom Massachusetts Institute of Technology (USA) kann als frühe Form generativer KI bezeichnet werden – auch wenn er aus heutiger Sicht äusserst rudimentär und nicht sonderlich intelligent daherkommt.
Prompts
Damit generative KI-Modelle brauchbare Outputs liefern, sind gute Inputs nötig, sogenannte Prompts («Aufforderungen»). Präzise Prompts zu verfassen, gehört zum zentralen Handwerk im Umgang mit KI. Das deutsche IT-Magazin «Computerwoche» schreibt dazu: «Wer dumm fragt, bekommt schlechte Antworten.» Wer ChatGPT etwa fragt «Ist Grün- oder Schwarztee besser?» erhält eine weniger genaue Antwort als wenn er das Programm bittet, eine Gegenüberstellung beider Teesorten zu erstellen, mit jeweils drei Argumenten, die für und gegen die Teesorte sprechen. Weil Prompts so wichtig sind, hat sich daraus bereits ein völlig neues Berufsfeld entwickelt: Das Prompt-Engineering. KI-Tüftler holen dabei das Maximum aus generativen KI-Modellen heraus: Sie entwickeln spezifische Prompts, die spezifische Outputs generieren, und verkaufen sie teuer an Firmen.
Bias
Menschen haben oft einen Bias, ein unbewusstes Vorurteil, gegenüber Dingen oder Personen. Da sich generative KI-Modelle an menschlich erzeugten Daten bedienen, gilt das auch für sie. Daher enthalten Outputs von Programmen wie ChatGPT oft Vorurteile betreffend Geschlecht oder Ethnie. Eine Person, die im Pflegeberuf arbeitet, ist vielleicht im Output des Chatbots automatisch eine Frau und jemand, der an der Universität eine Professur innehat, vielleicht eher ein Mann. Einen solchen Bias kann man mit den richtigen Prompts allerdings meist verhindern.